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Varroasi, la pesadilla de los apicultores se monitoriza con iPhone

septiembre 19, 2020

Aprendizaje automático o aprendizaje automático es un conjunto de métodos y algoritmos utilizados en ciencia para proporcionar a un sistema computarizado la capacidad de aprender una tarea en particular sin haber sido programado explícitamente para ese propósito.

Entre las últimas aplicaciones de este sector, muy interesante es la idea de Björn Lagerman, un apicultor sueco que, con la ayuda de ingenieros e investigadores, creó BeeScanning, explotando ingeniosamente la visión por computadora en una aplicación para iPhone que permite advierte a los apicultores de la presencia potencialmente peligrosa de Varroasi, un ácaro parásito de las abejas que puede conducir agresivamente al colapso del enjambre con el tiempo.

La patología presenta una evolución lenta: una primera fase sin manifestaciones visibles, una segunda con daño limitado y una tercera con invasión masiva.

Si no se trata, la varroasis puede destruir colonias enteras; Se requiere un monitoreo constante y meticuloso, pero los métodos tradicionales para identificarlo requieren mucho tiempo y aquí es donde entran en juego las habilidades de los sistemas de aprendizaje automático.

Las hembras del Varroa destructor son fácilmente identificables por su color marrón rojizo, lo que permite la creación de algoritmos de reconocimiento capaces de controlar rápidamente grupos de drones y trabajadores deformados.

El grupo está en proceso de catalogar 40.000 imágenes de 10.000 colonias de abejas de todo el mundo. Los modelos podrán “entrenar” al sistema para que utilice imágenes como referencia, proceso que hasta ahora requiere tomar muestras de abejas, lavarlas con una mezcla de alcohol y agua jabonosa, y contar el número de varroe caídas para identificar la tasa. de infestación.

BeeScan no solo permite a los apicultores acelerar el proceso, sino que también ofrece a las comunidades de investigación una nueva herramienta para estudiar ectoparásitos. Lagerman señala que los tratamientos acaricidas actuales no son sostenibles a largo plazo y que se deben dedicar recursos a la identificación de abejas resistentes.

El proyecto BeeScanning se lanzó recientemente en el sitio web de financiación de proyectos creativos de Kickstarter; El objetivo del equipo es recaudar $ 5,000 durante el próximo mes y $ 350,000 a largo plazo. El dinero inicial se utiliza para financiar la creación de la base de datos y ayudar a crear conciencia. Lagerman también espera obtener el apoyo de terceros con programas de innovación europeos.