Im Projekt OCELI hat die Firma apic.ai ein Monitoringsystem entwickelt, das mithilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) das Verhalten von Honigbienen am Flugloch untersucht. Die im Rahmen des Projekts durchgeführten Versuche sollen neue Erkenntnisse darüber liefern, wie Umwelteinflüsse, wie das Nahrungsangebot oder Pflanzenschutzmittel, das Verhalten der Bienen beeinflussen.
Im Mai 2024 wurden nun Ergebnisse aus dem Projekt in der Zeitschrift „Computers and Electronics in Agriculture“ veröffentlicht (Wang et al. 2024).
In den Experimenten konnte zunächst gezeigt werden, dass mit der Technologie Bienen, die Pollen gesammelt hatten, zuverlässig erkannt und unterschieden werden konnten von Bienen, die keinen Pollen gesammelt hatten.
Dr. Silvio Knäbe und Katharina Schmidt aus dem OCELI-Projekt waren auch an einer weiteren Veröffentlichung im April 2024 im „Journal on Applied Entomology“ beteiligt (Odemer et al. 2024). Darin zeigten sie, wie die Risikobewertung von Pflanzenschutzmitteln durch das automatisierte Zählen von Bienen verbessert werden kann. Solche sogenannten „Bienenzähler“ wurden in den letzten Jahren stark weiterentwickelt und sollen helfen, in den nächsten Jahren zuverlässige Daten für Zulassungsstudien und wissenschaftliche Projekte zu sammeln und auswerten zu können. Bei der Auswertung großer Datensätze wird zunehmend künstliche Intelligenz eingesetzt, um Anomalien im Verhalten der Bienen zu erkennen.
Um einen besseren Eindruck von der Entwicklung dieser neuen Technologie im OCELI Projekt zu bekommen, hören Sie sich gerne unsere erste Folge des Beenovation Podcasts an.
Quellen:
Feuerbacher, Erica, Jennifer H. Fewell, Stephen P. Roberts, Elizabeth F. Smith, und Jon F. Harrison. 2003. „Effects of Load Type (Pollen or Nectar) and Load Mass on Hovering Metabolic Rate and Mechanical Power Output in the Honey Bee Apis Mellifera“. Journal of Experimental Biology 206 (11): 1855–65. https://doi.org/10.1242/jeb.00347.
Odemer, Richard, Oliver Jakoby, Markus Barth, Silvio Knäbe, Jens Pistorius, und Katharina Schmidt. 2024. „Making Way for the Implementation of Automated Bee Counters in Regulatory Risk Assessment“. Journal of Applied Entomology 148 (6): 625–31. https://doi.org/10.1111/jen.13256.
Wang, Ming, Frederic Tausch, Katharina Schmidt, Matthias Diehl, Silvio Knaebe, Holger Bargen, Lukas Materne, Jürgen Groeneveld, und Volker Grimm. 2024. „Honeybee pollen but not nectar foraging greatly reduced by neonicotinoids: Insights from AI and simulation“. Computers and Electronics in Agriculture 221 (Juni):108966. https://doi.org/10.1016/j.compag.2024.108966.
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