WellBEEing: spremljanje čebeljih družin s pametnimi senzorji

Čebelarstvo je v Sloveniji priljubljeno že stoletja, z množico praks in tradicij, ki so bile leta 2022 vpisane na Unescov seznam nesnovne kulturne dediščine. Z opraševanjem čebele zagotavljajo ključne ekosistemske storitve in največ prispevajo h kmetijstvu po vsem svetu. Čebelji pridelki, kot so med, vosek, cvetni prah, propolis in matični mleček, so bili za človeka vedno pomembni. Skrbno upravljanje čebeljega panja je ključnega pomena za uspešno čebelarjenje, vendar pa vsak nepotreben pregled povzroči stres družini in lahko povzroči širjenje patogenov.  Dandanes si čebelarji prizadevajo predvsem za optimizacijo dobičkov na račun dobrobiti družine. Precizno čebelarjenje z uporabo digitalnih tehnologij je nov in vedno bolj popularen koncept. Profesionalni čebelarji, ki se odločijo za uporabo tehnologije, se večinoma zanašajo le na eno metriko, težo čebeljega panja, ki je dober pokazatelj razvoja pridobivanja medu. Glavni preboj pa se pričakuje od uporabe umetne inteligence (AI) za analizo podatkov z več senzorji (vključno s temperaturo, vlažnostjo itd.), pri čemer lahko algoritmi AI prepoznajo vzorce v podatkih in identificirajo različne vrste dogodkov ali napovedati njihov pojav. Tu postajajo koncepti zaupanja vredne umetne inteligence vse bolj pomembni, zlasti z vidika razložljivosti, kjer lahko metode razložljive umetne inteligence pomagajo pri odločanju in se uporabljajo za odkrivanje znanja.  Danes so udomačene čebele vse pogosteje izpostavljene različnim stresnim dejavnikom, zaradi katerih družine odmrejo ali postanejo manj produktivne. Ti dejavniki vključujejo fizične (intervencije čebelarjev, gneča družin, vreme, svetloba, hrup in elektromagnetno onesnaženje), biološke (paraziti in patogeni, kot so pršice, nozeme, številni virusi, pa tudi odsotnost matice) in kemične dejavnike stresa. (toksične kovine, ostanki akaricidov in pesticidov, mikroplastika).  V tem izrazito interdisciplinarnem projektu bomo združili strokovnjake s področja računalništva, fizike, kemije, veterine, čebelarstva in elektronike. Glavni cilj je oblikovati in uporabiti večsenzorski inteligentni sistem za spremljanje obnašanja 20 čebeljih družin na štirih lokacijah ob prisotnosti zunanjih stresorjev. Posebej se bomo posvetili ravnanju čebelarjev s čebeljimi družinami, okužbi s pogostim čebeljim zajedavcem varojo ter vplivu pesticidov in strupenih kovin. Merili bomo tudi biomarkerje za oksidativni stres pri čebelah. Presegli bomo trenutno obstoječe sisteme, ki pasivno spremljajo, z analizo podatkov z uporabo razložljive umetne inteligence (XAI) za prepoznavanje različnih dogodkov v panju na daljavo. Na podlagi tega znanja bomo ocenili vpliv zunanjih stresorjev na kolonijo. Glavna temeljna znanstvena novost tega projekta bodo nova čebelarska spoznanja, ki povezujejo vpliv zunanjih stresorjev z vedenjem čebelje družine, vključno z zdravjem, stresom in produktivnostjo.  V okviru projekta bomo ustvarili novo večsenzorsko platformo, ki bo velikega pomena tako za raziskovalce (omogočala bo prelomne študije v določenih vidikih čebelarstva, kot so vzreja matic, razvoj in testiranje zdravil za čebele, zagotavljanje enakosti družin med raziskovalnimi projekti) in pozneje za čebelarje, z omogočanjem vpogleda v družino brez pretiranega stresnega poseganja v družino ter učinkovitejše čebelarjenje. S tem pričakujemo izboljšanje dobrobiti živali. Nekatere rezultate tega osnovnega projekta bo mogoče pozneje komercialno izkoristiti za integracijo v potrošniške izdelke. Potencialni vplivi projekta vključujejo nov pristop sledenja kakovosti čebeljih pridelkov in uporabo čebel kot modelnega organizma za oceno bremena kemijskega vpliva na okolje.