NEWS:

Tradycyjne metody badania bioróżnorodności owadów często wiążą się z koniecznością ich uśmiercania i żmudną pracą laboratoryjną. Naukowcy z Danii i Irlandii opracowali jednak metodę, która pozwala „widzieć” i rozpoznawać gatunki pszczół w locie, wykorzystując do tego fale milimetrowe i AI.

Radar zamiast siatki: rewolucja w monitorowaniu zapylaczy dzięki technologii mmWave

Radar na pszczoły
Fot. Freepik

Tradycyjne metody badania bioróżnorodności owadów często wiążą się z koniecznością ich uśmiercania i żmudną pracą laboratoryjną. Naukowcy z Danii i Irlandii opracowali jednak metodę, która pozwala „widzieć” i rozpoznawać gatunki pszczół w locie, wykorzystując do tego fale milimetrowe i sztuczną inteligencję.

Monitorowanie owadów zapylających ma kluczowe znaczenie dla rolnictwa i ochrony ekosystemów. Niestety, dotychczasowe metody są albo bardzo pracochłonne, albo wymagają pobierania próbek, co w praktyce może także oznaczać śmierć owada, aby go zidentyfikować. Systemy oparte na kamerach również mają swoje wady – wymagają idealnego oświetlenia i czystego tła, o co trudno w warunkach polowych.

Owady na radarze naukowców

Naukowcy zaproponowali wykorzystanie radaru fal milimetrowych (mmWave), działającego na częstotliwości 30 GHz. Kluczem do sukcesu nie jest jednak wygląd zewnętrzny owada, ale biomechanika jego lotu.

Kiedy owad macha skrzydłami, powoduje specyficzne zaburzenia w odbitym sygnale radarowym. Każdy gatunek ma unikalny wzorzec uderzeń skrzydeł, który jest niczym biometryczny podpis.

Sztuczna inteligencja w służbie entomologii

Naukowcy opracowali trójstopniowy, hierarchiczny model uczenia maszynowego, który analizuje ponad 70 różnych cech sygnału (harmonicznych, widmowych i czasowych).

Podczas testów przeprowadzonych na terenie kampusu Trinity College w Dublinie, system uczył się rozpoznawać pięć kluczowych gatunków:

  • Pszczołę miodną (Apis mellifera)
  • Trzy gatunki trzmieli (Bombus terrestris, B. muscorum, B. lapidarius)
  • Osę pospolitą (Vespula vulgaris)

Wyniki są imponujące:

  • Model odróżnia rodziny pszczołowatych od osowatych z dokładnością 96%.
  • Pełna identyfikacja na poziomie konkretnego gatunku osiąga skuteczność 85%.

Co to oznacza dla pszczelarzy i rolników?

Technologia ta, choć na razie jeszcze w fazie testów, otwiera zupełnie nowe możliwości. Dzięki integracji z istniejącą infrastrukturą (np. masztami sieci 5G/6G), możliwe stanie się masowe, tanie i całkowicie bezpieczne dla owadów monitorowanie ich aktywności na ogromnych obszarach.

W przyszłości systemy te mogłyby informować o:

  1. Pojawieniu się konkretnych szkodników w uprawach.
  2. Intensywności zapylania w danej porze dnia bez konieczności wizyty na polu.
  3. Zmianach w zachowaniu owadów wywołanych np. przez pestycydy czy warunki pogodowe.

Autorzy badania podkreślają, że dzięki tej metodzie zyskujemy niedrogie i błyskawiczne narzędzie do bezkontaktowego monitorowania zapylaczy, które dostarcza szczegółowych danych o ich rozmieszczeniu i liczebności.


Oprac. Teresa Kobiałka
Źródło: L. Antony i in., Harnessing mmWave signals and machine learning for noninvasive taxonomic classification of insects, PNAS Nexus, 2026.


 Zamów prenumeratę czasopisma "Pasieka"

ze świata


e-Prenumerata czasopisma Pasieka

ze świata