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SAS利用高级分析与机器学习提升全球蜂群数量

“人工观察所有这些舞蹈的规律几乎是不可能的,但是通过在蜂箱内部安装摄像头和训练机器学习算法对舞蹈进行破译,我们将能够更好地了解蜜蜂在哪里找寻食物”,Amesto NextBridge和Beefutures团队的负责人Kjetil Kalager说道:“除此之外,我们将蜂箱...
发布时间:2020-06-05 10:50        来源:美通社        作者:

为庆祝世界蜜蜂日,SAS宣布实施三个创新项目来监测、保护并救助蜜蜂

中国北京,2020年6月5日——SAS一直致力于通过数据分析来解决全球最为紧迫的问题。最近,SAS正在全力救助世界第一农作物传粉者——蜜蜂。鉴于全球蜂群数量急剧下降,SAS正在使用物联网(IoT)、机器学习和视觉分析等技术来帮助蜂群保持健康、扩大数量。

为了庆祝世界蜜蜂日,SAS分别推出了三个项目,通过技术应用来监控、跟踪并提高全球传粉者的数量。首先,SAS的研究人员开发了一种非侵入式方法,可通过声源数据和机器学习算法来实时监控蜂箱的状态。其次,SAS还与美国阿巴拉契亚州立大学就 “世界蜜蜂数量统计”倡议开展合作,以可视化的方式呈现全球范围内蜜蜂的位置和数量等数据,并了解救助它们的最佳方法。最后,SAS® Viya®黑客松(Hackathon)比赛的获奖者通过机器学习破解了蜜蜂之间的沟通方式,以最大程度地帮助它们获取食物并提升人类的作物产量。

“SAS一直寻求通过技术让世界变得更加美好”,SAS首席运营官兼首席技术官Oliver Schabenberger表示:“通过应用先进的分析技术和人工智能来确保蜂群的健康,我们的社会才能更好的保护生态系统中这至关重要的一环,并最终确保我们的食物供应。”

非侵入式蜂箱健康监测

SAS物联网部门的研究人员正在开发一种生物声学监控系统,利用SAS事件流处理和SAS® Viya®软件提供的数字信号处理工具和机器学习算法,使用非侵入方式实时监测蜂箱状态。该系统可帮助养蜂人更好地了解并预测蜂箱相关问题。

“作为养蜂人,我知道蜜蜂对我们的生态系统发挥着巨大的作用。因此,我努力寻找创新的方法来培育更健康的蜜蜂,使我们所有人受益。” SAS物联网部门杰出的研究统计开发员Anya McGuirk说:“而作为SAS员工,我很自豪能够在我们的园区蜂房中使用SAS软件进行这项实验。这既展示了我们的分析能力,又证实了我们对创新和可持续发展的承诺。”

通过将传感器连接到SAS位于北卡罗来纳州卡里市总部的四座蜂房,研究团队将蜂房的数据流直接传输到云中,持续监测蜂房内外的相关数据,包括重量、温度、湿度、飞行活动和声音。机器学习模型则用于“监听”蜂巢的声音,判断蜂群的健康状况、压力水平、群体活动以及蜂后的状态。

可视化呈现全球传粉者数量

今天是世界蜜蜂日,SAS启动了数据可视化项目,以帮助“世界蜜蜂数量统计”(World Bee Count)倡议在地图上标出蜜蜂在全球范围内的数量分布。该倡议由阿巴拉契亚州立大学分析研究与教育中心等联合发起,号召世界各地的人们都来为蜜蜂拍照,从而初步了解蜜蜂数量出现惊人下降的背后原因。

“世界蜜蜂数量统计倡议使我们能够通过公众的力量收集蜜蜂数据,使地球上的蜜蜂数量变得可视化,并且创建迄今为止最大、最有用的蜜蜂数据集。” 阿巴拉契亚州立大学分析研究与教育中心教授兼执行主任Joseph Cazier说道。 SAS的数据可视化将显示公众提供的蜜蜂及其他传粉者的位置。

5月初,世界蜜蜂数量统计应用程序启动,支持用户将数据点添加到全球授粉者地图中。养蜂人可以在该应用中输入他们所拥有的蜂箱数量,任何用户都可以从其相册中选择或通过应用程序实时拍照来上传传粉者的图片。SAS通过可视化分析(SAS Visual Analytics)创建了可视化地图,能够显示用户通过该应用程序所提交的图片。除了显示项目结果之外,可视化地图还可以为我们提供洞见——如何使蜂群保持最健康的状态。

利用机器学习最大程度地使蜜蜂获取食物

SAS的合作伙伴Amesto NextBridge代表北欧地区赢得了2020年SAS欧洲、中东和非洲地区黑客松(EMEA Hackathon)比赛的冠军。该比赛对参与者提出了一项挑战——利用SAS® Viya®提高项目的可持续性。Amesto NextBridge在项目中利用机器学习最大程度地使蜜蜂获取食物,而这反过来又促进了人类的食物供应。通过与Beefutures合作,该冠军团队成功地开发了一个系统,能够通过Beefutures的观测蜂箱和SAS® Viya®来自动监测、解码和绘制蜜蜂的“摇摆舞”。

在所有可供人类直接食用的植物物种中,有近75%依赖蜜蜂传授花粉。但是,蜂群的数量正在急剧下降,这将给人类食物供应带来灾难性的打击。蜜蜂数量锐减的主要原因是单一作物的规模化种植,造成蜜蜂缺少食物来源。当蜜蜂终于找到丰富的食物来源时,它们就会飞回蜂巢,跳起“摇摆舞”,向同伴传达食物的确切位置。通过观察这些舞蹈,养蜂人可以更好地了解蜜蜂在哪里觅食,然后考虑在这些地点建立新的蜂箱来帮助壮大蜂群。

“人工观察所有这些舞蹈的规律几乎是不可能的,但是通过在蜂箱内部安装摄像头和训练机器学习算法对舞蹈进行破译,我们将能够更好地了解蜜蜂在哪里找寻食物”,Amesto NextBridge和Beefutures团队的负责人Kjetil Kalager说道:“除此之外,我们将蜂箱坐标、太阳角度、时间节点以及蜂箱周围的农业状况等信息导入SAS® Viya®的交互式地图中,方便养蜂人轻松掌握蜂箱信息,并在必要时帮助蜜蜂们搬到更适合的居住环境。”

点击查看正在实施的摇摆舞项目,并了解SAS如何致力于履行企业社会责任。

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