펜실베이니아 농촌과 뉴욕에서 연구자들은 수백 마리의 꿀벌에 작은 QR 코드를 부착하여 곤충의 먹이 습관을 추적하고자 노력했습니다. 

펜실베이니아 주립 대학 의 곤충학자와 전기 엔지니어 팀이 개발한 이 혁신적인 접근법은  꿀벌이 꽃가루와 꿀을 모으기 위해 얼마나 먼 거리를 이동하는지에 대한 미스터리를 푸는 것을 목표로 합니다   . 

이 연구는 꿀벌 생태학에 대한 이해에 큰 진전을 이루었으며 유기 양봉 관행에 영향을 미칠 수 있습니다.

펜실베이니아 주립 대학의 곤충학 조교수인 마가리타 로페스-우리베는 "이 기술은 생물학자들이 이전에는 불가능했던 방식으로 시스템을 연구할 수 있는 기회를 열어주고 있으며, 특히  유기 양봉 과 관련하여 그렇습니다."라고 말했습니다.

꿀벌 모니터링의 새로운 시대

QR 코드는 수탁 태그로 알려져 있으며, 벌의 등에 해를 끼치지 않고 부착됩니다. 이러한 태그는 맞춤형 이미징 시스템과 결합하여 연구자들이 벌이 벌집을 떠나고 돌아올 때 추적할 수 있도록 합니다. 

이 시스템은 각 벌의 고유 ID, 이동 시간과 날짜, 방향,  온도 등의 환경 요인을 포함한 중요한 데이터를 기록합니다 .

"야외 생물학에서 우리는 보통 눈으로 사물을 볼 뿐이지만, 인간이 할 수 있는 관찰의 수는 기계가 할 수 있는 것만큼 확장될 수 없습니다." 로페스-우리베가 설명했습니다.

이 자동화 시스템을 통해 수집된 데이터는 시각적 관찰에 의존하는 기존 방법보다 훨씬 더 정밀하고 확장성이 뛰어납니다.

유기 양봉의 과제

유기양봉을 하려면 벌집에 합성 화학 물질을 사용하지 말고 오염된 지역에서 멀리 떨어진 곳에 두어야 합니다.

그러나 꿀벌은 최대 10km까지 날아갈 수 있는 장거리 비행 능력을 가지고 있어 이러한 기준을 시행하는 것이 복잡합니다. 

연구팀은 벌이 일반적으로 벌집에서 훨씬 더 가까운 곳, 종종 1km 이내에서 먹이를 찾는다고 가정했습니다. 이 연구는 이러한 범위에 대한 이해를 개선하고 유기농 인증 기준에 영향을 미칠 수 있습니다.

로페스-우리베는 " 벌의 먹이 찾기에 대한 정보를 얻을 수 있는 가장 좋은 방법은 흔들 춤  입니다. 하지만 이는 인간의 관찰에 기반한 것으로, 2주 동안 하루에 한 시간 정도 관찰했을 뿐입니다."라고 말했습니다. 

"목표는 그 10킬로미터 추정치가 생물학적으로 정확한지 이해하는 것입니다. 우리는 꿀벌이 벌집에서 얼마나 멀리 이동하는지 정확히 결정할 수 있습니까?"

연구가 수행된 방법

이를 달성하기 위해, 곤충학자들은 전기 엔지니어와 협력하여 비용 효율적인 태양열 추적 시스템을 설계했습니다.

연구 공동 저자이자 전기공학 교수인 줄리오 우르비나는 이 프로젝트에서 학제간 협업의 중요성을 강조했습니다.

"이전에 이런 것은 없었습니다." Urbina가 말했습니다. "이 논문은 올바른 방향으로 나아가는 첫 걸음이며, 더 많은 것을 할 수 있는 기회가 있습니다. 이는 주로 우리 팀 간의 시너지가 커졌기 때문입니다."

협업을 위해 두 팀은 모두 편안한 영역에서 벗어나야 했습니다. 엔지니어는  현장에서 벌을 다루고 모니터링하는 법을 배웠고 , 곤충학자들은 자동화 기술을 설계하는 복잡한 사항을 탐구했습니다.

미래의 벌 모니터링 시스템

"과거에 꿀벌을 모니터링하기 위해 구축된 시스템은 통제된 실험실 환경 내부 또는 근처에서 실행되도록 개발되었습니다." 전기공학 박사과정 학생이자 연구의 공동 책임 저자인 Diego Penaloza-Aponte의 말이다. 

"저희의 목표는 실험실에서 멀리 떨어진 시골 환경에서 태양광으로 구동할 수 있는 것을 개발하고 모든 것을 오픈 소스로 만드는 것이었습니다. 누구나 이 시스템을 사용하고 수정할 수 있습니다."

그 결과, 양봉장 당 비용이 1,500달러 미만인 시스템이 탄생했는데, 여기에는 6개  군집을 모니터링하는 장비가 포함되어 있습니다 .

꿀벌 채집 비밀 발견

연구원들은 한 계절 동안 32,000마리 이상의 벌에 태그를 달고, 자동화 시스템을 사용해 지속적으로 모니터링했습니다.

각 벌의 활동이 기록되었으며, 이를 통해 벌의  먹이 찾기 행동 에 대한 전례 없는 통찰력을 얻을 수 있었습니다 .

"우리는 어린 벌을 표적으로 삼아, 특히 날기 시작할 때와 날기를 멈출 때의 나이를 더 정확하게 추적할 수 있었습니다." 펜실베이니아 주립 대학교 확장 교육자인 로빈 언더우드가 말했습니다. 

"벌이 날 수 있을 만큼 나이가 들면, 벌집을 떠나 카메라에 포착됩니다. 실시간으로, 저희 센서는 QR 코드를 읽고 벌 ID, 날짜, 시간, 이동 방향(벌집을 떠나거나 들어오는 방향)과 온도를 포착합니다."

벌집 밖으로 나가는 여행은 대부분   1~4분 정도 걸렸는데, 그 사이에 날씨를 확인하거나 배변을 하는 일이 포함되었을 것입니다. 

일반적으로 20분 미만의 긴 여행에는 채집이 포함되었습니다. 흥미롭게도, 약 34%의 벌이 벌집에서 2시간 이상 떨어져 있었는데, 이는 채집 여행이 길어졌거나 돌아오지 못했기 때문일 수 있습니다.

언더우드는 "우리는 또한 벌들이 처음 생각했던 것보다 훨씬 더 오랫동안 먹이를 찾는다는 사실을 발견했습니다."라고 말했습니다. 

"우리는 벌들이 6주 동안 먹이를 찾는 것을 보았고, 벌들은 생후 2주가 되어서야 먹이를 찾기 시작하므로 우리가 생각했던 것보다 훨씬 오래 산다."

놀고 춤추며

이 시스템의 정확도는 예상치 못한 문제점을 밝혀냈습니다. 예를 들어, 벌들이 벌집 입구 근처에 머물다가 여러 번 감지되는 경우가 있었습니다. 

"어떤 벌들은 입구에 그냥 매달려 있는 걸 좋아하고, 카메라는 그들이 지나갈 때마다 그것을 읽습니다."라고 페날로자-아폰테는 말했습니다.

"그래서 프로그래밍이 매우 편리합니다. 이상치 데이터를 잘라내고 실제로 의미 있는 것을 추적하는 데 도움이 될 수 있습니다."

연구진은 현재  버지니아 공대 의 전문가들과 협력하여 그들이 수집한 데이터와 디코딩된 흔들림 춤을  비교하고 있습니다  .

그들은 또한 다른 벌 종과 수벌과 여왕벌과 같은 특정 벌집 구성원을 추적하기 위해 연구를 확대할 계획입니다.

꿀벌 생태학에 대한 더 나은 이해

전문가들은 이 시스템이 꿀벌의 행동을 이해하는 데 큰 변화를 가져올 것이라고 말합니다.

이는 기술과 생물학을 결합하여 우리가 배울 수 있는 내용을 확장하고 그렇지 않았다면 불가능했을 발견의 문을 엽니다.

연구팀은 시스템을 오픈 소스로 공개하고 비용 효율적으로 만들어 과학자와 양봉가가 꿀벌 연구와 보존 분야에서 새로운 영역을 탐험할 수 있도록 힘을 실어주고,   급변하는 세상에서 필수적인 수분매개자 의 생존을 보장하고자 합니다.

이미지 출처: Margarita López-Uribe, Robyn Underwood, Julio Urbina, Diego Penaloza-Aponte 및 팀 제공