꿀벌은 우리가 소비하는 음식과 음료의 약 3분의 1을 수분하는 데 중요한 역할을 합니다. 커피부터 아몬드까지요. 하지만 꿀벌의 군집은 극한의 날씨, 살충제, 기생충으로 인해 점점 더 위험에 처해 있습니다.

양봉가들이 벌집 건강을 모니터링하고 군집 붕괴를 예방할 수 있도록 돕기 위해 카네기 멜론 대학교 컴퓨터 과학부(SCS)와 캘리포니아 대학교 리버사이드(UC 리버사이드)의 연구자들은 벌집 상태에 대한 실시간 통찰력을 제공하는 새로운 시스템을 개발했습니다. 군집 붕괴는 대부분의 일벌이 벌집과 여왕벌을 버리고, 종종 군집이 생존할 수 없게 될 때 발생합니다.

벌집은 자연적으로 온도를 조절하여 섭씨 33~36도(화씨 91~97도) 사이로 유지합니다. 벌은 추운 날씨에는 따뜻함을 위해 모여 있고, 더울 때는 날개를 부채질하여 벌집을 식힙니다. 그러나 살충제나 갑작스러운 날씨 변화와 같은 외부 스트레스 요인은 이러한 체온 조절을 방해하여 문제를 일으킬 수 있습니다. 전통적으로 양봉가들은 경험과 관찰에 의존하여 벌집 건강을 평가하지만, 이 방법은 조기 경고 신호를 놓칠 수 있습니다.

전자 벌수의사(EBV)라고 불리는 새로운 시스템은 저렴한 열 센서와 예측 예측을 사용하여 벌집 온도와 전체 군집 건강을 추적합니다. 연구자들은 벌집 내부에 센서 하나를, 외부에 다른 센서를 설치하여 실시간 온도 변화를 측정했습니다. 이 데이터는 "벌집 건강 요인"을 계산하는 모델에 입력되어 양봉가에게 군집을 평가할 수 있는 간단한 일일 지표를 제공합니다.

CMU 프레드킨 대학 컴퓨터 과학과 교수인 크리스토스 팔루초스는 연구팀이 열 전달과 제어 이론의 기본 원리를 바탕으로 건강 예측 모델을 개발했다고 설명했습니다.

우리는 열 확산, 열 전달, 제어 이론의 첫 번째 원리에 기반한 방정식을 도출했습니다. 우리는 이러한 방정식을 함께 놓고 모든 과거 데이터를 하나의 숫자, 즉 벌집 건강 계수로 압축했습니다. 건강 계수가 1에 가까우면 벌은 건강하고 체온 조절이 잘 됩니다. 1보다 훨씬 낮으면 벌집이 건강하지 않고 개입이 필요할 수 있음을 의미합니다. 매일 이 건강 계수를 계산하면 표준 예측을 할 수 있고 양봉가는 추가 조치를 취할 수 있습니다 .

Christos Faloutsos, 연구 책임자 및 Fredkin 교수, Carnegie Mellon University 컴퓨터 과학부 

Faloutsos는 팀의 우선순위가 단순성이었다고 언급했습니다. 목표는 복잡한 데이터를 이해하기 쉬운 숫자 하나로 요약하여 모든 경험 수준의 양봉가가 시스템을 사용할 수 있도록 하는 것이었습니다.

제가 매우 관심 있는 분야는 컴퓨터 과학 분야의 전문 지식을 활용하고 다른 도메인 전문가와 협력하여 다른 분야에 영향을 미치는 것입니다 .

Jeremy Lee, 박사 연구 조수, 컴퓨터 과학부, Carnegie Mellon University

이는 Lee가 실제 문제에 계산적 방법을 적용한 첫 번째 경험이 아닙니다. 그와 CMU와 맥길 대학의 동료들은 이전에도 범죄학 전문가와 협력하여 인신매매를 적발한 적이 있습니다.

프로젝트의 다음 단계는 벌집 기후 제어를 자동화하는 것을 목표로 합니다. Faloutsos와 UC Riverside 팀은 EBV 데이터를 사용하여 벌집 온도를 자동으로 조절하고 수동 개입의 필요성을 줄이는 방법을 탐구하기 위해 추가 USDA 자금을 확보했습니다. 기후 제어를 개선함으로써 이 시스템은 양봉가가 꿀 생산을 늘리고 질병을 포함한 미래의 위협으로부터 군집을 더 잘 보호하는 데 도움이 될 수 있습니다.