꿀벌은 수세기 동안 농업에 없어서는 안 될 존재였습니다. 수분에 있어서 꿀벌의 역할은 식량 생산을 지원하여 과일, 채소, 견과류, 커피의 성장에 기여합니다. 꿀벌과 적절한 벌집 건강이 없다면 많은 작물이 어려움을 겪을 것이고, 이는 식량 부족으로 이어질 것입니다.

하지만 벌 개체수는 악천후, 화학 물질, 해충으로 인해 줄어들고 있습니다. 이는 자연에 해를 끼치고 꿀과 농사를 위해 건강한  벌이 필요한 양봉가들의 삶을 더 어렵게 만듭니다  .

양봉가들은 벌집 건강을 유지하는 데 점점 더 많은 어려움에 직면합니다. 외부 스트레스 요인은 군집을 파괴하여 벌이 생존하기 어렵게 만듭니다.

벌집 상태를 모니터링하는 전통적인 방법은 경험과 판단에 의존합니다. 이러한 방법은 가치 있지만 항상 정확하지는 않습니다. 과학자와 엔지니어는 이제 양봉가가 정보에 입각한 결정을 내리고 군집 붕괴를 방지할 수 있도록 데이터 중심 접근 방식을 도입했습니다.

벌집 온도 조절 이해

벌집은 내부 온도를 섭씨 33~36도, 화씨 91~97도 사이로 유지합니다. 이러한 체온 조절은 벌집의 생존에 필수적입니다.

기온이 떨어지면 벌들은 모여서 따뜻함을 만들어냅니다. 더운 날씨에는 날개를 펼쳐 벌집을 식힙니다. 이러한 자연적 능력 덕분에 벌들은 새끼를 보호하고  군집 에 최적의 환경을 유지할 수 있습니다 .

그러나 살충제, 서식지 상실 또는 갑작스러운 날씨 변화와 같은 외부 스트레스 요인이 벌집에 영향을 미치면 벌은 내부 기후를 유지하는 데 어려움을 겪습니다. 실패하면 군집은 질병에 취약해지고 번식이 감소하며 궁극적으로 붕괴됩니다.

양봉가들은 필요할 때 개입하지만, 현재의 모니터링 기술은 항상 문제의 조기 경고 신호를 감지하지 못합니다. 과학자들은 이 격차를 인식하고 양봉가들이 벌집을 보호하는 데 도움이 되는 고급 도구를 개발했습니다.

벌집 건강을 추적하는 스마트 시스템

카네기 멜론 대학 컴퓨터 과학부  와  캘리포니아 대학 리버사이드 캠퍼스 의 연구팀은  벌집 건강 상태를 더욱 정확하게 모니터링하는 시스템을 개발했습니다.

전자 꿀벌수의사(EBV)라고 불리는 이 도구는 열 센서와 예측 모델링을 사용하여 벌집 온도의 변화를 추적하고 스트레스의 조기 징후를 식별합니다.

EBV 시스템에는 두 개의 센서가 포함되어 있습니다. 하나는 벌집 내부이고 다른 하나는 외부입니다. 이러한 센서는 실시간 온도 데이터를 수집한 다음 벌집 건강 계수를 계산하는 모델에 입력합니다.

이 단일 숫자 값은 양봉가에게 군집의 상태를 빠르게 이해시켜줍니다. 건강 요인이 1에 가깝게 유지되면 벌집이 정상적으로 기능하고 있는 것입니다. 건강 요인이 크게 떨어지면 양봉가는 개입이 필요하다는 조기 경고를 받습니다.

벌집 건강에 대한 데이터 중심 접근 방식

연구팀은 물리학과 공학 원리를 적용하여 효과적인 건강 모니터링 시스템을 설계했습니다. 카네기 멜론 대학의 컴퓨터 과학 교수인 크리스토스 팔루초스는 벌집 건강 예측 모델을 만드는 데 사용된 접근 방식을 설명했습니다.

Faloutsos 교수는 "우리는 열 확산, 열 전달 및 제어 이론의 기본 원리를 기반으로 방정식을 도출했습니다."라고 말했습니다.

"우리는 이 방정식을 합친 다음 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 있다는 뜻입니다. 매일 이 건강 요인을 계산하면 표준 예측을 할 수 있고 양봉가는 추가 조치를 취할 수 있습니다."

이 데이터 중심 접근 방식은 양봉가의 의사 결정을 간소화합니다. 시각적 검사나 경험에만 의존하는 대신, 정확하고 실시간 데이터를 사용하여 벌집 건강을 평가하고 문제가 커지기 전에 대응할 수 있습니다.

양봉가를 위한 도구 설계

EBV 프로젝트의 주요 목표 중 하나는 시스템을 사용하기 쉽게 만드는 것이었습니다.

많은 양봉가들은 데이터 분석에 대한 기술적 전문 지식이 없기 때문에 연구자들은 데이터를 단일 벌집 건강 요인으로 압축했습니다. 이러한 단순화를 통해 경험에 관계없이 모든 양봉가가 결과를 빠르게 해석할 수 있습니다.

이 프로젝트에 참여한 카네기 멜론 대학의 박사과정 학생인 제러미 리는 이 시스템을 성공적으로 만들려면 다양한 분야 간 협력이 중요하다고 강조했습니다.

이 팀에는 컴퓨터 과학, 전기 공학, 곤충학의 연구자들이 포함되었습니다. 그들의 결합된 지식은 양봉가들을 위한 실용적이고 효과적인 솔루션을 만드는 데 도움이 되었습니다.

Lee는 "저는 컴퓨터 과학 분야의 전문 지식을 활용하고 다른 도메인 전문가와 협력하여 다른 분야에 영향을 미치는 데 매우 관심이 있습니다."라고 말했습니다.

농업 분야의 컴퓨터 과학

이는 현실 세계의 문제를 해결하기 위해 계산 기술을 사용하는 다른 프로젝트에도 참여했습니다.

Lee는 Faloutsos 교수와 Carnegie Mellon 및 McGill University의 다른 연구자들과 함께 전문가들이 인신매매 네트워크를 탐지하도록 돕는 범죄학에 데이터 과학을 적용했습니다. 다양한 분야를 연결하는 그의 능력은 법 집행과  환경 과학 모두에 실질적인 영향을 미쳤습니다 .

EBV 시스템은 컴퓨터 과학과 인공지능이 농업과 환경적 지속가능성에 기여하는 확산되는 추세를 나타냅니다.

예측과 자동화를 통해 기술은 양봉가가 벌집을 안정적으로 유지하고 손실을 방지하는 데 도움이 됩니다. 다음 단계는 시스템을 더욱 개선하는 것입니다.

벌집 기후 조절의 미래

미국 농무부의 추가 자금 지원을 받아 연구팀은 벌집 기후  제어를 자동화하는 기술을 개발하고 있습니다 .

성공하면 EBV 시스템은 건강 문제를 감지할 뿐만 아니라 자동으로 시정 조치를 취합니다. 여기에는 환경 스트레스에 대응하기 위해 벌집 온도를 조정하거나 벌을 질병 발병으로부터 보호하기 위한 조기 개입을 실행하는 것이 포함될 수 있습니다.

자동화된 기후 제어를 통해 양봉가는 벌집을 건강하게 유지하고 더 많은 꿀을 생산하면서 수동 작업을 줄일 수 있습니다. 이 기술은 또한 대규모 양봉 농장이 많은 벌집을 더 쉽게 관리하는 데 도움이 될 수 있습니다.

꿀벌 개체 수의 감소는 여전히 심각한 우려 사항이지만 EBV 시스템과 같은 혁신은 희망을 제공합니다. 과학적 전문 지식과 실제 세계 응용 프로그램을 결합하여 연구자들은 양봉가가  군집을 관리하는 방식을 바꿀 수 있는 도구를 만들었습니다 .