캘리포니아 대학교 리버사이드 캠퍼스(UCR)의 한 팀이 개발한 전자 꿀벌 수의사(EBV)는 저렴한 열 센서와 예측 모델을 사용하여 벌집 온도가 위험한 수준에 도달할 수 있는 시기를 예측합니다.

이 시스템은 원격 양봉가에게 조기 경고를 제공하여 극심한 더위나 추위로 인해 벌집이 붕괴되기 전에 예방 조치를 취할 수 있도록 해준다고 합니다. 또는 벌이 질병, 살충제 노출, 식량 부족 또는 기타 요인으로 인해 벌집 온도를 조절할 수 없는 경우에도 예방 조치를 취할 수 있습니다. 이 연구는  ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data 에 자세히 나와 있습니다 .

UCR의 컴퓨터 과학 박사과정 학생이자 저자 Shamima Hossain은 성명을 통해 "우리는 온도를 건강 요인이라고 부르는 요인으로 변환합니다. 이는 벌이 0에서 1까지의 척도에서 얼마나 강한지를 추정합니다."라고 말했습니다.

이 지표는 벌이 최대 체력을 갖추고 있음을 나타내는 '1'점을 부여하여 기본 모델에 익숙하지 않은 양봉가도 벌집 건강 상태를 빠르게 평가할 수 있도록 해줍니다.

꿀벌은 80여 종의 작물을 수분하며, 매년 미국의 농업에 약 290억 달러를 기여하는 것으로 추정되지만, 서식지 감소, 살충제 노출, 기생충, 기후 변화 등 다양한 요인으로 인해 꿀벌 개체 수가 감소하고 있습니다.

UCR 곤충학 교수인 보리스 베어는 "작년에 ​​미국은 꿀벌 군집의 55% 이상을 잃었습니다."라고 말했습니다. "우리는 벌 개체수의 큰 붕괴를 겪고 있으며, 이는 매우 우려스러운 일입니다. 우리가 먹는 것의 약 3분의 1이 벌에 의존하기 때문입니다."

양봉가들은 문제를 감지하기 위해 자신의 판단과 수동 검사에 의존하는데, 이는 지연된 개입으로 이어질 수 있습니다. EBV를 사용하면 실시간 통찰력을 얻고 며칠 전에 상황을 예측하여 노동 비용을 크게 줄일 수 있다고 UCR의  Bourns College of Engineering 에서 Hossain과 다른 과학자들과 협력한 Baer는 말했습니다 .

"사람들은 아주 오랫동안 이 센서를 꿈꿔왔습니다." 베어가 말했다. "제가 여기서 좋아하는 점은 이 시스템이 양봉가들이 이미 사용하는 벌집 설정에 완벽하게 통합되어 있다는 것입니다."

온도 변동은 벌집 건강에 대한 어떤 종류의 위협에 대한 첫 번째 반응 중 하나입니다. 꿀벌은 33°C에서 36°C 사이의 정확한 벌집 내부 온도를 유지하는데, 이는 적절한 새끼 발달과 군집 생존에 필요한 조건이라고 베어는 말했습니다.

EBV 방법은 열 확산 방정식과 제어 이론을 기반으로 하며, 과학자와 양봉가가 예측을 해석할 수 있다고 호세인은 말했다. 이 모델은 벌집 내부에 설치된 저비용 센서에서 수집한 온도 데이터를 사용하여 며칠 전에 벌집 상태를 예측하는 알고리즘에 해당 정보를 제공한다.

UCR의 양봉장에서 실시한 테스트에서 EBV 방법은 초기 개발 중에 10개 벌집의 데이터를 분석했고 나중에 25개 벌집으로 확장했습니다. UCR에 따르면, 이 기술은 양봉가의 개입이 필요한 조건을 감지하여 효과가 입증되었습니다.

연구진은 다음 단계로, 벌집에 설치하여 EBV의 예측에 대응하고 벌집 온도를 자동으로 조절할 수 있는 자동화된 벌집 기후 제어 장치를 개발하는 작업을 진행하고 있습니다.