AI를 활용해 꿀벌을 식별하는 새로운 앱   이 미국 전역의 연구자들이  꿀벌 개체수를 추적하는 데 도움을 줄 예정이라고 KCUR 캔자스시티 뉴스가 보도했습니다 .  이는 위협받고 있는 종을 돕기 위한 첫 번째 단계입니다. 

지금까지 꿀벌 개체군에 관심이 있는 연구자들은 북미에 서식하는 약 4,000종의 꿀벌을 구별하는 데 어려움을 겪었습니다.

"엄청난 문제입니다."  앱을 만든 캔자스 주립대 곤충학자 브라이언 스파이스먼이 KCUR에 말했다  . "우리는 [현장 작업에서] 수백 개의 표본을 가져오고, 실제로 수집하는 것보다 실험실에서 식별하는 데 훨씬 더 많은 시간을 보냅니다."

사실, 가장 까다로운 표본 중 일부는 대부분 연구자에게 식별이 불가능할 수 있습니다. 가장 작은 표본은 모기 크기이며 종 간에 미묘한 차이가 있다고 KCUR에서  밝혔습니다 . 그래서 대신, 미세한 차이를 분류하는 전문가에게 우편으로 보냅니다. 

이로 인해 연구자들의 시간이 낭비되고 프로젝트 속도가 느려지며, 최고 전문가도 결코 충분하지 않습니다.

그래서 스파이스먼은 AI를 훈련시켜 그 일을 하기로 결정했습니다.

BeeMachine은 연구자뿐만 아니라 일반  대중 도 이용할 수 있는 스마트폰 앱입니다 . 벌 사진을 찍으면 컴퓨터가 종 또는 적어도 속을 식별합니다. 지금까지 350종의 벌에 대해 훈련되었으며, 앞으로 더 많은 벌이 훈련될 예정입니다. Spiesman은 전 세계 20,000종의 벌에 대해 AI를 훈련하고 국제 사용자도 참여하기를 바랍니다.

꿀벌이 나타나는 곳을 추적하는 것은 잠재적으로 멸종 위기에 처한 종을 식별하고 보호하는 데 필수적입니다.

예를 들어, 지금 당장, 남부 평원 땅벌과 미국 땅벌은 모두 미국 어류 및 야생 동물 관리국에서 검토 중이며 위협받거나 멸종 위기에 처한 것으로 분류될 수 있으며, 이는 법적 보호를 받게 됩니다. 서식지 파괴, 기온 상승, 살충제 사용과 같은 위협에 직면한 수천 종의 다른 종들이 멸종 위기에 처한 종 지위에서 이익을 얻을 수 있습니다.

벌은 다작하는 수분매개자 이기 때문에 벌을 돕기 위해 우리가 노력하는 것은 가치가 있습니다  . 벌은 한 식물에서 다른 식물로 꽃가루를 운반합니다. Pollinator.org 에 따르면  , 전 세계 꽃식물의 95%가 수분매개자에 의존하여 번식하고 열매를 맺을 수 있으며, 여기에는 우리가 식량으로 의존하는 많은 식물이 포함됩니다. 벌과 다른 수분매개자의 개체 수가 감소하면 이를 해결하지 않으면 인간의 삶에 극적인 영향을 미칠 수 있습니다.

하지만 BeeMachine은 상황을 바꾸는 데 도움을 줄 수 있습니다.

"이런 유형의 시민 과학은 어떤 단일 연구가 바랄 수 있는 것보다 더 많은 눈을 끌어서 벌을 관찰할 수 있는 잠재력이 있습니다." Spiesman은  KCUR 에 따르면 말했습니다 . "크라우드소싱을 위한 더 나은 도구가 정말 중요합니다."