펜실베이니아 시골과 뉴욕 시골에 사는 수백 마리의 벌이 등에 작은 QR 코드를 달고 있습니다. 최신 양봉 패션보다 작은 태그는 과학적 목적을 제공합니다. 즉, 벌이 벌집에 드나드는 시간을 추적하여 벌이 벌집 밖에서 먹이를 찾는 데 얼마나 많은 시간을 보내는지 더 잘 이해하는 것입니다.

펜실베이니아 주립 대학의 곤충학자와 전기 공학자가 협력하여 실시한 이 연구는 꿀벌이  벌집에서 꽃가루와 꿀을 모으기 위해 얼마나 먼 거리를 이동하는지에 대한 오랜 미스터리를 해결하는 첫 걸음입니다  .

지금까지 연구자들은 대부분 벌집 밖으로 나가는 여행이  몇  분 밖에 걸리지 않지만, 소수의 벌은 2시간 이상 떨어져 지낼 수 있다는 것을 알게 되었습니다. 연구팀은 벌들이 벌집 밖에서 보내는 시간을 추적하기 위해 개발한 시스템 덕분에 훨씬 더 많은 것을 알게 될 것으로 기대한다고 말했습니다.

"이 기술은 생물학자들이 이전에는 불가능했던 방식으로, 특히 유기 양봉과 관련하여 시스템을 연구할 수 있는 기회를 열어주고 있습니다." Lorenzo L. Langstroth Early Career Professor이자 곤충학과 조교수이며 HardwareX에 게재된 논문의 저자인 Margarita López-Uribe의 말입니다.  HardwareX  는  연구자 들이 자신의 작업에 사용하는 정확한 장비와 방법을 자세히 설명하는 오픈 액세스 저널로, 다른 사람이 이를 복제하거나 구축할 수 있도록 합니다.

"야외 생물학에서 우리는 보통 눈으로 사물을 볼 뿐이지만, 인간으로서 할 수 있는 관찰의 양은 기계가 할 수 있는 것만큼은 절대 늘지 않을 겁니다."

고도 보안 건물의 근로자처럼 벌들은 벌집 안팎으로 "윙윙"거리며 출입하며 등에 패스를 달았습니다. 자유롭게 출입할 수 있지만, 팀이 개발한 자동 이미징 시스템을 통해 디지털 방식으로 추적되며, 카메라 센서가 달린 맞춤형 입구를 통해 벌들이 벌집을 떠날 때와 돌아올 때를 모니터링합니다.

벌의 등에 붙은 QR 코드는 신탁 태그로 알려져 있으며, 식별 정보가 가장 적고 저해상도 조건에서도 이미징 시스템을 통해 빠르게 감지하고 기록할 수 있습니다. 이 시스템은 연구자들이 제한된 기간 동안 벌을 시각적으로 관찰하여 훨씬 더 포괄적이고 확장된 관찰을 가능하게 하는 기존의 곤충학 현장 작업과는 다르다고 연구자들은 말했습니다.

유기 양봉의 장벽

일반적으로 유기 양봉은 벌집이 화학 살충제, 제초제 및 합성 화학 처리제로부터 자유롭고 오염된 지역에서 멀리 떨어져 있다는 것을 의미합니다. 미국 농무부의 National Organic Standards Board는 2010년에 꿀과 기타 벌 제품을 "유기농"으로 인증하기 위한 특정 표준을 권장했지만 통과되지 않았습니다.

꿀벌은 필요할 때 장거리를 날 수 있습니다. 벌집에서 최대 10km까지 날 수 있다고 추정되지만, 연구팀은 그런 거리는 흔하지 않으며 꿀벌은 일반적으로 훨씬 짧은 거리, 아마도 1km도 안 되는 거리를 날 것이라고 가정했습니다. 따라서 2010년 유기 양봉에 권장되는 사료 및 감시 구역 요구 사항은 불필요하게 클 수 있습니다.

연구자들은 벌의 먹이 범위에 대한 더 나은, 더 정확한 이해가 있으면 바뀔 수 있다고 말했습니다. 꿀벌은 " 흔들기 춤 " 이라고 불리는 신체적 행동을 통해 군집의 다른 벌에게 먹이 공급원이 어디에 있는지 전달합니다 .

로페스-우리베는 연구자들이 벌들이 군집에서 얼마나 멀리 이동하는지 알아내기 위해 꼬리 춤을 관찰하고 해석하는 데 상당한 시간을 투자했다고 밝혔습니다. 개별 벌이 먹이를 찾는 데 걸리는 시간을 정확히 추적하면 이 과정에 도움이 될 수 있습니다.

"와글 댄스는 벌의 먹이 찾기에 대한 가장 좋은 정보원이지만, 그것은 인간의 관찰에 근거한 것으로, 2주 동안 하루에 한 시간 정도 관찰을 했습니다. 그래서 우리는 전기 엔지니어링 팀에 접근하여 이러한 관찰을 더 잘 할 수 있는 기술이 있는지 알아보았습니다." 로페스-우리베가 말했습니다. "목표는 그 10킬로미터 추정치가 생물학적으로 정확한지 이해하는 것입니다. 꿀벌이 벌집에서 얼마나 멀리 이동하는지 정확히 알아낼 수 있을까요?"

꿀벌을 위한 우정

곤충학자들은 전기공학 교수이자 연구의 공동 책임 저자인 훌리오 우르비나에게 의뢰했고, 그는 전기공학 박사과정 학생이자 연구의 공동 책임 저자인 디에고 페날로사-아폰테에게 의뢰했습니다.

"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."

연구자들은 이것이 생물학자와 엔지니어가 별개의 기여를 조각조각 모아 만든 사일로 협업이 아니라고 강조했습니다. 오히려 전문가들은 서로의 분야에서 초보자로서 시간을 보내면서 구체적인 요구 사항과 한계를 더 잘 이해했습니다. 전기 엔지니어는 현장에서 일하면서 벌을 다루고 모니터링하는 방법을 직접 배웠고, 곤충학자들은 실험실을 방문하여 자동화 기술을 설계하고 구축하는 데 어떤 고려 사항이 들어가는지 알아보았습니다.

"과거에 벌을 모니터링하기 위해 구축된 시스템은 통제된 실험실 환경이나 그 근처에서 실행되도록 개발되었습니다." 페날로자-아폰테가 말했습니다. "저희의 목표는 실험실에서 멀리 떨어진 시골 환경에서 태양열로 실행될 수 있는 것을 개발하고 모든 것을 오픈 소스로 만드는 것이었습니다. 누구나 이 시스템을 사용하고 수정할 수 있습니다."

페날로자-아폰테에 따르면, 접근성도 우려 사항이었습니다. 사용된 모든 장비는 시중에서 판매되고 있으며, 6개의 군집을 포함하는 양봉장당 총 비용이 1,500달러 미만입니다.

새로운 지식으로 윙윙거리며

연구자들은 AprilTags를 사용했는데, 사람의 새끼손톱보다 작은 QR 코드로 일벌에 붙여도 움직임을 방해하거나 해를 끼치지 않았습니다. 활동적인 봄과 여름 시즌 내내 2주마다 팀은 6개 군집에 걸쳐 막 세포에서 나온 어린 벌 600마리에 태그를 달았습니다. 그들은 총 6개 양봉장에 걸쳐 32,000마리 이상의 벌에 태그를 달았습니다.

"우리는 어린 벌을 표적으로 삼아, 특히 벌이 날기 시작할 때와 날기를 멈출 때의 나이를 더 정확하게 추적할 수 있었습니다." 펜실베이니아 주립 대학교 확장 교육자이자 논문의 공동 저자인 로빈 언더우드의 말이다.

그녀는 어린 벌은 더 부드럽고 아직 쏘지 않기 때문에 다루기가 더 쉽다고 설명했습니다. "벌이 날 수 있을 만큼 나이가 들면 벌집을 떠나 카메라에 잡힙니다. 실시간으로 센서가 QR 코드를 읽고 벌 ID, 날짜, 시간, 이동 방향(벌집을 떠나거나 들어오는 방향)과 온도를 포착합니다. 계절 내내 개별 벌을 추적할 수 있습니다. 언제 떠났을까요? 언제 돌아왔을까요? 무엇을 하고 있었을까요?"

연구자들은 대부분 여행이 일반적으로 1~4분 동안 지속된다는 것을 발견했는데, 이는 먹이를 찾기 전에 날씨를 확인하거나 벌집 밖에서 배설하기 위한 것일 수 있습니다. 더 긴 여행은 일반적으로 20분 미만으로 지속되었지만, 태그를 단 벌의 34%는 벌집에서 2시간 이상 떨어져 있었습니다. 이는 비정상적으로 긴 먹이 찾기 여행, 벌이 벌집으로 돌아오지 않았거나 벌이 거꾸로 벌집에 들어와서 감지하지 못했을 수 있음을 나타낼 수 있다고 연구자들은 말했습니다.

꽃이 줄어드는 몇 주 동안은 벌들이 먹이를 찾는 데 더 많은 시간을 보냈습니다. 아마도 충분한 먹이를 찾기 위해 더 먼 곳까지 이동해야 했기 때문일 것입니다.

언더우드는 "우리는 또한 벌들이 처음 생각했던 것보다 훨씬 더 오랫동안 먹이를 찾는다는 것을 발견했습니다."라고 말하며 꿀벌은 약 28일 동안 사는 것으로 추정된다고 설명했습니다. "벌들이 6주 동안 먹이를 찾는 것을 보고 있고, 벌들은 이미 2주가 되어서야 먹이를 찾기 시작하므로 우리가 생각했던 것보다 훨씬 더 오래 삽니다."

각 벌집의 카메라는 하루 24시간, 주 7일 가동되었으며, 각각 마이크로컴퓨터에 연결되어 있었고, 연구원들은 매주 방문할 때마다 노트북에 데이터를 업로드했습니다.

연구자들은 모니터링 초기에 예상했던 문제를 마주쳤습니다. 벌들이 벌집 입구에서 어슬렁거리는 것입니다. 카메라는 하루에 수백 번 이상 개별 QR 코드를 감지했습니다.

"어떤 벌들은 입구에 매달려 있는 걸 좋아하고, 카메라는 그들이 지나갈 때마다 그것을 읽을 겁니다." 디에고가 말했다. "그래서 프로그래밍이 매우 편리합니다. 이상치 데이터를 잘라내고 실제로 의미 있는 것을 추적하는 데 도움이 될 수 있습니다."

연구자들은 현재 버지니아 공대의 한 팀과 협력하여 먹이를 찾는 기간과 디코딩된 흔들 춤이 어떻게 일치하는지 평가하고 있습니다. 다음으로 연구자들은 다른 벌 종과 드론 벌이나 여왕벌과 같은 다른 유형의 꿀벌을 태그하고 추적하여 군집의 이러한 측면에 대해 더 많이 알아내고자 한다고 말했습니다. 또한 과학자와 양봉가를 위한 워크숍을 개최하여 자체 모니터링 시스템을 구축하고 사용하는 방법을 배울 계획입니다.