Opis projektu
Algorytmy komputerowe na ratunek pszczołom
Naukowcy od lat ostrzegają o masowym ginięciu pszczół (liczba kolonii pszczół spadła z 6 milionów w 1947 roku do zaledwie 2,5 miliona), tłumacząc przy tym, jak katastrofalne w skutkach byłoby ich wymarcie. Ponad 80 % całej żywności, jaką spożywamy, jest produkowana dzięki zapylaniu roślin przez pszczoły, w związku z czym są one niezbędne do przetrwania ekosystemu Ziemi. Z myślą o ocaleniu pszczół powstał finansowany przez UE projekt HIVE-TECH, w którym wykorzystano algorytmy sztucznej inteligencji (AI) do optymalizacji zarządzania w dziedzinie pszczelarstwa. Zespół projektu opracował system wspomagający podejmowanie decyzji opartych na danych, wykorzystujący internet rzeczy, który umożliwia analizę podstawowych parametrów życiowych kolonii pszczół, takich jak produkcja miodu i ilość pokarmu zimą. Dzięki algorytmom predykcyjnym system może również z powodzeniem identyfikować nieprawidłowe warunki, w tym brak pokarmu, a następnie sugerować działania, jakie należy podjąć.
Cel
Bees are essential for human life, environment health and food production, with more than 80% of the world's food supply depending on pollination activity. Honeybees’ population is threatened by extensive use of pesticides, pathogens/parasites, trauma related to poor beehive management and climate changes. The yearly mortality rates of bees are in the range of 26% in Europe, reaching 40-50% in some countries and seasons. To reduce the incidence of bees’ mortality and improve profitability of the operators, it is essential to have tools to support efficient management of treatments and of beekeeping practices. HIVE-TECH is an IoT data-driven Decision Support System based on Artificial Intelligence algorithms for optimized beekeeping management. HIVE-TECH allows reducing the use of medical treatments and optimizing the beekeeping practices by analyzing the main life parameters of a colony: production of honey, amount of feed stock during winter, temperature and air quality in the hive, buzzing sound spectrum, integration with images from satellite and weather data. Thanks to proprietary predictive algorithms, HIVE-TECH can identify anomalous conditions (swarming, brood-less colony, queen stopping egg-laying, reduction in production, lack of feed stock, etc) and provide proactive suggestions for efficient management, acting as a Decision Support System. The use of HIVE-TECH was proven to reduce the mortality of bees of 20%, reduce operation costs of 20% and increase the yield of production of honey of 30%. Thanks to Data Analytics algorithms on Big Data collected, HIVE-TECH will also provide services to chemical and pharma companies, research institutes and authorities, assessing health status of bees connected to the use of new treatments, nourishments and pesticides. This represents a breakthrough solution with high potential business and huge environmental and social impact, allowing the creation a new paradigm that we name the “Internet of Bees”.
Dziedzina nauki
- natural sciencescomputer and information sciencesartificial intelligence
- social sciencessociologydemographymortality
- engineering and technologymechanical engineeringvehicle engineeringaerospace engineeringsatellite technology
- engineering and technologyenvironmental engineeringair pollution engineering
- agricultural sciencesanimal and dairy scienceapiculture
Program(-y)
Temat(-y)
Zaproszenie do składania wniosków
Zobacz inne projekty w ramach tego zaproszeniaSzczegółowe działanie
H2020-SMEInst-2018-2020-2
System finansowania
SME-2 - SME instrument phase 2Koordynator
20056 Trezzo Sull'Adda
Włochy
Organizacja określiła się jako MŚP (firma z sektora małych i średnich przedsiębiorstw) w czasie podpisania umowy o grant.