يعتبر النحل من الملقحات الرئيسية المتنوعة النظم البيئية ، وبالتالي مساهمين مهمين في الأمن الغذائي العالمي. بالإضافة إلى أهميته في إنتاج الغذاء والتلقيح الحيواني اقتصاديًا ، اجتماعيًا وثقافيًا نظرًا لتأثيرها على إنتاج الوقود الحيوي والألياف والأدوية والبناءالمواد. علاوة على ذلك ، ينتج نحل العسل العسل الملكي الهلام والبروبوليس وحبوب اللقاح وشمع العسل والسم معروف بفوائده الغذائية والصحية لعدة قرون بفضل العديد من الميزات البيولوجية النشطة (مثل كمضاد للأكسدة ، مضاد للميكروبات ، مضاد للفيروسات ، مضاد للالتهابات و، تستخدم منتجات النحل بشكل مختلف العلاجات التقليدية والتكميلية المعروفة أيضًا باسم العلاج بالنبتة.
تحديات تربية النحل
تربية النحل لها تاريخ طويل يعود إلى العصر الحجري الحديث. إنه يشير إلى السلسلة من هواية إلى وظيفة مهنية بدوام كامل. بالرغم من النحالون المحترفون هم أقلية إلى حد بعيد ، هم الإنتاج كبير ، يواجه مربي النحل التحديات الرئيسية التاليةفي الوقت الحاضر:
- سرقة خلية النحل .
- مشاكل صحة النحل وخاصة المستعمرة
- خطر الوفاة بسبب الأمراض وعث الفاروا
- عدوى.
- تغير المناخ .
- هجمات الحيوانات .
- خسائر المستعمرة بسبب الممارسات الزراعية المؤسفة .
- إنتاج منتجات عالية الجودة التالية.
- معايير الإنتاج.
- التهديدات الحديثة لمجموعات نحل العسل مثل زيادة المبيدات والطفيليات والحيوانات المفترسة والأمراض الوعي بالأهمية الاقتصادية والاجتماعية لتربية النحل.
تكنولوجيا المعلومات وتربية النحل
تكنولوجيا المعلومات والاتصالات لديها جلبت العديد من الفرص الجديدة في الزراعة ، بما في ذلك تربية النحل.
تم تمكين تطوير أجهزة الاستشعار بيانات ذات صلة بالنحل تتسم بالكفاءة والجدوى الاقتصادية جمع ونقل. لذلك ، فإن إنترنت الأشياء (IoT) دخلت حيز التنفيذ ، وبالتالي ، فإن ظهرت الحاجة إلى تحليل البيانات المتقدمة. الذكاء الاصطناعي (AI) ، وخاصة التعلم الآلي ،عرضت طرقًا لكيفية معالجة المشكلات الكبيرة تحليل بيانات خلية النحل والتحليل المتقدم للكثيرين البيانات الأخرى المتعلقة بالنحل مثل البيانات عن سمية مبيدات الآفات لنحل العسل أو بيانات التحليل الطيفي على عينات العسل لتوثيق العسل.
يعد التعلم الآلي جزءًا أساسيًا من الذكاء الاصطناعي في تمكن essence أجهزة الكمبيوتر من التعلم بدون صراحة برمجة. هناك 3 أنواع واسعة من الآلات
- عمليات التعلم: خاضعة للإشراف وغير خاضعة للإشراف .
- تعزيز التعلم. يجد التعلم تحت الإشراف.
- العلاقات بين المدخلات والمخرجات (مجموعات البيانات مع التسميات).
أثناء تدريب النظام. الأنواع الفرعية الرئيسية لـ التعلم الموجه هو التصنيف والانحدار. في التعلم غير الخاضع للإشراف ، لا يوجد إخراج معين إلى المدخلات.
يستخرج النموذج العلاقات من البيانات. إنها تستخدم في المقام الأول لتجميع الأنماط المتشابهة في مجموعات(التجميع) ومساحة منخفضة الأبعاد (الأبعاد تخفيض).
أخيرًا ، خوارزميات التعلم المعزز تعلم باستمرار من خلال التفاعل مع البيئة في من أجل اتخاذ إجراءات معينة فرع من التعلم الآلي نال الكثير الضجيج في العديد من المجالات البحثية هو التعلم العميق. على نطاق واسع يتحدث ، يستخدم التعلم العميق الشبكات العصبية مع العديدالطبقات التي مكنت من استخراج المستويات العالية الميزات من البيانات ، والعمل مع أو بدون تسميات و نماذج التدريب لتحقيق أهداف متعددة.
في العقدين الماضيين ، كانت هناك زيادة في الأوراق البحثية التي تتعلق موضوعاتها بخلية النحل المراقبة ، أي خلايا النحل الذكية. ينصب تركيزهم على عمليات جمع ونقل البيانات المرتبطة بالجعة أيضًا كما في دعم التكنولوجيا.
من ناحية أخرى ، مراقبة خلايا النحل لجمع المعلومات حول وضع نحل العسل وأنشطته و السلوك هو أحد أهم المهام في عملية تربية النحل. انها ليست مجرد تحقق من خلية النحل لحبوب اللقاح والرحيق والحضنة الكميات ، ولكن أيضًا فحص الوجود الآفات أو الأمراض مثل الفيروسات والبكتيريا ، الفطريات والتهابات العث.
الشيكات المنتظمة حاسمة لإيجاد ومنع هذه مشاكل. في الممارسة العملية ، عادة ما تكون هذه المهمة يتم تنفيذها بالطرق اليدوية، لكن، الطرق التقليدية تؤدي إلى العديد من العوامل جعل عمليات التفتيش غير فعالة للغاية. ل على سبيل المثال ، الطريقة اليدوية تستغرق وقتًا طويلاً ، ويعتمد ذلك بشدة على الخبرة و معرفة النحالين. عدة أعراض قد لا يتعرف عليها الهواة أو مربي النحل عديمي الخبرة.
كما أنه مستحيل للأشخاص لمراقبة خلايا النحل باستمرار الكشف الفوري عن المشاكل المتعلقة بنحل العسل حالة المستعمرة بهذه الطريقة اليدوية. ان تفكيك خارجي للتفتيش الداخلي يخلق التوتر والذعر في النحل ، ويمكن أن يعطل دورات حياة مستعمرات النحل. متكرر يمكن أن تكون الاضطرابات عاملا مرهقا وتسبب القلق للسرب.
في كثير مناطق الإنتاج ، قد تقع خلايا النحل بعيدًا بعيدًا عن الموائل البشرية ، مما يؤدي إلى تكاليف النقل الإضافية.
وهكذا ، حديثة الأساليب القائمة على التكنولوجيا للحد من هذه عيوب الطريقة التقليدية في يتم تشجيع مراقبة مستعمرات النحل. الفكرة العامة لهذه الأساليب الجديدة هي استخدامنظام الأجهزة الإلكترونية المرفقة بكل منها خلية نحل لجمع البيانات. البيانات التي تم جمعها هي ثم يتم تحليلها ومعالجتها للحصول على أهمية المعلومات التي تسمح لمربي النحل بمراقبتها خلايا النحل عن بعد دون مقاطعة الحياة دورات مستعمرات نحل العسل.
من بين عدة أنواع من البيانات التي تم جمعها من مستعمرات النحل ، يلعب صوت الطنين دورًا حيويًا في مراقبة خلية النحل الآلية. هذا هو لأن طنين النحل يحمل معلومات عنه سلوك المستعمرة وعلم الفينولوجيا.
على سبيل المثال، يصدر نحل العسل أصواتًا محددة عندما يكونون كذلك تتعرض لضغوط مثل العث المفترس ، الملكات الفاشلات ، والمواد السامة المحمولة جوا. في الممارسة العملية ، كثير يستمع مربو النحل إلى خلاياهم لمعرفة حالة مستعمرات نحل العسل. يستطيعون التعرف على التغييرات في الأصوات الطنانة التي تنتجها المستعمرات المجهدة. ومع ذلك ، هم قد لا يكون دائمًا قادرًا على تحديد الدقة أسباب التغييرات بدون فحوصات الخلية.
الأساليب الجديدة القائمة على التكنولوجيا شديدة جد مفيد وفعال في هذه المواقف. يستطيعون تزويد النحالين بمعلومات حول حالة خلايا النحل حتى يتمكنوا من أخذها تدابير احترازية لاستعادة خلايا النحل صحة.
بهذه الطرق ، خلية نحل تعتمد على إنترنت الأشياء تم تصميم أنظمة المراقبة لالتقاط كبيرة كميات من المعلومات المفيدة حول سلوكيات النحل. تتكون من عدة الأجهزة المادية المضمنة في خلية مع أجهزة الاستشعار ، والمحركات ، والإلكترونيات ، والبرمجيات ، وأ اتصال الشبكة الذي يتيح تسجيل ملفات أصوات الطنين التي يصدرها نحل العسل تحويلها إلى إشارات كهربائية ، ومن ثم تمريرها إلى وحدة تحكم منطقية قابلة للبرمجة.
نظرًا لأن البيانات التي تم جمعها في هذه المرحلة هي بيانات أولية ، هناك حاجة لخوارزميات الاستخراج للاستخراج معلومات مهمة من هذه البيانات الخام من قبل تطبيق خوارزميات الذكاء الاصطناعي لكل مشكلة محددة تتعلق بالرصد خلايا النحل. التي ينتجها النحل وقدم تعاريف نطاقات التردد. طريقة بسيطة تعتمد على التكنولوجيا الصوتية لمراقبة خلايا النحل المقدمة. بواسطة باستخدام التحليل الحسابي للصوت الاهتزازات الملتقطة بمقاييس التسارع ، طريقة لتحديد أحدث احتشاد نحل العسل. مشكلة فحص الإشارات الصوتية لأسراب نحل العسل .
ظهرت الخوارزميات كوسيلة فعالة في التعرف على صوت خلية النحل وتصنيفه عينات. قدم دراسة حول التعلم العميق والآلة طرق التعلم لرصد خلية النحل الصوتية. وأكدت النتائج التي تم الحصول عليها من هذه الدراسة أن خوارزميات الذكاء الاصطناعي يمكن استخدامها في الواقع شاشات خلية النحل الإلكترونية. كما هو الحال في العديد من الآخرين الحقول ، هذه الخوارزميات يمكن أن تحدث ثورة في المراقبة التلقائية لخلية النحل ، ولديهم أصبح اتجاهًا ساخنًا في الآونة الأخيرة.
كاتب مقال إستخدام الذكاء الاصطناعي لحماية خلية النحل «1» الدكتورة أسماء أنور رئيس بحوث معهد وقاية النباتات – مركز البحوث الزراعية – مصر
شارك هذا الموضوع :
