人工智能、物联网和大数据如何拯救蜜蜂

简介: 现代农业依赖蜜蜂。实际上,整个生态系统,包括我们吃的食物和呼吸的空气,都取决于传粉媒介。但是根据世界蜜蜂计划的创始人兼执行总裁萨比哈·鲁曼尼·马利克(Sabiha Rumani Malik)的说法,传粉媒介的数量正在减少。通过与Oracle进行有趣的合作,并通过将人工智能,物联网和大数据用于解决该问题,他们希望扭转这一趋势。

960x0-9.jpg

为什么全球蜜蜂数量在下降?


根据政府间生物多样性和生态系统服务科学政策平台(IPBES)的报告,传粉媒介处于危险之中。传粉媒介被灭绝的原因有很多,包括栖息地破坏,城市化,农药使用,污染,自然开花栖息地破碎化,掠食性动物和寄生虫以及气候变化。但是,直到最近,随着“世界蜜蜂计划(The World Bee Project)”的开展,还没有一项全球计划来研究蜜蜂种群或从全球角度研究和解决这一问题。


为什么拯救蜜蜂很重要?


您是否知道蜜蜂以及其他授粉媒介(例如蝴蝶)是植物产生种子和繁殖的原因吗?根据美国农业部(USDA)的数据,全球35%的粮食作物和四分之三的开花植物都依赖蜜蜂和授粉媒介。为了确保杏仁作物每年在加利福尼亚获得授粉,美国的大多数蜂箱都被运送到加利福尼亚以确保其授粉。事实上,蜜蜂帮助90%的全球主要农作物授粉,包括果树,咖啡,香草和棉花。由于光合作用,健康的植物对于补充我们的氧气供应至关重要。


如果传粉者的生命或健康不足以履行其职责,那么我们的全球农作物生产,粮食安全,生物多样性和清洁空气将面临危险。蜜蜂是世界上最重要的授粉媒介。多达40%的全球人类营养供应依赖于传粉媒介。目前全球约有20亿人患有微量营养素缺乏症。


“我们的生活与蜜蜂有着内在的联系,”马利克说。


合作监测全球蜜蜂种群


世界蜜蜂计划(The World Bee Project)是第一个致力于监测全球蜜蜂数量的私人全球协调组织。自2014年以来,该组织召集了科学家来研究全球蜜蜂数量减少的问题,为农民、政府、养蜂人和其他组织提供关于这个问题的见解。


2018年,甲骨文(Oracle)云技术被引入这项工作,以更好地了解全球蜜蜂数量的下降,世界蜜蜂项目蜂巢网络(The World Bee Project Hive Network)开始了。


科技如何拯救蜜蜂


如何利用科技来拯救蜜蜂?技术可以被用来帮助拯救蜜蜂,就像它被应用于其他创新项目一样。首先,通过使用物联网传感器,包括麦克风和摄像头,它们可以看到入侵的捕食者,并从蜜蜂和蜂箱收集数据。人类的聪明才智和创新,如无线技术、机器人技术和计算机视觉,有助于为这个问题提供新的见解和解决方案。蜂巢的健康状况的关键指标之一是它发出的声音。数据收集工作的关键是“听”蜂箱以确定蜂群的健康状况、强度和行为,以及收集温度、湿度、养蜂场的天气条件和蜂巢规模。


声音和视觉传感器还可以探测到黄蜂,这可能对蜜蜂种群构成威胁。


然后,将数据馈送到Oracle Cloud,在Oracle Cloud中,人工智能(AI)算法开始工作以分析数据。算法将寻找模式并试图预测蜂群的行为,比如它是否准备成群。研究结果会被分享给养蜂人和自然资源保护主义者,这样他们就可以介入保护蜂箱。由于它是全球连接的网络,因此这些算法还可以了解有关世界不同地区蜂群差异的更多信息。学生,研究人员甚至感兴趣的任何人也可以与数据进行交互,通过hive网络的开放API使用数据,并通过聊天机器人进行讨论。


例如,声音和视觉传感器可以检测到黄蜂,这可能会对蜂群造成威胁。来自翅膀的声音或大黄蜂发出的声音与蜜蜂不同,人工智能可以自动识别并警告养蜂人注意大黄蜂的威胁。


技术使“世界蜜蜂计划”更易于共享实时信息并收集资源,以帮助拯救世界蜂群。实际上,Malik表示:“我们与Oracle Cloud的合作关系是自然与技术之间的非凡结合。” 技术正在帮助世界蜜蜂项目蜂巢网络在全球范围内扩大影响,并采取行动以更快、更有效地拯救蜜蜂。


原文链接
相关实践学习
阿里云AIoT物联网开发实战
本课程将由物联网专家带你熟悉阿里云AIoT物联网领域全套云产品,7天轻松搭建基于Arduino的端到端物联网场景应用。 开始学习前,请先开通下方两个云产品,让学习更流畅: IoT物联网平台:https://iot.console.aliyun.com/ LinkWAN物联网络管理平台:https://linkwan.console.aliyun.com/service-open
相关文章
|
人工智能 物联网 调度
边缘大型AI模型:协作部署与物联网应用——论文阅读
论文《边缘大型AI模型:协作部署与物联网应用》系统探讨了将大模型(LAM)部署于边缘网络以赋能物联网的前沿框架。针对传统云端部署高延迟、隐私差的问题,提出“边缘LAM”新范式,通过联邦微调、专家混合与思维链推理等技术,实现低延迟、高隐私的分布式智能。
1608 6
边缘大型AI模型:协作部署与物联网应用——论文阅读
|
SQL 人工智能 分布式计算
ODPS十五周年实录|构建 AI 时代的大数据基础设施
本文根据 ODPS 十五周年·年度升级发布实录整理而成,演讲信息如下: 张治国:阿里云智能集团技术研究员、阿里云智能计算平台事业部 ODPS-MaxCompute 负责人 活动:【数据进化·AI 启航】ODPS 年度升级发布
645 9
|
人工智能 分布式计算 DataWorks
大数据AI产品月刊-2025年7月
大数据& AI 产品技术月刊【2025年7月】,涵盖7月技术速递、产品和功能发布、市场和客户应用实践等内容,帮助您快速了解阿里云大数据& AI 方面最新动态。
|
数据采集 人工智能 大数据
10倍处理效率提升!阿里云大数据AI平台发布智能驾驶数据预处理解决方案
阿里云大数据AI平台推出智能驾驶数据预处理解决方案,助力车企构建高效稳定的数据处理流程。相比自建方案,数据包处理效率提升10倍以上,推理任务提速超1倍,产能翻番,显著提高自动驾驶模型产出效率。该方案已服务80%以上中国车企,支持多模态数据处理与百万级任务调度,全面赋能智驾技术落地。
1802 0
|
存储 人工智能 安全
拔俗AI临床大数据科研分析平台:让医学研究更智能、更高效
阿里云原生AI临床大数据科研平台,打通异构医疗数据壁垒,实现智能治理、可视化分析与多中心安全协作,助力医院科研提速增效,推动精准医疗发展。
1926 1
|
人工智能 Cloud Native 算法
拔俗云原生 AI 临床大数据平台:赋能医学科研的开发者实践
AI临床大数据科研平台依托阿里云、腾讯云,打通医疗数据孤岛,提供从数据治理到模型落地的全链路支持。通过联邦学习、弹性算力与安全合规技术,实现跨机构协作与高效训练,助力开发者提升科研效率,推动医学AI创新落地。(238字)
791 7
|
人工智能 Java 物联网
Java与边缘AI:构建离线智能的物联网与移动应用
随着边缘计算和终端设备算力的飞速发展,AI推理正从云端向边缘端迁移。本文深入探讨如何在资源受限的边缘设备上使用Java构建离线智能应用,涵盖从模型优化、推理加速到资源管理的全流程。我们将完整展示在Android设备、嵌入式系统和IoT网关中部署轻量级AI模型的技术方案,为构建真正实时、隐私安全的边缘智能应用提供完整实践指南。
796 3
|
人工智能 分布式计算 DataWorks
大数据& AI 产品月刊【2025年5月】
大数据& AI 产品技术月刊【2025年5月】,涵盖5月技术速递、产品和功能发布、市场和客户应用实践等内容,帮助您快速了解阿里云大数据& AI 方面最新动态。

相关产品

  • 物联网平台