Ученые построили радар для поиска пчел и шмелей

МЕНЮ


Главная страница
Поиск
Регистрация на сайте
Помощь проекту
Архив новостей

ТЕМЫ


Новости ИИРазработка ИИВнедрение ИИРабота разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика

Авторизация



Европейские исследователи создали систему, которая определяет виды летящих насекомых-опылителей с помощью радиоволн миллиметрового диапазона и машинного обучения. Анализ взмахов крыльев позволяет с точностью до 85 процентов отличать пчел, ос и шмелей друг от друга. Технология позволит следить за биоразнообразием непрерывно, в перспективе используя для этого обычные вышки сотовой связи.

Обычный экологический мониторинг требует отлова насекомых и ручного определения видов под микроскопом, что отнимает время и вредит популяциям. Оптические камеры и алгоритмы компьютерного зрения плохо работают в дикой природе: им мешают листва, сумерки, переменное освещение и высокая скорость полета опылителей. Существующие метеорадары способны отслеживать огромные стаи саранчи высоко в небе, однако точечно распознавать небольших насекомых вблизи земли они не умеют.

Чтобы решить эту проблему, инженеры из Ирландии и Дании собрали миниатюрный радар непрерывного излучения (30 гигагерц). В лаборатории они по очереди помещали в пластиковые контейнеры живых ос, медоносных пчел и три вида шмелей. Когда насекомое взлетало, радар облучал его радиоволнами и фиксировал отраженный сигнал. Результаты своих усилий ученые опубликовали в журнале PNAS Nexus.

На основе радиоэха от летающих насекомых ученые выделили 70 биомеханических параметров полета: базовую частоту взмахов, распределение энергии по частотным диапазонам и другие характеристики. Затем данные загрузили в иерархическую модель машинного обучения. Алгоритм научили отличать сперва семейства (осиные или пчелиные), затем роды (пчелы или шмели), а в конце — отдельные виды.

Алгоритм успешно разделил насекомых по видам без использования камер. На уровне крупных семейств нейросеть отличила ос от пчел с точностью 96 процентов. На уровне конкретных близкородственных видов точность достигла 85 процентов при анализе всего двух секунд полета. Даже когда насекомое находилось в луче радара десятую долю секунды, модель угадывала вид в 75 процентах случаев.

Авторы подчеркивают ограничения работы: пока систему протестировали только в замкнутых пластиковых контейнерах, где радиосигнал не затухал из-за расстояния. В открытой среде на точность неизбежно повлияют дистанция до радара и фоновый шум.

Радиоволны миллиметрового диапазона фиксируют видовую механику полета насекомых независимо от времени суток, маскировочной окраски или тумана. Поскольку такие датчики лежат в основе связи 5G и 6G, в будущем этот алгоритм позволит превратить вышки сотовой связи и роутеры в глобальную распределенную сеть для непрерывного экологического контроля.


Телеграм: t.me/ainewsline

Источник: naked-science.ru

Комментарии: