マシンビジョンの最新技術で健康な蜂の巣の集団を追跡(アメリカ)

プロジェクト課題

アメリカの「Environment America Research & Policy Center」によると、近年、養蜂家は毎年冬にミツバチのコロニー全体の平均30パーセントを失っていると報告しています。 これは、経済的に許容できると考えられる損失の約2倍です。 同センターはまた、野生のミツバチの個体数自体も同時に減少していると報告しています。

「Environment America Research & Policy Center」によると、私たちは世界の食糧のほとんどの 90%を供給する 100 種類の作物のうち 71 種類の受粉をハチに頼っています。蜂の巣の故障の様々な原因を見てみると、損失の 25% から 40% は女王蜂の故障によるものです。他の原因は、環境リスク、栄養不良、寄生虫、病気にさかのぼることができます。.

では、将来の蜂の巣の損失を抑えるために、蜂の巣の健康状態、蜂の行動、女王蜂の失敗について、どのようにして詳しく知ることができるのでしょうか?革新的なソフトウェアとサービスを通じた分析のリーダー的企業である SASは、このような疑問に答えようとしました。

世界で最も差し迫った問題を解決するためにデータと分析を使用するというコミットメントの一環として、SAS 社はミツバチの損失を遅らせるために、ミツバチの巣の健康状態についてより多くの情報を得る方法を見つける必要がありました。ミツバチの巣を分析することで、ミツバチの減少を遅らせるための実行可能な目標へのさらなる洞察を得ることができます。

ハチの巣の健康をモニタリングし追跡するため、SAS社の目的には、以下のようなものがありました。

  • ミツバチの巣の健康状態を把握する。
  • ミツバチと巣箱の側面を測定し、数値化する。
  • 飼料の利用可能性についての洞察力を提供する。
  • 植生の開花時期を決定する。
  • ハチの行動に与える影響を観察する。
  • 蜂の巣の重要なイベントを検出する。

これらの目的を達成するため、SAS 社は機械学習、人工知能(AI)、視覚分析などの IoT 技術を効果的に活用しなければなりませんでした。蜂の巣の健康状態の全体像を把握するため、同社は以下のようなさまざまな IoT データを収集、可視化、分析できる必要がありました。

  • 従来のセンサデータ:蜂の巣箱の重量・温度・湿度
  • 蜂の巣の中からのオーディオストリーム:音響分析
  • 蜂の巣の外からのビデオストリーム:コンピュータビジョン

ソリューション

センサとAI推論システムを使用し、ノースカロライナ州カリーにある SAS 社のキャンパス内にある蜂の巣から必要なデータを収集しました。機械学習モデルはまた、健康状態、ストレスレベル、群集活動、女王蜂の状態を示すことができる巣箱の音を「聞く」ためにも使用されました。

SASは、蜂の巣の外のビデオストリームからのマシンビジョンデータの処理を支援するため、アドバンテックの MIC-720AI AI 推論システムを採用しました。この MIC-720AI は、NVIDIA® Jetson プラットフォームを搭載した MIC Jetson シリーズの一部です。

MIC-720AI を使用すると、GPU ワークステーションにおけるパフォーマンスをすべて組み込みモジュールで取得できます。このデバイスは、産業グレードの振動と高温に耐え、モジュール式のコンパクトサイズの設計になっております。この蜂の巣のモニタリング・プロジェクトでは、MIC-720AI を現場の耐候性の高い筐体に入れ、高温多湿に耐えられることが求められました。

ビデオストリームで個々のハチの姿や巣箱の音など、収集されたデータは詳細で綿密な性質を持っているため、SAS 社の専門チームは AI の機械学習技術である『ロバスト主成分分析(RPCA)』を利用する必要がありました。この分析は、例えば草が風で動いているにもかかわらず前景のハチの画像と背景の草の画像を分離させるのに役立ちました。

その後、データはダッシュボードにまとめられ、リアルタイム分析が可能になりました。MIC-720AI のような産業グレードのエッジハードウェアにより、分析を蜂の巣で直接ストリーミングすることができました。これは、同社側が生のビデオではなく結果に最も関心を持っていたコンピュータビジョンにとって非常に重要なことでした。セルラーネットワーク接続で結果を送信することで、接続を効率的に利用することができました。


アドバンテックが選ばれる理由

  1. GPU対応の互換性:GPUカードとの互換性を保証するために検証されています。
  2. 産業用信頼性:防振、防塵、高温動作に最適な設計
  3. 簡単な展開:コンパクトで優れたメンテナンス

関連製品

MIC-720AI

NVIDIA® Jetson Tegra X2 256 CUDAコアをベースとしたAI推論システム

MIC-720AIは、NVIDIA® Jetson Tegra X2システム・オン・モジュール・プロセッサと統合されたARMベースのシステムです。NVIDIA® Pascal アーキテクチャ上で256個のCUDA®コアを提供し、低消費電力で豊富なI/Oをサポートするエッジアプリケーション向けに設計されています。

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About the Author: Ryoji.Urata

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