Магистрант факультета компьютерных наук и технологий ВГЛТУ Станислав Андреев получил грант в 1 миллион рублей от Фонда содействия инновациям на создание IoT-системы для непрерывного мониторинга здоровья пчелиных семей, которая с помощью датчиков и нейросетей будет отслеживать температуру, влажность, вес, концентрацию газов и акустические сигналы в улье. Это позволит на ранних стадиях выявлять такие опасные заболевания, как варроатоз и нозематоз, а также предупреждать роение, которое часто остаётся незамеченным при визуальных осмотрах, и тем самым сохранять популяции пчёл, особенно важные для опыления сельхозкультур. Об этом в своих соцсетях рассказал ректор ВГЛТУ Михаил Драпалюк.
Потери пчелиных семей в последние годы стали серьёзной проблемой для сельского хозяйства, ведь без этих насекомых невозможно эффективное опыление многих культур, и магистрант ВГЛТУ Станислав Андреев решил внести свой вклад в решение этой проблемы с помощью технологий, создав программно-аппаратный комплекс, способный круглосуточно следить за состоянием улья и предупреждать пчеловода о критических изменениях до того, как они приведут к гибели семьи. Традиционные методы осмотра требуют частого открывания улья, что вызывает стресс у пчёл и не позволяет выявить болезни на ранних стадиях, однако новая система будет работать автономно, собирая данные с помощью датчиков температуры, влажности, веса, а также концентрации углекислого газа и аммиака, которые являются индикаторами жизнедеятельности пчёл и наличия патогенов. Кроме того, в улей будет встроен микрофон, который улавливает звуки, издаваемые пчёлами, и встроенная свёрточная нейросеть (CNN) на месте обрабатывает акустический сигнал, чтобы классифицировать его – например, отличить здоровый гул от звуков, характерных для роения или болезней, и передавать только обработанные данные, а не тяжёлые аудиофайлы, что экономит трафик и энергию.
Система построена по принципу «край-облако-клиент»: ульевые модули передают информацию по протоколу LoRaWAN на базовую станцию-хаб, которая может принимать сигналы с расстояния до 2 километров, а та, в свою очередь, ретранслирует их в облачную платформу через GSM или спутниковую связь, где хранятся временные ряды и проводится глубинная аналитика с использованием машинного обучения для прогнозирования рисков. Пчеловод получает доступ к данным через веб-сервис или мобильное приложение с push-уведомлениями, чтобы вовремя реагировать на такие отклонения, как резкий скачок температуры или падение веса улья, что может свидетельствовать о гибели матки или начале роения. На данный момент разработчик уже собрал и протестировал рабочий макет в лабораторных условиях, который стабильно собирает данные с датчиков, и разработал интегрированную схему электронной платы с оптимизированным расположением компонентов, что позволяет уменьшить размеры устройства и повысить энергоэффективность, ведь оно должно работать от аккумуляторов несколько месяцев без подзарядки.
В течение года, на который рассчитан грант, планируется завершить создание аппаратной и программной частей, изготовить несколько опытных образцов и провести их полевые испытания на реальных пасеках в Воронежской области, где условия отличаются от лабораторных, чтобы собрать обратную связь от пчеловодов и доработать алгоритмы. После успешного тестирования система будет предложена как фермерским хозяйствам и крупным агрохолдингам, которые заинтересованы в сохранении пчёл для опыления своих угодий, так и частным пчеловодам-любителям, для которых она станет доступным инструментом для повышения продуктивности пасеки.
Станислав также планирует зарегистрировать интеллектуальную собственность на свою разработку, включая базу данных акустических сигналов и алгоритмы обработки, чтобы защитить свой проект от копирования. В случае успеха система может стать частью федеральной программы «Цифровое сельское хозяйство», способствуя цифровой трансформации отрасли и сохранению биоразнообразия, а пока молодой инноватор сосредоточен на доработке макета и подготовке к испытаниям, которые станут ключевым этапом проекта.
