Эдвин Губеш — следующий участник пчелиного проекта, с которым мы хотели бы вас сегодня познакомить. Эдвин узнал об общении через портал и джем. Он хотел попробовать что-то новое и интересовался проектом не столько из-за пчел, сколько из-за того, что хотел узнать больше о данных, которые анализируются с помощью машинного обучения.
Его часть в проекте — анализировать звуки Bienenbox (улья, установленного в SAP AppHaus) с помощью машинного обучения. Это оказалось довольно сложно, так как до сих пор никакие звуковые данные не были переданы из коробки. Вместо этого Эдвин анализирует звуки, которые он нашел в Интернете, например, на YouTube, и обрабатывает эти звуки с помощью машинного обучения. Это достаточно сложный процесс. Поскольку сам звук пока не может быть проанализирован, необходимо создать так называемую частотную спектрограмму. Он изображает звуковые волны и, таким образом, создает картинку из звука, которую затем можно оценить с помощью машинного обучения.
Целью этого анализа является классификация звуков, исходящих из улья, которые при правильном распознавании могут помочь предсказать роение. Есть в основном два звука, которые можно услышать в период роения: звук, который издает новая матка, когда она готова вылупиться, так называемое «гудение», и звук, который издает старая матка в ответ на это, так называемое «дрожание». . Вот как две королевы общаются друг с другом. Если бы можно было дистанционно записывать и анализировать эти звуки, пчеловод мог бы определить, что делать дальше (например, предотвратить роение или найти другой улей для старой матки и т. д.), без необходимости осматривать улей вручную. До сих пор 90% данных, проанализированных с помощью машинного обучения, были точными, хотя качество клипов на YouTube не всегда было отличным.
Прогресс был медленным, но неуклонным, и мы сообщим вам в заключительной «обзорной» статье об окончательных разработках.
