V razvoju je z UI podprt čebelarski sistem
Čebelarstvo je, zaradi opraševalne funkcije medovitih čebel, ena od ključnih kmetijskih dejavnosti, ki posredno prispeva h globalnemu pridelku hrane. Potrebe čebelarjev so povezane z optimizacijo njihove čebelarske prakse z namenom zmanjšanja stroškov in časa, vloženega v njihovo čebelarstvo, ter z zmanjšanjem stresa čebeljih družin zaradi posegov v panj in drugih negativnih dejavnikov. Trenutne tehnološke rešitve namenjene optimizaciji čebelarjenja žal le delno izpolnjujejo te potrebe, saj v osnovi ponujajo zgolj surove izmerjene podatke (npr. dnevne meritve mase).

Projektni konzorcij, ki ga sestavljata MSP Senso4s d.o.o. in RTO Inštitut Jožef Stefan (IJS) – Odsek za inteligentne sisteme in IJS pisarne za inovacije in projektno podporo, dopolnjuje pa podizvajalec Zavod Medtem v sodelovanju z Društvom Urbani čebelar, v sklopu projekta AIBeeSystem razvija prototipni, z umetno-inteligenco-podprt sistem za spremljanje čebeljih družin (v nadaljevanju sistem), ki deluje kot podpora k odločanju/interpreter izmerjenih podatkov.
Sistem ponuja meritve mase panja, temperature, tlaka in relativne vlažnosti (znotraj in zunaj panja) ter zaznavanje padavin vsakih 10 minut. Izmerjeni podatki se pošiljajo na oddaljen strežnik preko komunikacijskega protokola NarrowBand-IoT (NB-IoT). Gre za eno najbolj trajnostnih tehnologij interneta stvari, saj je NB-IoT na voljo brez licenčnine in ponuja povečano penetracijo signala pri nizki porabi energije, ob upoštevanju varnosti prenesenih podatkov. Obdelani podatki iz sistema se nato vnesejo v razvit algoritem umetne inteligence, ki omogoča interpretacijo dogajanja v čebeljem panju in okoli njega.

Algoritem temelji na ekspertnem znanju (posredovanem s strani podizvajalca – izkušenega čebelarja) in inter- ter intra-dnevni analizi sprememb mase čebeljega panja. Na primer, če omenjene dnevne spremembe mase čebeljega panja kažejo na to, da so čebele nabirale in prinašale v panj medičino, hkrati pa je vreme v opazovanem obdobju dejansko omogočalo nabiranje medičine, to lahko pomeni, da bo moral čebelar čez določen čas iztočiti med iz satov ali jim omogočiti več odlagalnega prostora v panju.

Razvit sistem ponuja čebelarjem možnost, da optimizirajo svojo čebelarsko prakso na način, da posege v panj izvajajo samo takrat, ko je to res potrebno. Optimizacija čebelarske prakse čebelarjem omogoča, da zmanjšajo svoj ogljični odtis, stroške, ter čas, potreben za čebelarjenje na račun zmanjšanega števila obiskov njihovega stojišča/čebelnjaka in posledičnih posegov v panje. Pomembni posledici slednjega sta zmanjšan stres pri čebeljih družinah, kar ima lahko znaten vpliv na njihovo zdravstveno stanje in produktivnost, ter bolj trajnosten pristop k čebelarjenju.
Vzorci sistema se trenutno testirajo na panjih stojišča znotraj obvoznice v Ljubljani. Preliminarni nabor surovih podatkov s čebelarjevimi opombami je javno dostopen na zahtevo (povezava).
AIBeeSystem je prejel financiranje programa Evropske unije za raziskave in inovacije, Obzorja 2020, preko drugega javnega razpisa (Open Call 2) projekta DIH4AI, financiranega po pogodbi št. 101017057.