Исследовательская база

An AI-Based Digital Scanner for Varroa destructor Detection in Beekeeping

Пчеловодство — важная сельскохозяйственная практика, которая существенно поддерживает экологическое здоровье и производство продовольствия благодаря эффективному опылению медоносными пчёлами. Однако пчёлы сталкиваются со множеством угроз, включая экзотических паразитов, масштабные перевозки и распространённые агротехнические практики, повышающие риск передачи паразитов и патогенов. Одной из главных угроз является клещ *Varroa destructor*, который питается жировым телом медоносных пчёл и переносит вирусы, что приводит к значительным потерям семей. Обнаружение паразита и определение порогов вмешательства для эффективной обработки остаются сложной и трудоёмкой задачей; существуют разные методы детекции, но большинство из них основано на визуальном осмотре человеком и потому отличается низкой точностью. В этой работе представлен портативный цифровой сканер, объединённый с ИИ-алгоритмом (BeeVS), для обнаружения клещей *Varroa*. Устройство анализирует изображения липкого листа, предварительно размещённого под ульем на несколько дней, чтобы перехватывать клещей *Varroa*, которые естественным образом осыпаются вниз. В исследовании сканер тестировали в течение 17 недель: каждую неделю он получал листы из 5 ульев, после чего оценивались точность, надёжность и скорость метода по сравнению с традиционной визуальной проверкой человеком. Результаты показали очень высокую повторяемость измерений (R² ≥ 0.998) и высокую точность устройства BeeVS; при наличии не менее 10 клещей на листе суммарная процентная ошибка устройства была ниже 1%, тогда как для визуального подсчёта человеком она составляла около 20%. Благодаря повторяемости и надёжности устройство можно считать полезным инструментом для пчеловодов и исследователей: оно позволяет быстро мониторить множество ульев, в отличие от визуального подсчёта, который обычно выполняется лишь по выборке.