Tecnologia identifica ausência de rainha por áudio curto da colmeia

Pesquisadores avaliaram o uso de inteligência artificial para detectar a ausência da rainha em colmeias de abelhas a partir de gravações curtas de áudio. O estudo indica viabilidade para monitoramento não invasivo, contínuo e de baixo custo. A melhor estratégia combinou atributos acústicos do tipo MFCC em escala Mel com modelos de aprendizado de máquina e aprendizado profundo.

A ausência da rainha compromete a viabilidade da colônia. A perda pode alterar a reprodução, favorecer colônias com operárias poedeiras e prejudicar a estabilidade do ninho. Métodos tradicionais de inspeção exigem tempo, mão de obra treinada e abertura da colmeia. O estudo propõe uma alternativa baseada no som produzido pelas abelhas.

A pesquisa analisou gravações de colmeias com e sem rainha. Os cientistas usaram segmentos de um, dois e três segundos. A abordagem buscou identificar sinais acústicos suficientes para uma resposta rápida em campo. O objetivo incluiu reduzir custo computacional e permitir uso em sistemas embarcados.

Três fontes

Os dados vieram de três fontes. O projeto Hiveeyes forneceu vinte gravações de onze colmeias urbanas em Berlim, com abelhas Apis mellifera carnica ou híbridos carnica-Buckfast. O projeto LongHive forneceu trinta e cinco gravações do conjunto “To bee or not to bee”. O USM Bee Lab, da Universidad Técnica Federico Santa María, em Valparaíso, no Chile, forneceu gravações de duas colmeias em ambiente urbano, a cerca de cem a duzentos metros de uma avenida com tráfego intenso.

As gravações chilenas ocorreram em dois dias ensolarados, entre três horas da tarde e oito horas da noite. Uma colmeia manteve rainha durante todo o período avaliado. A outra não tinha rainha antes de dois de dezembro, apresentava larvas de rainha e recebeu uma nova rainha até nove de dezembro. Esse arranjo permitiu avaliar transição de estado da colônia em condições naturais.

Os pesquisadores instalaram microfones dentro das colmeias. O equipamento ficou entre quadros próximos ao núcleo populacional. A distância aproximada até a área entre câmara de cria e melgueira foi de quinze centímetros. As gravações usaram taxa de amostragem de quarenta e quatro mil e cem amostras por segundo. Os arquivos vieram em formatos mp3, wav e m4a.

O processamento dividiu os áudios em janelas sem sobreposição. Depois, cada segmento passou por extração de atributos acústicos. O estudo comparou espectrogramas, espectrogramas Mel e coeficientes cepstrais de frequência Mel, conhecidos como MFCC. Essa última representação compacta informações do som em escala relacionada à percepção auditiva.

Modelos avaliados

Os modelos avaliados incluíram SVM, XGBoost, redes neurais convolucionais e perceptron multicamadas. A comparação considerou acurácia, precisão, revocação, F1-score e Kappa de Cohen. O conjunto de teste apresentou desbalanceamento, com cerca de quinhentas amostras sem rainha e duzentas e cinquenta com rainha. Por isso, o estudo deu atenção à concordância além do acaso.

Os melhores resultados apareceram com atributos MFCC em escala Mel. Em segmentos de um segundo, a rede neural convolucional atingiu acurácia média de 0,726. Em segmentos de dois segundos, o XGBoost alcançou 0,732. Em segmentos de três segundos, o SVM obteve 0,697. Os intervalos de confiança indicaram maior estabilidade para os atributos MFCC Mel em comparação com espectrogramas lineares.

O estudo também mostrou limitações. A base envolveu número restrito de colmeias, fontes de ruído urbano, diferentes equipamentos de gravação e formatos de compressão. Os cientistas não isolaram o efeito de cada fonte de ruído, como vento, tráfego ou atividade humana. Também não realizaram testes formais de significância entre modelos, devido ao número limitado de repetições.

Mesmo assim, os resultados sustentam o uso de áudio curto para triagem de colmeias. A tecnologia pode reduzir inspeções invasivas e gerar alertas após possível perda da rainha. Em apiários comerciais, esse tipo de ferramenta pode integrar redes de sensores e apoiar decisões de manejo com menor intervenção direta nas colônias.

Outras informações em doi.org/10.3390/insects17060547