Protegiendo a las abejas melíferas de las avispas asiáticas “asesinas” con la ayuda de la IA

Invasión de avispas

“Murder” hornets, also known as Asian hornets, yellow-legged hornets, Asian predatory wasps, or by their scientific name Vespa Velutina, are an invasive species that prey on honeybees.

Contener su expansión ha sido una lucha y, en su mayor parte, una batalla perdida hasta ahora, con la especie extendiéndose en Asia Oriental, Europa e incluso recientemente en Norteamérica.

Hasta ahora, los esfuerzos para limitar su propagación se han basado en la identificación manual por parte de voluntarios, apicultores y agencias medioambientales. Sin embargo, esto ha demostrado ser ineficiente, con muchas falsas alarmas y demasiados nidos de avispas sin detectar. Con cada nido no detectado que produce nuevas reinas cada año, la multiplicación de esta especie invasora se vuelve exponencial.

Afortunadamente, un nuevo método basado en IA podría ayudar, ofreciendo una sorprendente nueva aplicación del aprendizaje automático avanzado.

La importancia de las abejas melíferas

Las abejas melíferas han sido domesticadas por la humanidad durante milenios para producir miel y otros productos valiosos como cera de abejas y jalea real.

También son una parte vital del ecosistema, contribuyendo a la polinización tanto de flores silvestres como de cultivos agrícolas importantes. Esto incluye la mayoría de los frutales, los árboles de nueces, así como cultivos de alto valor como el cacao, las uvas, los tomates, las fresas, las frambuesas, el agave, etc.

En total, se estima que las abejas melíferas proporcionan “gratis” 15 000 millones de dólares en servicios de polinización solo en EE. UU., y mucho más a nivel mundial.

Las poblaciones de abejas han estado bajo una gran presión en las últimas décadas, con disminuciones debidas a pesticidas, parásitos y patógenos, la desaparición de flores y praderas nativas, plantas invasoras y el cambio climático.

Invasión de avispas

Una amenaza importante para las abejas melíferas son las avispas asiáticas, que se centran en las abejas melíferas cuando las encuentran en un nuevo entorno.

Originaria del sudeste de Asia, la avispa asiática es un depredador poderoso de las poblaciones nativas de abejas de Norteamérica, Europa y Asia Oriental. A diferencia de las especies nativas del sudeste asiático, las abejas en estas regiones luchan por sobrevivir a la depredación de las avispas asiáticas.

Su primera aparición en Europa fue en Francia en 2004, seguida de su expansión en España en 2010, Italia en 2012 y Alemania en 2014. La primera detección en Norteamérica fue en Canadá y EE. UU. en 2019.

Es posible que las abejas melíferas nativas puedan adaptarse y aprender a sobrevivir a las avispas asiáticas, pero necesitarán tiempo para hacerlo. Por lo tanto, limitar su población durante las próximas décadas podría ser absolutamente necesario para ayudar a que las especies nativas de abejas sobrevivan.

Fuente: Unsplash by USGS 

IA para mantener a las avispas a raya

La parte clave para evitar la propagación de las avispas asiáticas es detectar su llegada a un nuevo ecosistema lo antes posible. Si el nido inicial o la primera docena de nidos se dejan para producir más reinas, su número se multiplica muy rápidamente, lo que genera costos y daños ambientales de crecimiento exponencial.

La identificación manual es demasiado poco fiable para ser suficiente. Se han probado sistemas automatizados de detección anteriores, pero su tasa de identificación suele estar en el rango ~74,5–83,3 %, con muchos falsos positivos.

Aprovechando los avances en IA y visión por máquina, investigadores de la Universidad de Exeter han logrado una tasa de detección superior al 99 %, con sus resultados publicados en Nature en el artículo científico “VespAI: un sistema basado en aprendizaje profundo para la detección de avispas invasoras“.

Detector de avispas VespAI

El prototipo del detector de avispas con IA, llamado VespAI, se desplegó en la isla de Jersey, cerca de las costas francesas.

Incluye una cámara, una fuente de energía (batería + panel solar de 40 W) y tan poca computación como el hardware Raspberry Pi 4.

Fuente: Nature

Los datos de entrenamiento se recopilaron de varios puntos en Europa y se anotaron manualmente para que las avispas asiáticas pudieran ser detectadas correctamente.

Fuente: Nature

El sistema puede distinguir entre avispas asiáticas y especies nativas de avispas. Utiliza un método de IA llamado propagación de relevancia capa por capa (LRP), que permite al sistema de IA identificar correctamente la importancia de cada píxel para detectar con precisión las avispas asiáticas.

Por ejemplo, los píxeles alineados con la banda naranja en el cuarto segmento abdominal, y los que rodean el borde exterior del ala, fueron algunos de los puntos de datos importantes.

Fuente: Nature

El software de visión por máquina utilizado fue YOLOv5 (You Only Look Once), creado por Ultralytics, un software también en el núcleo de la tecnología de coches autónomos.

Hacia la neutralización automatizada de avispas

Gracias a la naturaleza no letal del detector, la avispa asiática puede ser seguida hasta su nido, y el nido posteriormente destruido. Además, no mata a otras especies como suelen hacerlo las trampas para avispas.

Al detectar su objetivo de forma continua sin intervención humana, la capacidad de VespAI para detectar avispas asiáticas tempranamente es varios órdenes de magnitud superior a los métodos de identificación manual.

Esto, posiblemente, lo convierte en la única opción creíble para detectar la invasión lo suficientemente temprano como para detenerla por completo.

Finalmente, el uso de software de código abierto y hardware de bajo costo hace que el despliegue masivo de este sistema sea realista y competitivo en costos comparado con las estrategias de mitigación de avispas existentes.

También no depende de la computación en la nube y solo utiliza conectividad WiFi para enviar alertas una vez que se ha detectado una avispa asiática. Activar el análisis de IA solo cuando se detecta un insecto reduce el consumo de energía.

Empresas de IA en la agricultura

La gestión de ecosistemas y la agricultura a menudo se perciben como industrias “poco atractivas”, al menos desde la perspectiva de la industria tecnológica y la IA.

Esto ya no es cierto, con numerosas tecnologías innovadoras que están ingresando al sector agrícola, aunque ninguna se ocupe directamente de la avispa asiática todavía.

1. Arugga

Esta empresa, que ha recaudado 5,8 millones de dólares hasta la fecha, construye robots impulsados por IA que utilizan visión por computadora, desarrollada a través de la plataforma NVIDIA (NVDA ) Metropolis, para identificar flores listas para la polinización y luego iniciar el proceso disparando pulsos de aire sobre ellas.

Mientras que el rendimiento de los robots está a la par de los abejorros y, en algunos casos, es mejor hasta en un 5 %, también ofrece la capacidad de recopilar y analizar datos durante el proceso.

Los robots de Arugga han demostrado mejoras de rendimiento de hasta un 20 % sin sacrificar la calidad. Su robot terrestre móvil, Polly, trabaja con fresas, arándanos, tomates y otros cultivos.

Más recientemente, la empresa convirtió el invernadero de 4,6 hectáreas de Agrifutura (Finlandia) en la primera instalación del mundo en utilizar plenamente la tecnología de polinización robótica.

También está considerando añadir detección de plagas y enfermedades a sus robots, a través de una colaboración con la startup israelí ViewNetic. En el futuro, también pretende añadir poda sin contacto, predicción de rendimiento y descenso de plantas.

2. Advanced.farm

Los avances en visión por máquina también pueden aplicarse más allá de la polinización. Por ejemplo, pueden usarse para detectar y evaluar correctamente la madurez de los frutos, y luego cosecharlos.

Estas tareas suelen requerir mucha mano de obra. En su lugar, Advanced.farm utiliza 6 brazos robóticos, visión por máquina y una ventosa para cosechar manzanas sin necesidad de presencia humana, de forma delicada.

Fuente: Advanced.farm

También puede hacerlo de noche, permitiendo un programa de cosecha 24/7. Advanced.farm también ha diseñado una cosechadora de fresas, que es 5 veces más eficiente que una cosechadora humana.

Así que, a pesar de su aspecto algo espeluznante al operar de noche (ver más abajo), es realmente segura y eficiente.