Lausanne – Selbst diejenigen, die dem fortschreitenden Einsatz künstlicher Intelligenz in Alltag und Arbeitswelt äußerst skeptisch gegenüberstehen, dürften einräumen, dass man manche lästige Aufgabe ganz gerne einer KI überlassen kann: zum Beispiel die, einen Haufen winziger Spinnentierleichen Exemplar für Exemplar durchzuzählen.
Das ist nämlich die bislang immer noch beste Methode, den Befall von Bienenvölkern durch die parasitische Varroamilbe zu messen. Man schiebt ein weißes Brett unter den Stock und zählt dann die toten Milben, die auf das Brett heruntergerieselt sind. Da die Parasiten nur knapp einen Millimeter lang und zwischen anderem Material auf dem Brett schwer erkennbar sind, ist diese Methode leider nicht nur mühsam, sondern auch nicht besonders exakt.
Forscher der ETH Lausanne (EPFL) haben nun zusammen mit dem Imker Alain Bugnon eine App entwickelt, mit der das Ganze leichter geht. In Verbindung mit einer Web-Plattform nimmt sie Imkern zumindest das Zählen per Auge ab. Zwar müssen diese immer noch ein Brett unter dem Bienenstaat installieren, können es aber einfach abfotografieren und die Aufnahme auf die Plattform hochladen. Mithilfe künstlicher Intelligenz wird dann binnen Sekunden die Anzahl der Varroamilben auf dem Holzbrett ermittelt.
Hintergrund
Zunächst erstellten EPFL-Studenten eine Datenbank mit tausenden Bildern von Varroamilben. Anhand dieser Vorlagen lernte das System, die Milben eigenständig und fehlerfrei zu erkennen. Die Bilder stammten von mehreren Bienenhaltern, die den Entwicklern auch Feedback zu ihren Resultaten lieferten.
Die Zuordnung der auf die Plattform hochgeladenen Fotos zu einem bestimmten Bienenstaat erfolgt über einen QR-Code, der den jeweiligen Bienenstock eindeutig kennzeichnet und mit dem Brett zusammen fotografiert werden muss. So lassen sich auch Statistiken und Zeitverläufe des Befalls erstellen. Das soll den Bienenhaltern eine Hilfestellung geben: "Die Behandlung gegen die Parasiten muss zur richtigen Zeit erfolgen und korrekt dosiert sein für das Ausmaß des Befalls", erklärt Jean-Philippe Thiran von der EPFL.
Mit umfangreicheren und standardisierten Daten ließen sich letztendlich vielleicht sogar Bienenstämme identifizieren, die weniger anfällig oder resistent gegen die parasitischen Milben sind, hoffen die Forscher. Das System werde nun im Rahmen eines von Alain Bugnon gegründeten Start-ups namens Apizoom weiterentwickelt und vermarktet. (APA, red, 30.1.2019)