Aproximace funkcí stanovující aktivitu včelstva za pomoci neuronových sítí

Abstract

Včely jsou jako hlavní opylovači neopomenutelným přínosem pro celosvětové zemědělství a produkci potravy. Nicméně v poslední době se jejich počty neustále snižují a to zejména kvůli klimatickým změnám, parazitům nebo vlivem používání pesticidů. Porozumění jejich chování a spolehlivé stanovení jejich aktivity a zdraví by mohlo výrazným způsobem předejít nebo zpomalit jejich úbytek. Proto se tato práce zabývá vývojem zařízení pro akvizici užitečných dat ze včelích úlů, které by mohly být použity ke stanovení aktivity a zdraví včel. Dále se tato práce zabývá analýzou těchto nashromážděných dat za pomoci metod strojového učení s důrazem na stanovení aktivity a zdraví včelstva.Bees as a primary pollinator are an indispensable contribution to global agriculture and food production. However, their numbers have been constantly declining in recent times, primarily due to climate change, parasites or the effect of pesticide use. Understanding their behavior and reliably determine their activity and health could significantly prevent or slow down their decline. That is why this work deals with the development of a device for the acquisition of useful data from beehives, which could be used to determine the activity and health of the bees. Furthermore, this work deals with analysis of the accumulated data using machine learning methods with an emphasis on determining the activity and health of the bees.