Mae ymchwilwyr yn yr Ysgol Cyfrifiadureg a Pheirianneg Electronig wedi bod yn ymchwilio i symudiadau gwenyn. Mae gwenyn m锚l yn beillwyr pwysig. Mae'r ymchwilwyr wedi bod yn ymchwilio i sut y gellir defnyddio technegau awtomatig a lleiaf ymledol i ddeall symudiad gwenyn m锚l. Gellir defnyddio鈥檜 gwaith gyda phryfed, anifeiliaid neu asedau eraill, ond mae peillwyr fel gwenyn m锚l a chacwn yn amlwg yn allweddol i ddiwydiant ffrwythau meddal, amrywiaeth bwyd a sefydlogrwydd ecosystemau.
贰蝉产辞苍颈辞诲诲听Dr Cristiano Palego
Mewn gwaith blaenorol, fe wnaethom osod tag allyrru Amlder Radio (RF) ar raddfa ficro ar thoracs gwenyn, sy'n amlwg yn ymledol ac yn cymryd llawer o amser i'w gyflawni. Mae鈥檙 dull radar newydd, nid yn unig yn dileu鈥檙 angen am dag corfforol, ond mae hefyd yn addas ar gyfer darllen allan signalau radar Doppler sy鈥檔 cael eu gyrru gan ddysgu peirianyddol.
Aeth Cristiano ymlaen i ddweud 鈥淢ae hyn yn fanteisiol oherwydd bod signalau Doppler yn fand cymharol gul, ac nid oes angen llawer o b诺er prosesu arnynt, yn enwedig os ydym yn cymharu鈥檙 p诺er prosesu y byddai ei angen i wneud dadansoddiad ffilm fideo o symudiad gwenyn. Felly, er ein bod yn dal i ddefnyddio ffilm fideo i hyfforddi'r algorithm, unwaith y bydd y broses hyfforddi wedi'i chwblhau, gall y system redeg ei hun fwy neu lai, hyd yn oed gydag adnoddau caledwedd cymedrol, a chyfrif gwenyn sy'n gadael / dychwelyd yn annibynnol. Gall hefyd ddosbarthu ymddygiad yn wahanol i鈥檙 disgwyl, a allai sbarduno gweithredu gwenynwr/ffermwr.鈥
Yn yr astudiaeth arloesol, mae ymchwilwyr wedi archwilio'r berthynas rhwng darlleniad dysgu peirianyddol a phrosesu signal radar traddodiadol wrth ddadansoddi ymddygiad gwenyn. Mae'r ymchwil, sy'n dal i fynd rhagddo, yn ceisio ateb cwestiwn ymchwil pwysig yn y maes: pa ddull sy'n well?
Yn 么l yr ymchwilwyr, mae'r ateb yn dibynnu ar gymhlethdod y senario. Ar gyfer ymddygiad gwenyn syml neu sengl, mae prosesu signal radar traddodiadol gan ddefnyddio mathemateg yr un mor effeithiol 芒 defnyddio Deallusrwydd Artiffisial. Fodd bynnag, ar gyfer senarios mwy cymhleth, fel pryfed lluosog mewn amgylchedd awyr agored anhrefnus, mae gan ddysgu peirianyddol fantais bendant. Mae hyn oherwydd y gall yr algorithm gynnwys naws ymddygiadol cynnil, na all prosesu signal safonol eu canfod. Mae鈥檔 bosibl y bydd yr algorithm angen arweiniad arbenigol gan wenynwyr wrth ddehongli鈥檙 canlyniadau ac adeiladu鈥檙 algorithm.听
Arwyddoc芒d y gwaith hwn yw ei fod yn dibynnu ar fodiwlau 5.8 GHz parod a chymharol rad, sy'n costio llai na 拢100 yr un. Mae hyn yn cyferbynnu ag offer 60GHz+ o鈥檙 radd flaenaf, a all gostio mwy na 拢1000. Mae hyn yn gwneud y dechnoleg yn gost-effeithiol ac yn ddelfrydol i'w defnyddio mewn fferm polytwnel lle mae cacwn yn cael eu defnyddio i beillio tomatos. Trwy ddefnyddio鈥檙 dechnoleg hon i fonitro gwahanol ardaloedd neu hyd yn oed ymweliadau 芒 phlanhigion unigol, gall ffermwyr wneud y gorau o effeithlonrwydd peillio a chynyddu cynnyrch cnwd.听
Mae goblygiadau鈥檙 ymchwil hon yn arwyddocaol i鈥檙 diwydiant amaethyddol. Mae peillwyr, fel gwenyn, yn hanfodol ar gyfer cynhyrchu cnydau, ac mae鈥檙 gostyngiad yn eu niferoedd yn bryder cynyddol. Trwy ddefnyddio allddarlleniad dysgu peirianyddol, gall ffermwyr ddeall ymddygiad gwenyn yn well a gwneud y gorau o鈥檜 technegau peillio. Gallai hyn arwain at arferion ffermio mwy effeithlon a chynaliadwy a helpu i ddiogelu dyfodol ein cyflenwad bwyd.
Am fwy o wybodaeth, cysylltwch 芒听 Dr Cristiano Palego. Gallwch ddarllen y papur 鈥 ar-lein, a gyhoeddir gan y听鈥嬧嬧嬧嬧嬧嬧婼efydliad Peirianneg Drydanol ac Electronig听- (滨贰贰贰).听
听
Golygydd: J.C.Roberts
