Разработанная европейскими учеными система способна распознавать виды летающих насекомых-опылителей, используя радиоволны миллиметрового диапазона и алгоритмы машинного обучения. Благодаря анализу особенностей взмахов крыльев, пчел, ос и шмелей можно различить с точностью до 85 процентов. В будущем планируется использовать данную технологию для постоянного мониторинга биоразнообразия, при этом для этого можно будет задействовать существующие вышки сотовой связи.
Экологический мониторинг традиционно включает отлов насекомых и их ручную идентификацию под микроскопом, что является трудоемким процессом и может негативно сказываться на численности популяций. Оптические камеры и алгоритмы компьютерного зрения демонстрируют низкую эффективность в условиях дикой природы из-за влияния листвы, слабого освещения, изменяющихся условий и высокой скорости полета опылителей. Метеорадары, способные отслеживать масштабные скопления саранчи на большой высоте, не приспособлены для детального распознавания небольших насекомых вблизи поверхности земли.
Для решения данной задачи инженеры из Ирландии и Дании разработали миниатюрный радар, работающий в режиме непрерывного излучения (частота 30 гигагерц). В лабораторных условиях они последовательно помещали живых ос, медоносных пчел и три вида шмелей в пластиковые контейнеры. Во время взлета насекомого радар облучал его радиоволнами, фиксируя отраженный сигнал. Результаты своей работы ученые опубликовали в журнале PNAS Nexus.
Анализируя радиоэхо, возникающее при полете насекомых, исследователи определили 70 биомеханических параметров, описывающих полет: основную частоту взмахов крыльев, распределение энергии в различных частотных диапазонах и другие показатели. Полученные данные были загружены в иерархическую модель машинного обучения. С помощью алгоритма научились различать сначала семейства (осиные или пчелиные), затем роды (пчелы или шмели), и, наконец, отдельные виды.
Алгоритм смог разделить насекомых на виды, не прибегая к использованию камер. Нейросеть с точностью 96 процентов выделила ос и пчел на уровне крупных семейств. При анализе всего двух секунд полета точность выявления конкретных, близкородственных видов достигла 85 процентов. Даже при контакте насекомого с радаром всего на десятую долю секунды модель определяла вид в 75 процентах случаев.
Авторы указывают на существующие ограничения в работе системы: тестирование проводилось исключительно в закрытых пластиковых контейнерах, где радиосигнал не ослабевал из-за небольшого расстояния. В условиях открытой среды на точность неизбежно повлияют удаленность от радара и посторонние помехи.
Миллиметровые радиоволны позволяют отслеживать особенности полета насекомых в любое время суток, вне зависимости от их камуфляжной окраски или наличия тумана. Учитывая, что подобные сенсоры являются ключевым элементом связи 5G и 6G, в перспективе данный алгоритм сможет использовать сотовые вышки и роутеры для создания глобальной, распределенной сети, предназначенной для постоянного экологического мониторинга.