蜜蜂灭绝后，人类只能活四年？

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By 超神经

场景描述：蜜蜂对做物的生产影响巨大，但在近些年，蜜蜂的种群数量却在不断减小，面对这种状况，机器学习、数据分析等方法的介入，可以帮助蜜蜂避免走向灭绝的道路。

关键词：物种保护  机器学习  数据分析

曾经流传着这么一个说法：「蜜蜂灭绝后，人类只能活四年」，这句话还一度被认为出自爱因斯坦之口。

爱因斯坦真的说过吗?

为何会有这样的说法？固然不是由于没有蜂蜜吃了。蜜蜂对于天然界和人类的意义远不止你想得那么简单。

除了带来美味且养分丰富的蜂蜜，蜜蜂的主要贡献还在于对花粉的传播。蜜蜂、鸟类和蝙蝠等授粉者，影响着全球 35% 的做物生产，帮助全球 87% 的主要粮食做物以及许多植物性药物提高产量。

关于「蜜蜂灭绝，人类活不过四年」的说法，虽有警示做用，不过并非出自爱因斯坦，准确性也被证伪。

但做为天然界重要的一环，蜜蜂若是缺失，就会在食物链里引起相似多米诺骨牌的效应。虫媒做物将受到严重影响，人们可能会临粮食短缺等问题。

而近年来，蜜蜂的种群生存正面临着严峻的考验。

据世界蜜蜂项目（ WBP ）的报告，全球蜂群数量近年来急剧降低，蜜蜂和其余授粉的昆虫都有濒临灭绝的趋势。

所幸的是，随着科技的发展，机器学习等技术的应用，为蜜蜂保护带来了但愿。

勤劳的小蜜蜂，为什么数量骤减

农做物种植中，很大一部分都离不开蜜蜂的功劳。苹果、西兰花、蓝莓、洋葱等做物，90% 要靠蜜蜂。

此外，蜜蜂的传播做用，在樱桃和芹菜占 80%，西瓜和李子占 65%，蜜桔 45%，就连柠檬和棉花也有 20% 须要依赖蜜蜂。

一只蜜蜂必须采集四百万只花朵，而且飞出至关于绕地球四圈的距离才能采集到一公斤蜂蜜

但从 2006 年开始，美国首先发现蜜蜂数量骤减，成年的蜜蜂将蜂巢遗弃，而后一直飞行至死。随后比利时、法国、德国、荷兰等国家，也发现了这种现象。

这种大批蜂巢内工蜂消失，蜂群生态崩解的现象，最后被命名为「蜂群崩溃综合征」（ Colony Collapse Disorder，简称 CCD ）。

根据德国养蜂业协会 2018 年的数据，德国 560 种蜜蜂中有超过 300 种面临灭绝风险，蜂群数量从 1952 年的 250 万群降低到现在的不到 100 万群。

但蜜蜂数量骤减的缘由，尚未完全弄清，可能来自多方面的因素，诸如外来***昆虫威胁、杀虫剂的滥用、天然环境恶化，单一种植致使的弊端等等。

为了遏制这种现象，蜜蜂保护也逐渐被提上日程。联合国更是在 2017 年的 12 月，将每一年的 5 月 20 日 定为世界蜜蜂日。

机器蜂能替代蜜蜂吗？

蜜蜂数量的减小，最直接的影响的是做物的收成。在一些报道中，部分果园面对传粉受阻的状况，无奈之下动用大量工人，充当「蜜蜂人」，攀爬上果树，用毛笔等工具手动授粉。

果园工人在树上授粉

也有一些研究者，萌生出「机械蜜蜂」的想法，想用机器的方式，承担起蜜蜂的工做。

好比日本一个叫都英次郎的技术员，在 2017 年制造了一个机械传粉无人机。

它是一个4 厘米见方，15 克重的迷你飞行器，在底部粘有马毛，以模拟蜜蜂毛茸茸的躯干，马毛上涂抹一层特质的黏性凝胶，用来帮助花粉的传播。

都英次郎的花粉无人机授粉展现

这款无人机实现了传粉操做，但缺点在于须要人工远程操控，并且考虑到经济性和适用性，不能大范围进行推广。

在 2018 年，荷兰科学家也作了相似的工做，发明了一款叫 DelFly 的蜜蜂机器人，它在飞行技术上有了很大的提高，但仍是局限于在温室里使用。

DelFly 机器人外观

虽然这些科研者作出了有趣的尝试，可是，蜜蜂做为天然界中的一环，想要绕过它们的想法仍是不太现实。

守护蜜蜂的 AI 程序

也许最靠谱的办法，仍是回归到对蜜蜂的保护。在这个方面，机器学习就能发挥它的优点了。

一款名为 Bee Health Guru 的应用程序，已经能在手机上正常访问，它是基于机器学习算法构建，能帮助养蜂人了解蜂巢的健康情况。

Bee Health Guru 展现的各类异常状况信息

这款程序的主要原理，是依据声音信息来判断蜂群的异常。若是蜂巢出现问题，会产生特殊的声音，用程序「听一听」，就能揪出问题的缘由。

为了让模型判断的更准确，他们用了五年的时间收集大量的声音。在使用时，经过录制声音，分辨出其中的细微差异，给养蜂人提供及时的预警。

Bee Health Guru APP 操做界面

相比于传统的工人本身判断， Bee Health Guru 可以跟踪多种变量的状况，为养蜂人提供蜂群的健康信息，还能够将一些不利因素扼杀在萌芽状态，以此来稳定蜂箱的情况。

在实践中，这个作法已被证实小有成效，好比能避免蜂王的意外死亡，及时发现蜂群中出现的病毒蔓延等。

打造智能的蜂巢系统

此外，还有一些研究团队，在研究和收集其余一些指标，来揭示蜂巢的健康变化数据，这包括育雏温度，环境温度，蜂巢重量，湿度和群体行为。经过这些信息，打开保护蜜蜂的道路。

其中 Oracle 公司和英国雷丁大学合做的一项研究中，开发了一套蜂巢监测系统，系统主要包括六个智能传感器，可大量收集蜂巢的不一样信息。

传感器将提供蜂巢中蜂蜜的声音，温度，湿度和重量的数据

研究人员经过关键信息，好比翅膀的移动和运动足迹，在将其余测量结果结合起来，如温度，湿度和蜂蜜产量，而后在历史事件的基础上，用机器学习算法的预测建模。

经过这种方法，他们打造了智能化的管理体系。该体系可以密切监测蜂群，制定出有效的检测模式和预测行为。此外，还能判断某些事件对蜜蜂种群的影响，并向养蜂人发送潜在的威胁预警。

去年秋天，Oracle 在英国，澳大利亚和以色列的蜂巢中部署了这一系统。

拯救蜜蜂，不是为了获得蜂蜜

去年的 5 月 20 日是第一个世界蜜蜂日，但不少人都还不知道这个节日的存在。也许蜜蜂的灭绝对不少人来讲，仍是很远的事情，但物种灭绝的后果，早在《寂静的春天》一书里，就被详细描述过了。

英国诗人亚历山大·蒲柏写过一句话，「天然的链条不管你击打哪一环，第十或者第十万都将令它断裂。」咱们在保护蜜蜂的同时，其实也就是在保护着咱们本身。

而科学技术的利用，让咱们能从数据中获得的更多的洞见，为蜜蜂的养殖带来好的建议，实时地掌握蜂群的汇集状态，从而帮助蜜蜂的良好发展，创造可持续的生态系统。

在不少地方，机器学习等技术只是用来谋求人类的福祉，但咱们赖以生存的天然界却一直在被忽视。

而技术对蜜蜂灭绝问题的关怀，也许就是在回归本源，经过帮助物种的繁衍生息，不只让咱们拥抱更完整的天然，也让咱们在技术的温情里，感觉到人类并非自私而孤独的存在。

超神经百科

双向长短时间记忆
Bi-directional Long-Short Term Memory

双向长短时间记忆 ( Bi-LSTM )是 RNN 的一种延伸。

双向卷积神经网络的隐藏层要保存两个值，A 参与正向计算， A' 参与反向计算。
最终的输出值 y 取决于这两个值。

长段时记忆（ LSTM ）就是把循环神经网路中隐含层的模块换成了长短时记忆的模块。

双向的 LSTM 优于单向 LSTM 的是它能够同时利用过去时刻和将来时刻两个方向上的信息，从而使得最终的预测更加的准确。