ODTÜ Robotik ve Yapay Zeka Teknolojileri Uygulama ve Araştırma Merkezi’ndeki (ROMER) araştırmacılar, RoboRoyale isimli AB projesi kapsamında, İngiltere, Çekya ve Avusturya’daki uluslararası ortaklarla birlikte, bal arılarının davranışlarının robotik ve yapay zeka teknolojileri kullanılarak gözlemlenip incelenmesini sağlayan bir sistem geliştirdi.
ODTÜ, Durham, Graz ve Çek Teknik Üniversitesi’nden araştırmacıların “iş birliği yapan robotlarla bal arısı davranışlarının uzun süreli otonom takibi (autonomous tracking of honey bee behaviors over long-term periods with cooperating robots)” başlıklı araştırma makalesi, Science Robotics dergisinin Ekim sayısında yayınlandı. Araştırma ekibinin geliştirdiği sistem; kraliçe arının, işçi arıların ve petekteki yuvalama hücrelerindeki yavruların, bilgisayarlı görü kullanılarak, akıllıca izlenebilmesine ve arıların temel davranışlarının belirlenebilmesine olanak tanıyor. ODTÜ’den, ROMER ekibinde yer alan, Bilgisayar Mühendisliği bölümü öğretim üyeleri Doç. Dr. Erol Şahin ve Doç. Dr. Hande Alemdar ile Makina Mühendisliği bölümü öğretim üyesi Doç. Dr. Ali Emre Turgut’un yanı sıra Bilal Yağız Gündeğer, Erhan Ege Keyvan, Babür Erdem’in yazarları arasında bulunduğu makalede, geliştirilen sistemin topladığı verilerin ilk analiz sonuçları açıklandı. Geliştirilen robotik sistem, doğal olarak dışarı çıkıp çiçeklerden yiyecek arayan bal arısı kolonisinin içinde yaşadığı ve özel üretilen duvarları saydam bir ‘gözlem kovanı’nın iki yüzünün kameralarla gözlenmesini sağladı. Kameralardan biri kraliçeyi takip ederken diğeri ise petekteki yavru, polen veya balla dolu petek hücrelerini haritalandırdı. Arıların davranışlarını etkilememek için kızılötesi ışık altında yapılan yüksek çözünürlüklü kayıtlar daha sonra çeşitli özelleştirilmiş yapay zeka algoritmaları tarafından analiz edildi.
Graz Üniversitesi kampüsünde bulunan araştırma laboratuvarında ve bir benzeri ODTÜ-ROMER’de çalışan, kraliçe arının işçi arılarla etkileşiminin yüksek çözünürlüklü gerçek zamanlı görüntülerini kaydeden bu sistemin günlük olarak ürettiği 1,4 terabayt’lık veriler, proje ortakları tarafından detaylıca analiz edilmek üzere depolandı. Toplanan verilerin analizi ile, koloninin ve kraliçenin davranışsal etkileşimlerinin ortaya çıkarılmasının ve arı kolonisindeki sosyal davranışlarının temellerinin anlaşılmasının yolu açıldı.
Geliştirilen robotik sistem, kovandaki çeşitli verilerin anlık ve sürekli olarak, yüksek doğrulukta ve uzun süreler boyunca toplanmasına ilk kez olanak tanımış oldu. Bu verilerin yapay zeka teknolojileri ile analizi sayesinde, arıların “Temel Davranışsal Ölçü” olarak da nitelendirilebilecek 23 farklı davranış kalıbına dair ilginç sonuçlar raporlandı. 100 milyondan fazla görüntünün kaydedilmesi ile oluşan verinin, insan gözüyle yapılması imkansız olduğundan, analizinde yapay zeka teknolojileri kullanıldı. Geliştirilen algoritmalarla kraliçenin hareket örüntülerine ve yumurtlama davranışına ek olarak, kovandaki işçi sayısının belirlenebilmesinin yanı sıra, üreme başarısının ölçülebilmesi ile yavru, polen ve bal olmak üzere petek içeriğinin sürekli güncellenen bir haritasının oluşturabilmesi sağlandı.
Konusundaki en seçkin dergilerden “Science Robotics”te 16 Ekim tarihinde yayınlanan makalede, kraliçe arının kovan içerisinde petekler üzerinde gezinerek ayda yaklaşık 1,5 kilometrelik bir mesafeyi kat ettiği, düzenli aralıklarla 1,5 saate kadar dinlendiği ve arı sezonunun sonuna gelen Ekim ayında dahi günde ortalama 187 yumurta bıraktığı gibi ilginç bulgular yer aldı.
Dergi editörlerinden Amos Matsiko, bal arılarının, gıda bitkilerinin tozlaşması için önemli olduğunu, ancak son zamanlarda habitat kaybı da dahil olmak üzere çevresel faktörler nedeniyle popülasyonlarında bir düşüş yaşandığını kaydetti. Çeşitli çalışmalarda, bal arılarının doğal kovan ortamındaki davranışlarının anlaşılmaya çalışıldığını ancak başarılı olunamadığını belirten Matsiko, bu araştırma makalesinde, 30 günlük bir süre boyunca bal arılarını sürekli olarak izlemek ve takip etmek için otonom bir robotik sistem geliştirildiğini ifade etti. Matsiko, bu sistemin, kraliçe arının, işçi arıların ve yavruların temel davranışsal özelliklerinin tespit edilebilmesinde ve bu türün korunması için stratejiler geliştirilmesinde önemli bir rol oynayabileceğine dikkat çekti.
RoboRoyale projesi kapsamında toplanan verilerin önümüzdeki dönemde, daha farklı analizlerde de kullanılması öngörülüyor.
Araştırmacılar, bu yeni sistemle, biyolojik sistemlerde davranış ve ekoloji alanlarındaki araştırmalar için robotik ve yapay zeka teknolojilerinin daha önce benzeri görülmemiş bir biçimde bilgi teminine imkan sağladığını ortaya koydu. Proje ekibi, gelecekte bu dijital yöntemleri, diğer önemli hayvan ve bitki türlerine genişleterek, karmaşık ekosistemlerin daha iyi anlaşılmasının yolunu açmayı planlıyor.
Yayınlanan araştırma makalesine buradan, projeyle ilgili detaylı bilgilere ise buradan ulaşılabilir.
