Identificación de anomalías en colmenas de abejas mediante el análisis de señales biológicas

Abstract

Las abejas son parte importante del ecosistema, su disminución no solo afecta la biodiversidad, sino que también impacta actividades humanas como la agricultura, generando repercusiones económicas. Cada año la población de abejas va descendiendo a nivel mundial, por diferentes anomalías como parásitos, pérdidas de hábitats, desastres naturales, entre otros. Para colaborar en el ámbito de la detección de anomalías dentro de las colmenas de abejas, en esta memoria se desarrolló una aplicación web cuyo propósito es detectar la ausencia de abeja reina dentro de la colmena. Para llevar esto a cabo, se realizaron experimentos en los cuales se entrenaron redes neuronales convolucionales usando audios de colmenas con y sin presencia de abeja reina. Estos fueron caracterizados mediante espectrogramas logarítmicos, espectrogramas de Mel, y coeficientes cepstrales en la frecuencia de Mel extraídos desde la serie de tiempo de la amplitud y del espectrograma de Mel. Estos últimos generaron los mejores resultados, permitiendo que las redes neuronales se entrenaran más rápido, consumiendo menos memoria y dando mejores resultados en las métricas examinadas. Se espera que los resultados obtenidos a lo largo del presente trabajo puedan servir como un posible punto de referencia para la detección de otras anomalías como la presencia de Varroa.