W najnowszej publikacji w czasopiśmie IEEE Access Sebastian Górecki, prof. Sławomir Hausman i prof. Piotr Korbel z Instytutu Elektroniki Politechniki Łódzkiej oraz prof. James Brusey z Coventry University pokazują, jak wykorzystać inteligentne czujniki i analizę danych do monitorowania pasiek.
Badacze przeanalizowali ponad 1,6 miliona pomiarów ze 116 uli w kilku krajach Europy, obejmujących m.in. masę ula, temperaturę, wilgotność oraz dźwięki wydawane przez pszczoły.
🔋 Wykazano, że proste modele analityczne mogą działać bezpośrednio na niewielkim mikrokontrolerze, wykonując obliczenia bardzo szybko i przy minimalnym zużyciu energii. Dzięki temu część danych może być analizowana lokalnie, bez konieczności ich każdorazowego przesyłania do chmury.
Badania przeprowadzone na urządzeniu BeeHUB Queen, wyposażonym w popularny mikrokontroler ESP32, potwierdziły, że uproszczone modele analityczne mogą działać bezpośrednio w urządzeniu, zapewniając szybkie obliczenia przy bardzo niewielkim zużyciu energii. Takie podejście pozwala ograniczyć konieczność przesyłania danych do chmury, zwiększyć odporność systemu na przerwy w łączności oraz umożliwić szybką analizę i reakcję bezpośrednio w miejscu wykonywania pomiarów. Otwiera to nowe możliwości rozwoju autonomicznych, energooszczędnych systemów monitorowania działających w terenie.
Rozwiązanie ma potencjał zastosowania nie tylko w nowoczesnym pszczelarstwie, ale również w rolnictwie i monitorowaniu środowiska.
📖 Zachęcamy do zapoznania się z pełną treścią artykułu:
Sebastian Górecki, Sławomir Hausman, Piotr Korbel, James Brusey, „A Large-Scale IoT Telemetry Framework for Edge-Aware Forecasting and Diagnostic State Tracking in Precision Apiculture”, IEEE Access, vol. 14, 2026, pp. 138619–138641.
DOI: 10.1109/ACCESS.2026.3731411
https://ieeexplore.ieee.org/document/11683442
Image
Image
