Dünyadaki arıları kurtarmak için makine öğreniminden yararlanan ekiple tanışın

Katharina Schmidt kendini bildi bileli ailesi arıcılıkla uğraşıyordu. “Bir kere dedeme 'Ailemiz kaç yıldır arıcılıkla uğraşıyor?’ diye sordum. ‘En az 1894'ten beri’ dedi. Bu onun babasının doğduğu yıldı.” Dedesinin evinin yanındaki arı kulübesini hâlâ dün gibi hatırlıyor. Bir yıl sonra, 1990'ların ortasında kulübenin gittiğini de. Tüm arılar ölmüştü.

Katharina’nın arılara olan ilgisi üç yıl önce tüm dünyadaki toplu arı ölümlerini okuduktan sonra tekrar canlandı. Kendi kovanını kurdu ve diğer arıcıların ballarını pazarlamasına yardım etmeye başladı. Ancak çok geçmeden sorunun gerçek kapsamının farkına vardı. “Sorun yeterince bal arısı olmaması değil. Sorun, tüm dünyada arıların ve diğer böceklerin toplu halde ölmesi ve bunun nedenini bilmememiz. Bu durum kendimi yetersiz hissetmeme neden oluyordu.”

Katharina bir buçuk yıl önce ev arkadaşlarıyla arıları kurtarmaya yardımcı olmanın bir yolunu bulmak için kolları sıvadı. Çok geçmeden şirketi apic.ai'yi kurdu. Ekip veri toplamak için TensorFlow'u (Google’ın açık kaynak makine öğrenimi çerçevesi) kullanarak bir kovan monitörü yaptı. 7/24 görüntü kaydeden bir kameraya sahip olan monitör her gün kaç tane arının kovana geri döndüğü, nasıl hareket ettikleri ve polen taşıyıp taşımadıkları gibi şeyleri izliyor. Daha sonra veriler uzmanlarla paylaşılıyor. Uzmanlar bu veriler sayesinde ağaç ve çiçeklerin nereye dikileceği gibi konularda daha bilinçli kararlar verebiliyor.

Katharina’ya göre bilgiye erişmek daha bilinçli seçimler yapmamızı sağlıyor. “Yetkililerin daha yerinde kararlar vermelerini sağlayacak gerekçeler sunmayı umuyoruz. Onlara verileri ve hareketlerinin sonuçlarını gösterirseniz zihniyetlerini, böylece dünyanın kaderini değiştirebilirsiniz.

“En azından böyle olmasını umuyorum.”