标签：想法 结合 项目 了解 掌握 延伸 异常情况 学习 崩溃
https://mp.weixin.qq.com/s/UKEnUAX-Kwiv3kmjVeYHPwBy 超神经
场景描述：蜜蜂对作物的生产影响巨大，但在近些年，蜜蜂的种群数量却在不断减少，面对这种情况，机器学习、数据分析等方法的介入，能够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?
为什么会有这样的说法？当然不是因为没有蜂蜜吃了。蜜蜂对于自然界和人类的意义远不止你想得那么简单。
除了带来美味且营养丰富的蜂蜜，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% 的作物生产，帮助全球 87% 的主要粮食作物以及许多植物性药物提升产量。
关于「蜜蜂灭绝，人类活不过四年」的说法，虽有警示作用，不过并不是出自爱因斯坦，准确性也被证伪。
但作为自然界重要的一环，蜜蜂如果缺失，就会在食物链里引发类似多米诺骨牌的效应。虫媒作物将受到严重影响，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下降，蜜蜂和其他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，为蜜蜂保护带来了希望。
农作物种植中，很大一部分都离不开蜜蜂的功劳。苹果、西兰花、蓝莓、洋葱等作物，90% 要靠蜜蜂。
此外，蜜蜂的传播作用，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% 需要依赖蜜蜂。
一只蜜蜂必须采集四百万只花朵，并且飞出相当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，然后一直飞行至死。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 万群下降到如今的不到 100 万群。
但蜜蜂数量骤减的原因，还没有彻底弄清，可能来自多方面的因素，诸如外来***昆虫威胁、杀虫剂的滥用、自然环境恶化，单一种植导致的弊端等等。
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，将每年的 5 月 20 日 定为世界蜜蜂日。
蜜蜂数量的减少，最直接的影响的是作物的收成。在一些报道中，部分果园面对传粉受阻的情况，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，承担起蜜蜂的工作。
比如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示
这款无人机实现了传粉操作，但缺点在于需要人工远程操控，而且考虑到经济性和适用性，不能大范围进行推广。
在 2018 年，荷兰科学家也做了类似的工作，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升，但还是局限于在温室里使用。
DelFly 机器人外观
虽然这些科研者做出了有趣的尝试，但是，蜜蜂作为自然界中的一环，想要绕过它们的想法还是不太现实。
也许最靠谱的办法，还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势了。
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状况。
Bee Health Guru 展示的各种异常情况信息
这款程序的主要原理，是依据声音信息来判断蜂群的异常。如果蜂巢出现问题，会产生特殊的声音，用程序「听一听」，就能揪出问题的原因。
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，通过录制声音，分辨出其中的细微差别，给养蜂人提供及时的预警。
Bee Health Guru APP 操作界面
相比于传统的工人自己判断， Bee Health Guru 能够跟踪多种变量的情况，为养蜂人提供蜂群的健康信息，还可以将一些不利因素扼杀在萌芽状态，以此来稳定蜂箱的状况。
在实践中，这个做法已被证明小有成效，比如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。
此外，还有一些研究团队，在研究和收集其他一些指标，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。通过这些信息，打开保护蜜蜂的道路。
其中 Oracle 公司和英国雷丁大学合作的一项研究中，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同信息。
传感器将提供蜂巢中蜂蜜的声音，温度，湿度和重量的数据
研究人员通过关键信息，比如翅膀的移动和运动足迹，在将其他测量结果结合起来，如温度，湿度和蜂蜜产量，然后在历史事件的基础上，用机器学习算法的预测建模。
通过这种方法，他们打造了智能化的管理体系。该体系能够密切监测蜂群，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。
去年的 5 月 20 日是第一个世界蜜蜂日，但很多人都还不知道这个节日的存在。也许蜜蜂的灭绝对很多人来说，还是很远的事情，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，「自然的链条无论你击打哪一环，第十或者第十万都将令它断裂。」我们在保护蜜蜂的同时，其实也就是在保护着我们自己。
而科学技术的利用，让我们能从数据中得到的更多的洞见，为蜜蜂的养殖带来好的建议，实时地掌握蜂群的聚集状态，从而帮助蜜蜂的良好发展，创造可持续的生态系统。
在很多地方，机器学习等技术只是用来谋求人类的福祉，但我们赖以生存的自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，通过帮助物种的繁衍生息，不仅让我们拥抱更完整的自然，也让我们在技术的温情里，感受到人类并不是自私而孤独的存在。
双向长短期记忆
Bi-directional Long-Short Term Memory
双向长短期记忆 ( 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 的是它可以同时利用过去时刻和未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。
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