Machine Learning en aplicación móvil para la clasificación del estado de la abeja reina mediante sonido

Abstract

Este informe describe el desarrollo de"Queen Bee Monitor”,una aplicación móvil para dispositivos Android que emplea machine learning para de terminar el estado de la abeja reina en colmenas de Apis Mellífera mediante grabaciones de audio. Su propósito es agilizar y optimizar el proceso de com probación de la abeja reina presente, así como mejorar la eficiencia en proce dimientos para el cambio de reina. La clasificación de estados incluye: reina presente, reina ausente, reina rechazada y reina aceptada. La app desarrollada implementa dos modelos de machine learning. El primer modelo verifica si el audio proporcionado por el usuario corresponde a sonidos de abejas, y solo en caso afirmativo,elsegundomodeloinfiereelestadodelareina.Lamayorparte de los datos de audio utilizados para el entrenamiento de los modelos son de acceso público, disponibles en línea, con excepción de aquellos grabados en la zona. Se emplearon técnicas de remoción de outliers, corrección de etiquetas y balanceo de clases para mejorar la calidad de los datos. Las pruebas de campo confirmaron la utilidad de la aplicación para un diagnóstico rápido del estado de la abeja reina, reduciendo significativamente el tiempo requerido para de terminar su presencia o ausencia. Esta herramienta facilita la gestión eficiente de las colmenas, especialmente durante el cambio de reina.