OCELI nutzt KI zur Analyse von Honigbienen in veränderter Umwelt

Mit KI und Hightech-Kameras konnte im Projekt OCELI erstmals vollautomatisch das Sammelverhalten von Honigbienen analysiert werden – bis hin zu feinen Verhaltensänderungen nach Pestizidkontakt. Die Technologie zeigt großes Potenzial für den Schutz und die Förderung der Bienengesundheit.

Im Rahmen des interdisziplinären Projekts OCELI wurden jetzt weitere wichtige Ergebnisse in der Zeitschrift Environmental Science & Technology veröffentlicht.

Die Projektpartner vom UFZ, apic.ai, FZI und Eurofins Agroscience Services Ecotox zeigten darin, wie sich mithilfe moderner KI-gestützter Kameratechnik und Verhaltensmodellierung selbst feinste Veränderungen im Sammelverhalten von Honigbienen sichtbar machen lassen. Damit hat das digitale Bienenmonitoring ein neues Niveau erreicht.

Im Zentrum der Studie steht ein kamerabasiertes Erfassungssystem von apic.ai, das die Aktivität am Flugloch kontinuierlich analysiert. Mithilfe von KI wurde detektiert, ob Bienen mit oder ohne Pollen in den Stock zurückkehrten, also ob sie als Pollen- oder Nektarsammlerinnen aktiv waren. So konnte erstmals der Pollenanteil an der Sammelaktivität vollautomatisch und mit hoher Auflösung über mehrere Tage hinweg quantifiziert werden. Mithilfe dieser neuen Methode konnten subletale Verhaltensänderungen nach der Exposition mit einem Pflanzenschutzmittel beobachtet werden. Die Sterblichkeit erhöhte sich nicht, jedoch brachten die Sammlerinnen weniger Pollen in das Bienenvolk und ihre Sammelflüge waren länger als in der Kontrollgruppe. Auf das Sammeln von Nektar hatte das Pestizid keinen Einfluss.

Begleitend zur Datenerfassung kam das Verhaltensmodell BEEHAVE zum Einsatz, um die beobachteten Effekte zu modellieren und auf Volksebene zu analysieren. Auch im Modell konnten kleine, signifikante Änderungen im Sammelverhalten auf Volksebene bestätigt werden.

Die Technologie von apic.ai und das BEEHAVE-Modell haben sich anhand der neuen Ergebnisse als geeignet für weitere Langzeitstudien zur Erfassung von Umwelteinflüssen (Wetter, Nahrungsangebot, Pestizide etc.) auf das Verhalten von Bienen erwiesen. So können Veränderungen, die sich negativ auf die Bienengesundheit auswirken, erkannt und Gegenmaßnahmen zur Förderung der Bienengesundheit, beispielsweise durch eine diversere Agrarlandschaft, evaluiert werden.

Das Projekt OCELI hat mit technologischen Innovationen und dem Einsatz von KI einen wichtigen Impuls gesetzt und das Bienenmonitoring erheblich verbessert. Zukünftig können mit dem System wertvolle Informationen über Bienen und ihre Lebensräume gesammelt werden, um z. B. die Lebensräume durch bessere Nahrungsressourcen bestäuberfreundlicher zu gestalten.

Weitere Informationen zum Projekt:

• Projektkarte

• Originalstudie: Reduced Honeybee Pollen Foraging under Neonicotinoid Exposure: Exploring Reproducible Individual and Colony Level Effects in the Field Using AI and Simulation Ming Wang, Frederic Tausch, Katharina Schmidt, Matthias Diehl, Silvio Knaebe, Holger Bargen, Farnaz Faramarzi, and Volker Grimm. Environmental Science & Technology 2025 59 (10), 4883-4892 DOI: 10.1021/acs.est.4c13656

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