Declinul constant a populaţiilor de polenizatori pun în pericol securitatea alimentară şi economică, biodiversitatea şi echilibrul ecosistemelor. Monitorizarea interacţiunilor plante-polenizatori este esenţială pentru înţelegerea modului în care biodiversitatea polenizatorilor şi serviciul de ecosistem al polenizării se modifică de-a lungul gradientului natural şi antropogenic. Noi tehnologii avansate, precum învăţarea automată (deep learning) şi vizualizarea computerizată (computer vision) sunt deja utilizate pentru identificarea, cuantificarea și clasificarea speciilor de insecte, demonstrând perspective promițătoare pentru integrarea acestor abordări în viitoarele scheme de monitorizare. Proiectul SEPPI îşi propune să avanseze această cercetare dincolo de stadiul actual prin dezvoltarea unei metode automatizate de monitorizare bazată pe instrumente de Inteligenţă Artificială (IA). Spre deosebire de metodele tradiţionale de monitorizare a insectelor, metoda automată poate fi uşor standardizată, iar colectarea şi procesarea datelor este mult mai rapidă, ceea ce ar permite intervenţia la timp cu soluţii potrivite de management şi conservare.

Pentru a ne atinge scopul, ne-am propus să dezvoltăm şi să optimizăm protocoale (măsurare, flux de date, control al calităţii, metadate), să creăm canale de procesare imagistică bazate pe intteligenţă artificială şi să investigăm scalabilitatea şi sustenabilitatea monitorizării automatizate. Utilizăm o tehnologie nouă, neletală, pentru a capta imagini ale polenizatorilor pe flori în teren folosind echipamente Insect Detect şi învăţarea automată (modele YOLO, reţele neuronale convoluţionale RNC) pentru a identifica şi a clasifica taxonomic polenizatorii. În urma evaluării costurilor şi preciziei ştiintifice, vom optimiza protocolul pentru a răspunde cerinţelor EBV în EuropaBON şi Standard Observation în eLTER, pentru a obţine o metodă standardizată pentru programele naţionale de monitorizare a polenizatorilor.

În opt țări europene — Germania, Belgia, Ungaria, Cehia, Letonia, Finlanda, Italia și România — comparăm precizia ştiinţifică a noii metode automatizate cu metodele tradiționale de monitorizare a insectelor. Rezultatele științifice includ cuantificarea abundenței și diversității a patru ordine de insecte polenizatoare (Lepidoptera, Diptera, Hymenoptera, Coleoptera), în timp și spațiu, și realizarea de hărți europene ale tendințelor polenizatorilor, precum și analiza modificărilor interacțiunilor plante-polenizatori și gradul în care schimbările de mediu modelează comunităţile de polenizatori prin schimbări în comunitățile de plante.