Thiago da Silva Alves & Jean Metz auf der ML Conference 2019

Bienen verstehen mit Deep Learning: DeepBee vorgestellt

27. Dezember 2019 Redaktion JAXenter

Wer die Bienen in einem Bienenstock zählen will, braucht viel Geduld. Oder ein gutes Deep-Learning-Tool! Mit DeepBee haben Thiago da Silva Alves und Jean Metz auf der ML Conference 2019 eine Lösung genau dafür vorgestellt.

Die Beurteilung von Honigbienenvölkern erfolgt in der Regel über aufwändige manuelle Zählungen und Klassifizierungen der Waben. Imker machen das vielfach pro Jahr, um die Stärke eines Bienenstocks und die Entwicklung des darin wohnenden Volks zu beobachten. Das ist aber ein sehr zeitaufwändiger und fehleranfälliger Prozess, wie man sich vermutlich gut vorstellen kann. Thiago da Silva Alves und Jean Metz haben darum an einem Tool gearbeitet, mit dem die Beurteilung von Honigbienenvölkern automatisiert erfolgen kann: DeepBee. In diesem Talk geben Sie Einblick in Ihre Erfahrungen aus der Entwicklung eines selbstlernenden Programms zu Erfassung von

DeepBee ist ein Tool, das eine Pipeline zur Bildklassifikations mit klassischen Modellen der Bildverarbeitung und modernsten Deep Neural Networks (DNN) zur Bildsegmentierung und -klassifikation kapselt. Die Speaker haben 13 verschiedene DNN-Architekturen verglichen und das beste Modell basierend auf mehreren Metriken ausgewählt. In ihrem Talk besprechen sie die Schritte von der Bilderfassung bis zur Lieferung der endgültigen Lösung und zeigen die Fehler auf, die sie während des Prozesses gemacht haben, die Hindernisse, die sie überwunden haben, und die gewonnenen Erkenntnisse. Das Projekt wurde am Polytechnischen Institut in Bragança entwickelt.

Thiago Alves loves to dive deep to create solutions for real problems. In the last three years, during his bachelor in Computer Science, he specialised in Computer Vision, Machine Learning and different applications using Deep Neural Networks. Throughout his master’s in Information Systems, he founded an Artificial Intelligence student group with his supervisors and helped to grow an AI community in his University. Currently, Thiago works at the Belgian company JArchitects as a Machine Learning Engineer and a junior Consultant. In his free time, he likes to blog, participate in conferences, and exchange experiences about AI with his friends.

Jean Metz started his career in academia, first as a PhD student and later as Adjunct Professor at a Federal University, where he co-created and led the Computational Intelligence Research Group. Since day one, he focused his research on Machine Learning and its applications. After a few years of academic life, he decided to make a career move and landed at the software industry. Now, he can apply his knowledge and skills on more tangible problems. He has been working as a consultant in Belgium for a few years, where he has helped companies to implement intelligent applications. In the journey, he acquired skills that helped him to design and deliver solutions that create value from data using Machine Learning. Currently, he is consulting for KBC bank in Belgium. This time, the focus is on Conversational AI and the delivery of a complete data-driven and machine learning backed chatbot platform.