Analiza pyłków
Pełna automatyzacja.
Bee Labo to pełna automatyzacja podczas przeprowadzania analizy pyłkowej miodu w oparciu o sztuczną inteligencję.
Działające oprogramowanie w formie usługi (SaaS)
Dedykowane urządzenia, które umożliwiają automatyczną analizę wymazów oraz pyłków
Praca 24h / 7 dni w tygodniu
Pochodzenie miodu
Analiza pyłkowa
Analiza pyłkowa jest jedynym badaniem pozwalającym na określenie zarówno botanicznego pochodzenia miodu, a więc gatunków roślin, z nektaru których powstał miód jak i określenie geograficznego pochodzenia miodu – czyli z jakiego zakątka świata on pochodzi.
Metoda analizy pyłkowej miodów opiera się na założeniu, że wraz z nektarem danej rośliny pszczoły pobierają pewna ilość pyłku, który pozostaje później w miodzie, powstającym z tego nektaru.
W przypadku określenia botanicznego pochodzenia miodu (czyli rodzaju miodu) pierwszym krokiem jest uzyskanie zawartości pyłku przewodniego – a więc takiego, który występuje w największej ilości wobec pozostałych, a w przypadku ustalenia geograficznego pochodzenia (czyli skąd ten miód pochodzi rzeczywiście) jest wyseparowanie pyłków znacznikowych dla danego państwa lub szerokości geograficznej.
Analogowy świat
Szansa dla miodu
Obecnie pomimo dynamicznego rozwój metod badawczych i analitycznych opartych o IT w badaniu żywności (głównie chromatografia) – analiza pyłkowa pozostała prawie jedynym badaniem analogowym, tzn. w większości wykonywanym manualnie przez pracowników laboratoriów.
Wysokie znaczenie analizy pyłkowej, szybkość w otrzymaniu wyniku i przede wszystkim niska cena badania są w obecnej branży pszczelarskiej bardzo pożądane.
Jak udowodniono w artykule „Honey Authentication with Machine Learning Augmented Bright-Field Microscopy”:
Smak i skład miodu jest zapisany w gęstości i rozkładzie pyłków
AI pomaga odróżnić prawdziwy miód od wzbogaconego o niepożądane składniki
Projekt badawczo-rozwojowy
Projekt: Opracowanie i wdrożenie innowacyjnej w skali świata usługi cyfrowej analizy pyłkowej miodów z wykorzystaniem technologii opartych na automatyzacji i sztucznej inteligencji do zastosowania w sektorze produkcji żywności funkcjonalnej wybranego w ramach I konkursu NUTRITECH – żywienie w świetle wyzwań poprawy dobrostanu społeczeństwa oraz zmian klimatu
