Způsob chovu včel může ovlivnit zdravotní stav včelstva, a tím zvýšit nebo snížit ztráty. Stejně tak mohou zdravotní stav včelstva ovlivnit metody diagnostiky a prevence chorob včel. Proto je důležitá včasná signalizace průběhu klíčových životních parametrů ve včelstvu a sledování projevů aktivit včelstva v prostoru vchodu do úlu. Sledování stavu včelstva pomocí moderních digitálních technologií a informace o průběhu klíčových životních parametrů ve včelstvu, včetně detekce roztoče kleštíka, jsou užitečné nejen pro kontrolu úlů na dálku, ale zejména pro případné včasné zásahy včelařů – začátečníků, zkušených hobby včelařů, profesionálních včelařů a všechny ty co potřebují kontrolu úlů na dálku. Řešení si klade za cíl zejména přispět ke zlepšení zdravotního stavu včel, a to především včasnou signalizací průběhu klíčových životních parametrů ve včelstvu, sledováním projevů aktivit včelstva v prostoru vchodu do úlu a zpřesněním detekce parazita – roztoče Varroa destructor - na podložce úlu. Technické řešení vzniká ve spolupráci s Ústavem Aplikované informatiky na Jihočeské univerzita v Č. Budějovicích. Nový systém sledování včelstev využívá nejnovější poznatky z oblasti umělé inteligence, neuronových sítí, hlubokého učení a IOT technologií. Díky tomu je možné automaticky sledovat veličiny jako teplota a vlhkost v úlu, teplota v chomáči včel, teplota, vlhkost a barometrický tlak vně úlu, zvukové projevy včelstva, hmotnost úlu, koncentrace CO2 v chomáči, ale i vizuální sledování včelstev kamerovým systémem – frekvence vletů a výletů včel z úlů. Včelaři mohou mít přehled nejen o stavu včelstva, podmínkách uvnitř úlu i v okolí, ale mohou sledovat svá včelstva i například pomocí GPS v případě krádeže úlu či pomocí váhy pro sledování přírůstku odhalit krádeže medu, rojení atd. Díky využití umělé inteligence, neuronových sítí a hlubokého učení, pak může být zpřesněna detekce včelí matky na plástku či detekce patogena kleštíka na podložce úlu.
