Slik fungerer teknologien i et helt unikt insekthotell

Tøyen Bee & Bee er et insekthotell og samarbeid mellom Atea, IBM og Naturhistorisk museum (NHM). Insekthotellet er utstyrt med sensorer og kameraer, slik at villbienes hemmelige liv kan live-streames til publikum, og data kan samles inn til forskerne.

Ulike hensyn 

Det er mange måter å tilnærme seg tekniske løsninger. Som regel er den beste inngangen å artikulere brukerens forventede opplevelse eller behov til løsningen. I arbeidet med insekthotellet var det ikke fullt så åpenbart. For det første er det mange mål- og brukergrupper. Løsningen skulle benyttes av forskere for å samle data og forstå mer av insektenes skjulte liv. Insekthotellet skulle også bidra til å gi interessant informasjon og pirre nysgjerrigheten til befolkningen. Store og små. Til syvende og sist er den åpenbare brukergruppa insektene selv. De skal finne et attraktivt sted å bo, leve og formere seg. Og helst ikke bli sjenert av døgnkontinuerlig overvåkning og teknologi. Ingen bier, ingen forskning og interesse. Skal vi tro vår entomolog og insektforsker Hallvard Elven ved NHM, kan det gå flere sesonger før et nytt hotell å få ønsket besøksfrekvens fra insektene. Selv om man treffer på alle insektsvennlige designvalg.

En annerledes prosess 

Vi snudde derfor litt på fremgangsmåten til den IT-tekniske design-prosessen. Først måtte vi naturligvis møte basis-behovene fra brukergruppene våre. Deretter måtte vi tilrettelegge for å kunne bygge løsningen stegvis. Vi visste hvem vi skal måle. Men vi visste ikke helt ennå hva vi skulle måle, hva vi ville finne ut eller hvordan dette bør burde bli fremstilt for forskere og publikum. Vi ønsket å porsjonere arbeidstimer, teknologi og ressurser i takt med publikum (både de med og uten vinger). Basisplattformen vi designet skulle kunne bygges ut alle veier. Den skulle være universelt utformet for tilkobling av vilkårlige datakilder, og ikke minst være underlagt god kostnadskontroll. 

To hovedplaner for insekthotellet 

Det var to hovedplaner som vi ønsket å realisere med en gang. Vi ønsket et tallrikt sett med sensorer som skulle plasseres på strategiske steder i hotellet. Vi ønsket også en døgnkontinuerlig video-overvåkning av hotellet. Inni selve hotellet, ble det utstyrt én-korts datamaskiner – Raspberry Pi – som ble tilknyttet sensorer og kameraer. Raspberry Pi i seg selv kan gjøre kalkuleringsoppgaver og prosessering, men i første omgang bare benyttet til å samle data og sende det videre i riktig format. Senere vil vi kanskje også se på hvordan maskinene kan benyttes for aktive styrings-oppgaver eller filtrering av data.

Lys, temperatur og fukt 

De første sensorene som ble satt opp var lys, temperatur og fukt, og fordelt på forskjellige deler av hotellet. Sensordataene blir samlet av Node-RED, et hyppig brukt grafisk verktøy som kan kjøre på Raspberry Pi og som er egnet for å samle data fra eksterne kilder og videresende disse. Node-RED er i dag et open source prosjekt, men var opprinnelig et prosjekt i IBM Research som ble frigitt til et open source community i 2016. Node-RED sender henter sensordata hvert minutt og benytter i Kafka-tjenester IBM-cloud for å strukturere meldingsstrømmene. Kafka er et sterkt voksende opensource rammeverk for meldingshåndtering. Det er veldig fleksibelt med tanke på å håndtere varierte data-typer og ambulerende mottakere av dataene. Derfor er Kafka blitt en av de mest populære tjenestene for informasjonsutveksling, spesielt når man trenger fleksibilitet og sanntidsopplevelse.

En helhetlig plattform

IBM leverer sine Kafka-tjenester i produktet Event Streams. I Event Streams blir innkommende data sortert under valgte «Topics». Applikasjonene settes opp som abonnenter til de relevante «Topics» og henter dataene videre inn i Cloud Pak for Data. Dette er en helhetlig plattform for databearbeiding, analytics og maskinlæring. I første omgang bearbeides rå-dataene som er samlet inn fra sensorene og lagres i Cloud Object Storage. Det er fra Cloud Object Storage data trekkes ut av Dashbord-applikasjonen og presenteres inn i websiden til Tøyen Bee & Bee.

Overvåker bevegelser i insekthotellet 

Vi besluttet at det var mest effektivt å håndtere videostrømmene via UIO sine eksisterende streaming-tjenester, som blant annet benyttes for å streame forelesninger. Streamingserverne plukker opp videostrømmene og presenterer dem direkte inn i Tøyen Bee & Bee sine websider. På denne måten unngikk vi å trekke de store datamengdene ut til IBM Cloud (i Frankfurt) og tilbake via Naturhistorisk museum og ut til publikum. Vi valgte likevel å sende videostreamene til dataplattformen i IBM Cloud. For å sikre at vi ikke gikk glipp av høydepunkter, sendes alle 7 videofeedene til IBM Cloud der de overvåkes for bevegelser og endringer. Alle bevegelser blir lagret, mens øvrige videomateriale slettes fortløpende. Slik slipper vi og forskerne å titte på 24 timer med video på alle kanaler samtidig. Og vi fanger beviselig opp bittesmå øyeblikk som ellers ville gått tapt. Det håper vi å fortelle mer om senere!

Binder sammen løsningen med kode 

Vi så raskt at vi ville ha behov for et lite sett med kode for å logisk binde sammen med løsningen. Disse applikasjonene gjorde enkel videoanalyse og dessuten presentasjon av sensordata i et dashbord på websiden. Vi benyttet applikasjonsplattformen IBM Code Engine for å fasilitere dette. Code Engine tilbyr en enkel plattform - ideell for DevOps-baserte løsninger - for mikrotjenester og webapplikasjoner. Den binder applikasjonene opp mot kodebiblioteker og tilrettelegger for ressurser slik at applikasjonene kan kjøre. 

En spennende fase

Da insekthotellet he lansert i midten av mai 2023 var alle basistjenester operative. Nå er prosjektet over i den neste spennende fasen. Først gjør vi erfaringer for å sikre at løsningen er korrekt dimensjonert. Det vil alltid være rom for stabiliseringer, forenklinger og innsparinger. Løsningen skal være en grunnmur for enkelt å realisere nye ideer, og den skal være enkel å operere. 

Fremover har vi helt klart ønsker om å kunne sette opp flere kameravinkler, både innvendig og utvendig. Vi ønsker også å se på muligheter for høyere kvalitet for bildene om det blir interessante scener i hotellet.   
Bobler av nye ideer Kameraene i insekshotellet har maksimal kvalitet på 4k, som betyr mellom 15 og 32Mbps. Vi benytter 720p, som krever omtrent en tiendedel av dette. For den kontinuerlige overvåkningen har vi vurdert at kvaliteten er tilstrekkelig og et godt kompromiss mellom kvalitet og ressurser. Teamet bobler av ideer om hvordan kameraovervåkningen også kan brukes til identifisering og aktivitetsmålinger.

Vi er også inne i en prosess hvor vi vil eksperimentere mer med lyssetting av reirhullene. For å få de beste bildene, bør vi lyssette med hvitt lys. Dette vil sannsynligvis sjenere biene mens de innreder hotellrommene sine, og det vil derfor være hensiktsmessig å kunne styre det.

Vi har dessuten fortsatt å koble opp flere sensorer som kobles mot dataplattform og websiden. Dette er en av det viktige grunnene for at vi har satt opp et skalerbart Kafka-basert meldingsmottak med IBM Event Streams. Det er fleksibelt og tilnærmet uendelig skalerbart med kilder og mottakere av data.

Innsamling av data

Nå kommer måneder hvor systemet skal samle data. Først når datamengden får bygget seg opp kan vi begynne å bygge interessante modeller. Vi kan se etter interessante sammenhenger mellom data og automatiske/manuelle observasjoner på hotellet. Kanskje det vil avle nye ideer til interessante målepunkter som løsningen skal bygges ut med.

Veien videre blir til mens vi går. Aller mest sitter vi spent og venter på hvordan våre bevingede hotellgjester setter pris på fasilitetene og ønsker å være med på prosjektet vårt.