El seguimiento de abejas mediante códigos QR ayuda a los científicos a estudiar a los polinizadores
En un estudio realizado por la Universidad de Oregón, los científicos están asignando códigos QR del tamaño de un botón a cientos de abejas en un esfuerzo por rastrear mejor su comportamiento y apoyar la conservación de los polinizadores.
NORTE DE CALIFORNIA: Los investigadores están utilizando pequeños códigos QR y cámaras impulsadas por inteligencia artificial para rastrear los movimientos de cientos de abejorros en enjambre en una granja de cannabis.
Pequeños códigos QR, cada uno más pequeño que una uña del dedo meñique, están adheridos en la espalda de las abejas. Utilizando más de dos docenas de cámaras posicionadas en todo el paisaje, los investigadores pueden identificar a las abejas individuales y monitorear sus movimientos y comportamiento a lo largo de la temporada.
Este sistema de monitoreo alimentado por inteligencia artificial y códigos QR fue creado utilizando un Generador avanzado de códigos QR aborda un desafío de larga data en la conservación de polinizadores: cómo monitorear a las abejas sin molestarlas.
Índice
La población en declive de polinizadores
La población global de abejas está enfrentando una drástica disminución provocada por la pérdida de hábitat, la exposición a pesticidas, plagas parasitarias, enfermedades y el cambio climático.
En una encuesta realizada en los Estados Unidos que abarca de junio de 2024 a febrero de 2025, los apicultores comerciales informaron una pérdida promedio del 62% de las colonias de abejas manejadas. Este nivel es el más alto registrado.
Estados Unidos es hogar de alrededor de 4,000 especies de abejas nativas, pero solo un tercio cuenta con datos suficientes para evaluar. Entre ellas, 1 de cada 4 está en riesgo de extinción debido a pesticidas, pérdida de hábitat, enfermedades y cambio climático.
Por lo tanto, el monitoreo preciso de las abejas es crítico en los Estados Unidos. Y este sistema de códigos QR ayuda a llenar importantes vacíos de datos y guiar los esfuerzos de restauración.
Como polinizadores vitales para cultivos como el café, las almendras y los arándanos, la salud de las comunidades de abejas está directamente ligada a la seguridad alimentaria mundial.
Una forma más amable de estudiar abejas
El seguimiento de las poblaciones de abejas ha sido un dilema para los conservacionistas porque monitorizar especies raras o en peligro de extinción a menudo implica matarlas para su identificación.
Los métodos tradicionales como atrapar y examinar abejas bajo un microscopio son invasivos y pueden dañar aún más a las poblaciones que ya están en declive.
Según Lauren Ponisio, profesora asociada de la UO e investigadora principal del estudio, Seguir a las abejas, especialmente las especies en peligro de extinción o raras, resulta verdaderamente complicado. Pero sin datos fiables, no podemos protegerlas.
Los investigadores en el Universidad de Oregón Creo que este código QR y sistema de inteligencia artificial finalmente pueden ofrecer una forma de proteger a los polinizadores sin sacrificarlos en el proceso.
Esto no se trata solo de rastrear abejas. Se trata de dar a los investigadores y comunidades las herramientas para comprender mejor cómo viven los polinizadores y cómo podemos ayudarlos a prosperar.
Texto a traducir: Timothy Warren, Investigador
Seguimiento de línea directa a través de códigos QR y IA
Para rastrear el movimiento de las abejas, los investigadores las capturaron cuidadosamente y las enfriaron en cangureras personalizadas, documentando sus características físicas.
Cada abeja luego recibió un código QR cortado a mano, impreso en papel de inyección de tinta y pegado suavemente en la parte posterior.
El diminuto código QR utilizado en el estudio ofreció un avance en el monitoreo de campo. Permite a los investigadores rastrear abejas individuales de forma no invasiva en lugar de depender únicamente de la captura manual con redes o colección letal.
Los códigos permitieron una observación repetida a lo largo de la temporada, ayudando a los investigadores a mapear los patrones de vuelo, la distribución de especies y las preferencias de hábitat con mayor precisión.
Según Timothy Warren, uno de los investigadores que trabajan en el proyecto, Los códigos QR nos brindan una forma escalable y de bajo impacto para seguir a dónde van las abejas y qué flores utilizan.
Aunque equipar a las abejas con códigos QR abrió nuevas posibilidades para el rastreo no letal, los investigadores pronto aprendieron que la tecnología por sí sola no era suficiente. El verdadero desafío para ellos era lograr que las abejas interactuaran con ella.
La red de cámaras, diseñada para escanear etiquetas QR mientras las abejas volaban, inicialmente tuvo problemas para capturar datos útiles. Para mejorar el experimento, los investigadores planean utilizar cebos mejores para atraerlas.
Junto con la reconfiguración del señuelo, los investigadores planean mejorar el sistema para el seguimiento en tiempo real, eficiencia energética, mejor almacenamiento de datos y funcionalidad sin conexión.
Varias organizaciones han recurrido previamente a códigos QR de seguimiento de animales para ayudar a monitorear y proteger la vida silvestre.
Fahlo, una marca comprometida en crear conciencia y recaudar fondos para la conservación, también presentó Código QR de Fahlo permitir a los usuarios seguir los movimientos en tiempo real de sus animales adoptados como parte de su programa de protección de la vida silvestre.
Rastrea sin dañar; protege lo que ya es raro
A pesar de los contratiempos enfrentados, los códigos QR ya han permitido el seguimiento individual de abejas sin causarles daño.
Ponisio y sus colaboradores se están preparando para escalar el código QR para el seguimiento al expandirse a 200 unidades de cámara en todo California en los próximos tres años.
Una vez refinado, el equipo planea desplegar el sistema en otras regiones como los paisajes afectados por incendios como el Valle del Río McKenzie. También planean ampliar las capacidades del sistema para identificar una gama más amplia de especies de abejas.
Para mejorar la accesibilidad de su sistema, Warren también planea publicar una guía de código abierto que permita a los científicos, gestores de terrenos e incluso agricultores construir y personalizar sus propias redes de cámaras de abejas.
Gracias a los códigos QR por allanar el camino hacia un medio de estudio inofensivo. 
