論文の概要: STAG-CN: Spatio-Temporal Apiary Graph Convolutional Network for Disease Onset Prediction in Beehive Sensor Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.14462v1
• Date: Sun, 15 Mar 2026 16:13:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-17 16:19:35.821258
• Title: STAG-CN: Spatio-Temporal Apiary Graph Convolutional Network for Disease Onset Prediction in Beehive Sensor Networks
• Title（参考訳）: STAG-CN:養蜂センサネットワークにおける病気発症予測のための時空間グラフ畳み込みネットワーク
• Abstract要約: ハチのコロニーの被害は世界の受粉サービスを脅かすが、現在の監視システムはそれぞれの巣を孤立した単位として扱う。 本稿では,病気発生予測のための階層間関係をモデル化するグラフニューラルネットワークである,時空間グラフ畳み込みネットワーク(STAG-CN)を紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Honey bee colony losses threaten global pollination services, yet current monitoring systems treat each hive as an isolated unit, ignoring the spatial pathways through which diseases spread across apiaries. This paper introduces the Spatio-Temporal Apiary Graph Convolutional Network (STAG-CN), a graph neural network that models inter-hive relationships for disease onset prediction. STAG-CN operates on a dual adjacency graph combining physical co-location and climatic sensor correlation among hive sessions, and processes multivariate IoT sensor streams through a temporal--spatial--temporal sandwich architecture built on causal dilated convolutions and Chebyshev spectral graph convolutions. Evaluated on the Korean AI Hub apiculture dataset (dataset \#71488) with expanding-window temporal cross-validation, STAG-CN achieves an F1 score of 0.607 at a three-day forecast horizon. An ablation study reveals that the climatic adjacency matrix alone matches full-model performance (F1\,=\,0.607), while the physical adjacency alone yields F1\,=\,0.274, indicating that shared environmental response patterns carry stronger predictive signal than spatial proximity for disease onset. These results establish a proof-of-concept for graph-based biosecurity monitoring in precision apiculture, demonstrating that inter-hive sensor correlations encode disease-relevant information invisible to single-hive approaches.
• Abstract（参考訳）: ハチのコロニーの被害は、世界の受粉サービスを脅かすが、現在の監視システムは、それぞれの巣を孤立した単位として扱い、病気が腹腔に広がる空間的経路を無視している。 本稿では,病気発生予測のための階層間関係をモデル化するグラフニューラルネットワークである,時空間グラフ畳み込みネットワーク(STAG-CN)を紹介する。 STAG-CNは、ハイブセッション間の物理的コロケーションと気候センサの相関を組み合わせた二重隣接グラフ上で動作し、因果拡張畳み込みとチェビシェフスペクトルグラフ畳み込みに基づいて構築された時間-空間-時間的サンドイッチアーキテクチャを通して多変量IoTセンサストリームを処理する。 STAG-CNは3日間の予測地平線でF1スコア0.607を達成した韓国のAI Hubアピカルチャーデータセット(データセット \#71488)に基づいて評価されている。 アブレーション研究では、気候隣接行列のみがフルモデル性能(F1\,=\,0.607)と一致し、物理的隣接行列だけでF1\,=\,0.274が生成され、共有環境応答パターンが病気発生の空間的近接よりも強い予測信号を持つことが示された。 これらの結果から, 高精度養殖におけるグラフベースのバイオセキュリティモニタリングのコンセプト実証が確立され, シングルヒーブアプローチで見えない疾患関連情報を, センサ間相関でエンコードできることが実証された。

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