Projekt polega na opracowaniu i wdrożeniu na rynek systemu monitorowania, optymalizacji wydajności oraz wczesnego ostrzegania o zagrożeniach, występujących w koloniach pszczół poprzez dostarczenie rozwiązania technologicznego, sprzętowego oraz oprogramowania służącego autonomicznemu monitorowaniu stanu oraz wydajności hodowli. Działanie systemu będzie się opierało na pomiarze kluczowych parametrów, zbieraniu, akwizycji, analizie i wizualizacji danych, na podstawie których zaawansowane algorytmy matematyczne i sztucznej inteligencji będą podejmowały decyzje o stanie monitorowanej kolonii. Rozproszona architektura planowanego rozwiązania w połączeniu z rejestracją warunków klimatycznych, uwzględnieniem analizy geolokalizacji i przy wsparciu mechanizmów ciągłego, zautomatyzowanego uczenia maszynowego pozwoli, wraz z postępującym napływem do systemu kolejnych danych, coraz precyzyjniej określać sytuację w jakiej znajduje się hodowla oraz indywidualne węzły systemu (ule). Ponadto metoda uczenia ciągłego pozwoli zapobiegać w przyszłości pogorszeniu działania modelu sztucznej inteligencji na skutek zachodzącej na przestrzeni czasu dezaktualizacji danych źródłowych tj. sytuacji, gdy do systemu napływają nowe dane, zawierające nowe odmiany, wzory, trendy nie będące częścią pierwotnego zbioru uczącego.