論文の概要: Harnessing Artificial Intelligence for Wildlife Conservation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.10523v1
• Date: Fri, 30 Aug 2024 09:13:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-22 21:32:16.751249
• Title: Harnessing Artificial Intelligence for Wildlife Conservation
• Title（参考訳）: 野生生物保全のためのハーネス化人工知能
• Authors: Paul Fergus, Carl Chalmers, Steve Longmore, Serge Wich,
• Abstract要約: 保護AIは、視覚スペクトルと熱赤外線カメラを使用して、動物、人間、密猟に関連する物体を検出し、分類する。 このプラットフォームは、このデータを畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とTransformerアーキテクチャで処理し、種を監視する。 ヨーロッパ、北アメリカ、アフリカ、東南アジアの事例研究は、このプラットフォームが種の識別、生物多様性の監視、密猟防止に成功していることを強調している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0937465283958018
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The rapid decline in global biodiversity demands innovative conservation strategies. This paper examines the use of artificial intelligence (AI) in wildlife conservation, focusing on the Conservation AI platform. Leveraging machine learning and computer vision, Conservation AI detects and classifies animals, humans, and poaching-related objects using visual spectrum and thermal infrared cameras. The platform processes this data with convolutional neural networks (CNNs) and Transformer architectures to monitor species, including those which are critically endangered. Real-time detection provides the immediate responses required for time-critical situations (e.g. poaching), while non-real-time analysis supports long-term wildlife monitoring and habitat health assessment. Case studies from Europe, North America, Africa, and Southeast Asia highlight the platform's success in species identification, biodiversity monitoring, and poaching prevention. The paper also discusses challenges related to data quality, model accuracy, and logistical constraints, while outlining future directions involving technological advancements, expansion into new geographical regions, and deeper collaboration with local communities and policymakers. Conservation AI represents a significant step forward in addressing the urgent challenges of wildlife conservation, offering a scalable and adaptable solution that can be implemented globally.
• Abstract（参考訳）: 世界の生物多様性の急激な減少は、革新的な保護戦略を必要としている。 本稿では,野生生物保護における人工知能(AI)の利用について検討し,保全型AIプラットフォームに着目した。 機械学習とコンピュータビジョンを活用して、Reserve AIは、視覚スペクトルと熱赤外カメラを使用して、動物、人間、密猟に関連する物体を検出し、分類する。 このプラットフォームは、このデータを畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とTransformerアーキテクチャで処理し、絶滅危惧種を含む種を監視する。 リアルタイム検出は、時間クリティカルな状況(例えば密猟)に必要な即時応答を提供するが、非リアルタイム分析は長期的な野生生物のモニタリングと生息環境の健康評価をサポートする。 ヨーロッパ、北アメリカ、アフリカ、東南アジアの事例研究は、このプラットフォームが種の識別、生物多様性の監視、密猟防止に成功していることを強調している。 また、データ品質、モデル精度、論理的制約に関する課題についても論じ、技術進歩、新しい地理的地域への進出、地域社会や政策立案者とのより深い連携など、今後の方向性を概説する。 保全AIは、野生生物保護の緊急課題に対処するための重要な一歩であり、グローバルに実装可能なスケーラブルで適応可能なソリューションを提供する。

関連論文リスト

• Towards Context-Rich Automated Biodiversity Assessments: Deriving AI-Powered Insights from Camera Trap Data [0.06819010383838325]
  カメラトラップは生態研究において大きな新しい機会を提供する。 現在の自動画像解析手法は、影響のある保存結果をサポートするために必要な文脈的豊かさを欠いていることが多い。 本稿では、深層学習に基づく視覚と言語モデルを組み合わせて、カメラトラップのデータを用いた生態報告を改善するための統合的なアプローチを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-21T15:28:52Z)
• Systematic Literature Review of Vision-Based Approaches to Outdoor Livestock Monitoring with Lessons from Wildlife Studies [4.665771068009825]
  我々は,牛,馬,鹿,ヤギ,羊,コアラ,キリン,ゾウなどの大型地球性哺乳類に焦点をあてる。 我々は,現在の視覚に基づく手法がPLFの文脈に適用可能であること,今後の研究に期待できる方向性について詳細に論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-07T13:53:17Z)
• Citizen Science and Machine Learning for Research and Nature Conservation: The Case of Eurasian Lynx, Free-ranging Rodents and Insects [3.9608713973182144]
  本稿では,自然科学と機械学習の活用の機会として,自然研究と保全に関する考察について論じる。 このパネルでは、データ準備、ラベル付け、分析のプロセスの迅速化に市民科学と機械学習を利用する機会について論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-05T12:13:27Z)
• Computer Vision for Primate Behavior Analysis in the Wild [61.08941894580172]
  ビデオに基づく行動監視は、動物の認知と行動を研究する方法を変える大きな可能性を秘めている。 今でも、エキサイティングな見通しと、今日実際に達成できるものの間には、かなり大きなギャップがある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-29T18:59:56Z)
• SatBird: Bird Species Distribution Modeling with Remote Sensing and Citizen Science Data [68.2366021016172]
  本稿では,市民科学データベース eBird の観測データから得られたラベルを用いた,米国内の位置情報のサテライトデータセットである SatBird について述べる。 ケニアでは低データのレシエーションを表すデータセットも提供しています。 リモートセンシングタスクのためのSOTAモデルを含む、データセットのベースラインセットをベンチマークします。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-02T02:00:27Z)
• Representation Engineering: A Top-Down Approach to AI Transparency [132.0398250233924]
  表現工学の新たな領域(RepE)を特定し,特徴付ける RepEは、神経細胞や回路ではなく、人口レベルの表現を解析の中心に置く。 これらの手法が、広範囲の安全関連問題に対してどのようにトラクションを提供するかを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-02T17:59:07Z)
• Elephants and Algorithms: A Review of the Current and Future Role of AI in Elephant Monitoring [47.24825031148412]
  人工知能(AI)と機械学習(ML)は、動物行動と保全戦略の理解を深める革命的な機会を提供する。 アフリカ保護地域の重要な種であるゾウを焦点として、我々はAIとMLが保護に果たす役割を掘り下げる。 新しいAIとML技術は、このプロセスを合理化するためのソリューションを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-23T22:35:51Z)
• Seeing biodiversity: perspectives in machine learning for wildlife conservation [49.15793025634011]
  機械学習は、野生生物種の理解、モニタリング能力、保存性を高めるために、この分析的な課題を満たすことができると我々は主張する。 本質的に、新しい機械学習アプローチとエコロジー分野の知識を組み合わせることで、動物生態学者は現代のセンサー技術が生み出すデータの豊富さを生かすことができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-25T13:40:36Z)
• Cetacean Translation Initiative: a roadmap to deciphering the communication of sperm whales [97.41394631426678]
  最近の研究では、非ヒト種における音響コミュニケーションを分析するための機械学習ツールの約束を示した。 マッコウクジラの大量生物音響データの収集と処理に必要な重要な要素について概説する。 開発された技術能力は、非人間コミュニケーションと動物行動研究を研究する幅広いコミュニティにおいて、クロス応用と進歩をもたらす可能性が高い。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-17T18:39:22Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。