論文の概要: Artificial Intelligence for Sustainable Urban Biodiversity: A Framework for Monitoring and Conservation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.14766v1
• Date: Sat, 28 Dec 2024 03:18:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-02 09:48:03.764266
• Title: Artificial Intelligence for Sustainable Urban Biodiversity: A Framework for Monitoring and Conservation
• Title（参考訳）: 持続可能な都市生物多様性のための人工知能:モニタリングと保全のためのフレームワーク
• Authors: Yasmin Rahmati,
• Abstract要約: 都市部の急速な拡大は生物多様性の保全に挑戦し、革新的な生態系管理を必要としている。 本研究では, 都市生物多様性保全における人工知能(AI)の役割とその応用, 実装の枠組みについて検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: The rapid expansion of urban areas challenges biodiversity conservation, requiring innovative ecosystem management. This study explores the role of Artificial Intelligence (AI) in urban biodiversity conservation, its applications, and a framework for implementation. Key findings show that: (a) AI enhances species detection and monitoring, achieving over 90% accuracy in urban wildlife tracking and invasive species management; (b) integrating data from remote sensing, acoustic monitoring, and citizen science enables large-scale ecosystem analysis; and (c) AI decision tools improve conservation planning and resource allocation, increasing prediction accuracy by up to 18.5% compared to traditional methods. The research presents an AI-Driven Framework for Urban Biodiversity Management, highlighting AI's impact on monitoring, conservation strategies, and ecological outcomes. Implementation strategies include: (a) standardizing data collection and model validation, (b) ensuring equitable AI access across urban contexts, and (c) developing ethical guidelines for biodiversity monitoring. The study concludes that integrating AI in urban biodiversity conservation requires balancing innovation with ecological wisdom and addressing data quality, socioeconomic disparities, and ethical concerns.
• Abstract（参考訳）: 都市部の急速な拡大は生物多様性の保全に挑戦し、革新的な生態系管理を必要としている。 本研究では, 都市生物多様性保全における人工知能(AI)の役割とその応用, 実装の枠組みについて検討する。 主な発見は以下のとおりである。 (a)AIは、種の検出及びモニタリングを強化し、都市野生生物の追跡及び外来種の管理において90%以上の精度を達成する。 ロ)リモートセンシング、音響モニタリング、市民科学からのデータの統合により、大規模生態系分析が可能となる。 (c)AI決定ツールは、従来の方法と比較して、保全計画と資源配分を改善し、予測精度を最大18.5%向上させる。 この研究は、都市生物多様性管理のためのAI駆動フレームワークを提示し、監視、保全戦略、生態学的結果に対するAIの影響を強調している。 実施戦略には以下のものがある。 (a)データの収集とモデルの検証の標準化。 (b)都市の状況にまたがる公平なAIアクセスを確保すること、 (c)生物多様性モニタリングのための倫理ガイドラインの策定。 この研究は、AIを都市生物多様性の保全に統合するには、イノベーションを生態学的知恵とバランスさせ、データ品質、社会経済的格差、倫理的懸念に対処する必要があると結論付けている。

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