Fugu-MT 論文翻訳(概要): Resource efficient data transmission on animals based on machine learning

論文の概要: Resource efficient data transmission on animals based on machine learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.10277v1
Date: Thu, 13 Mar 2025 11:38:50 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-03-14 15:53:27.297142
Title: Resource efficient data transmission on animals based on machine learning
Title（参考訳）: 機械学習に基づく動物の資源効率的なデータ伝達
Authors: Wilhelm Kerle-Malcharek, Karsten Klein, Martin Wikelski, Falk Schreiber, Timm A. Wild,
Abstract要約: 本研究の目的は,機械学習によって誘導される選択的データ伝達が,バイオログのエネルギー消費をいかに減らすかを検討することである。バイオログ(英: Biologger)は、様々なセンサーを通して動物の行動を追跡する電子機器である。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.25828876338076
License:
Abstract: Bio-loggers, electronic devices used to track animal behaviour through various sensors, have become essential in wildlife research. Despite continuous improvements in their capabilities, bio-loggers still face significant limitations in storage, processing, and data transmission due to the constraints of size and weight, which are necessary to avoid disturbing the animals. This study aims to explore how selective data transmission, guided by machine learning, can reduce the energy consumption of bio-loggers, thereby extending their operational lifespan without requiring hardware modifications.
Abstract（参考訳）: 様々なセンサーを通して動物の行動を追跡する電子装置であるバイオブロガーは、野生生物の研究に欠かせない存在となっている。生物ログは、その能力が継続的に改善されているにもかかわらず、サイズと重量の制約のため、保存、処理、データ伝達の重大な制限に直面しており、動物を混乱させないために必要である。本研究の目的は、機械学習によって導かれる選択的データ伝送が、バイオログのエネルギー消費を減らし、ハードウェアの変更を必要とせずに運用寿命を延ばす方法を検討することである。

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