論文の概要: From Images to Insights: Explainable Biodiversity Monitoring with Plain Language Habitat Explanations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.10559v1
• Date: Thu, 12 Jun 2025 10:33:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-13 15:37:22.685674
• Title: From Images to Insights: Explainable Biodiversity Monitoring with Plain Language Habitat Explanations
• Title（参考訳）: 画像からインサイトへ - 平易な言語ハビタット説明による説明可能な生物多様性モニタリング
• Authors: Yutong Zhou, Masahiro Ryo,
• Abstract要約: 本稿では,種像を生息環境の嗜好に関する解釈可能な因果的洞察に変換する,エンド・ツー・エンドのビジュアル・ツー・カジュアル・フレームワークを提案する。 このシステムは、種認識、グローバルな発生の検索、擬似汚染サンプリング、気候データ抽出を統合している。 我々は、構造化テンプレートと大規模言語モデルから統計的に基盤を置き、人間可読な因果説明を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.12825661607328
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Explaining why the species lives at a particular location is important for understanding ecological systems and conserving biodiversity. However, existing ecological workflows are fragmented and often inaccessible to non-specialists. We propose an end-to-end visual-to-causal framework that transforms a species image into interpretable causal insights about its habitat preference. The system integrates species recognition, global occurrence retrieval, pseudo-absence sampling, and climate data extraction. We then discover causal structures among environmental features and estimate their influence on species occurrence using modern causal inference methods. Finally, we generate statistically grounded, human-readable causal explanations from structured templates and large language models. We demonstrate the framework on a bee and a flower species and report early results as part of an ongoing project, showing the potential of the multimodal AI assistant backed up by a recommended ecological modeling practice for describing species habitat in human-understandable language.
• Abstract（参考訳）: 種が特定の場所に生息する理由を説明することは、生態システムを理解し、生物多様性を維持するのに重要である。 しかし、既存の生態学的ワークフローは断片化されており、しばしば非専門家にはアクセスできない。 本稿では,種像を生息環境の嗜好に関する解釈可能な因果的洞察に変換する,エンド・ツー・エンドのビジュアル・ツー・カジュアル・フレームワークを提案する。 このシステムは、種認識、グローバルな発生の検索、擬似汚染サンプリング、気候データ抽出を統合している。 次に, 環境特性の因果構造を発見し, 現代の因果推定法を用いて種発生への影響を推定する。 最後に,構造化テンプレートと大規模言語モデルから,統計的に理解可能な因果的説明を生成する。 我々は、ハチと花種の枠組みを実証し、初期の成果を現在進行中のプロジェクトの一部として報告し、人間の理解可能な言語における種の生息地を記述するための推奨生態モデリングプラクティスによって支援されたマルチモーダルAIアシスタントの可能性を示す。

関連論文リスト

• BioCLIP 2: Emergent Properties from Scaling Hierarchical Contrastive Learning [51.341003735575335]
  生体視覚モデルでは,大規模コントラスト視覚言語学習により創発的行動が観察される。 我々は、異なる種を区別するために、TreeOfLife-200MでBioCLIP 2を訓練する。 得られたBioCLIP 2の埋め込み空間における創発的特性を同定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-29T17:48:20Z)
• CrypticBio: A Large Multimodal Dataset for Visually Confusing Biodiversity [3.73232466691291]
  我々はCrypticBioについて紹介する。 iNaturalistのコミュニティアノテーターの間では、実際の種誤認の傾向から批判され、CrypticBioは67K種にまたがる52Kの独特な暗号グループを含んでいる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-16T14:35:56Z)
• EcoWikiRS: Learning Ecological Representation of Satellite Images from Weak Supervision with Species Observations and Wikipedia [8.80913094574943]
  本研究では,リモートセンシング(RS)画像から直接生態特性を予測する手法を提案する。 EcoWikiRSデータセットは,高解像度の航空画像,対応する地理的な種の観測,および各種について,ウィキペディアの生息地をテキストで記述した。 以上の結果から,より生態学的に意味のある方法でRS画像の理解を支援することが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-28T12:42:18Z)
• Feedforward Few-shot Species Range Estimation [61.60698161072356]
  特定の種が地球上でどこで発見できるかを知ることは、生態学の研究と保全に不可欠である。 正確な射程推定は 知られている全ての種の 比較的小さな割合でしか 利用できない 我々は、限られたデータから種の範囲を正確に推定するという課題に対処するために、数発の種範囲推定の新しいアプローチを概説する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-20T19:13:29Z)
• Mining for Species, Locations, Habitats, and Ecosystems from Scientific Papers in Invasion Biology: A Large-Scale Exploratory Study with Large Language Models [6.364723262453785]
  本稿では,大規模言語モデル(LLM)の機能を利用して,侵略生物学の文献から重要な生態要素を抽出する。 具体的には、種名、生息地、生息地、生態系を抽出することに焦点を当て、種の普及を理解する上で重要な情報である。 この研究は、研究者や実践者が生物学的侵略を理解し、管理するのに役立つ、より高度で自動化された知識抽出ツールの基盤となる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-30T11:55:44Z)
• 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)
• Spatial Implicit Neural Representations for Global-Scale Species Mapping [72.92028508757281]
  ある種が観察された場所の集合を考えると、その種がどこにいても存在しないかを予測するためのモデルを構築することが目的である。 従来の手法は、新たな大規模クラウドソースデータセットを活用するのに苦労している。 本研究では,47k種の地理的範囲を同時に推定するために,空間入射ニューラル表現(SINR)を用いる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-05T03:36:01Z)
• Digital Taxonomist: Identifying Plant Species in Citizen Scientists' Photographs [22.061682739457343]
  画像データだけで 植物標本を分類するのは 難しい。 ほとんどの種は、空間的、時間的、生態的な文脈に関する副次的な情報を伴っている。 統合フレームワークにおけるこれらの追加手法を考慮した機械学習モデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-07T16:38:02Z)
• Causal Discovery in Physical Systems from Videos [123.79211190669821]
  因果発見は人間の認知の中心にある。 本研究では,ビデオの因果発見の課題を,地層構造を監督せずにエンドツーエンドで検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-01T17:29:57Z)

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。