Fugu-MT 論文翻訳(概要): BioAnalyst: A Foundation Model for Biodiversity

論文の概要: BioAnalyst: A Foundation Model for Biodiversity

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.09080v1
Date: Fri, 11 Jul 2025 23:56:08 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-07-15 18:48:22.276487
Title: BioAnalyst: A Foundation Model for Biodiversity
Title（参考訳）: BioAnalyst: 生物多様性の基礎モデル
Authors: Athanasios Trantas, Martino Mensio, Stylianos Stasinos, Sebastian Gribincea, Taimur Khan, Damian Podareanu, Aliene van der Veen,
Abstract要約: 本稿では,生物多様性分析と保全計画に適した最初の基礎モデルであるBioAnalystを紹介する。 BioAnalystは、広範なマルチモーダルデータセットに基づいて事前トレーニングされた、トランスフォーマーベースのアーキテクチャを採用している。本稿では,2つのダウンストリームユースケースにおけるモデルの性能評価を行い,既存手法と比較して汎用性を実証した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.565395466029518
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The accelerating loss of biodiversity presents critical challenges for ecological research and conservation strategies. The preservation of biodiversity is paramount for maintaining ecological balance and ensuring the sustainability of ecosystems. However, biodiversity faces numerous threats, including habitat loss, climate change, and the proliferation of invasive species. Addressing these and other ecology-related challenges, both at local and global scales, requires comprehensive monitoring, predictive and conservation planning capabilities. Artificial Intelligence (AI) Foundation Models (FMs) have gained significant momentum in numerous scientific domains by leveraging vast datasets to learn general-purpose representations adaptable to various downstream tasks. This paradigm holds immense promise for biodiversity conservation. In response, we introduce BioAnalyst, the first Foundation Model tailored for biodiversity analysis and conservation planning. BioAnalyst employs a transformer-based architecture, pre-trained on extensive multi-modal datasets encompassing species occurrence records, remote sensing indicators, climate and environmental variables. BioAnalyst is designed for adaptability, allowing for fine-tuning of a range of downstream tasks, such as species distribution modelling, habitat suitability assessments, invasive species detection, and population trend forecasting. We evaluate the model's performance on two downstream use cases, demonstrating its generalisability compared to existing methods, particularly in data-scarce scenarios for two distinct use-cases, establishing a new accuracy baseline for ecological forecasting. By openly releasing BioAnalyst and its fine-tuning workflows to the scientific community, we aim to foster collaborative efforts in biodiversity modelling and advance AI-driven solutions to pressing ecological challenges.
Abstract（参考訳）: 生物多様性の喪失が加速すると、生態研究と保全戦略にとって重要な課題が提示される。生物多様性の保全は、生態系の環境バランスを維持し、持続可能性を確保するための最重要課題である。しかし、生物多様性は生息地の喪失、気候変動、外来種の増殖など多くの脅威に直面している。これらおよび他の生態学的課題に対処するには、地域規模とグローバルスケールの両方で、包括的な監視、予測、および保存計画能力が必要である。人工知能(AI)ファウンデーションモデル(FM)は、様々な下流タスクに適応する汎用的な表現を学ぶために膨大なデータセットを活用することで、多くの科学領域で大きな勢いを増している。このパラダイムは生物多様性の保全を大いに約束する。そこで本研究では,生物多様性分析と保全計画に適した最初の基礎モデルであるBioAnalystを紹介する。 BioAnalystはトランスフォーマーベースのアーキテクチャを採用しており、種の発生記録、リモートセンシング指標、気候および環境変数を含む広範囲なマルチモーダルデータセットを事前訓練している。 BioAnalystは適応性のために設計されており、種分布モデリング、生息環境適合性評価、侵入種検出、人口トレンド予測などの下流タスクを微調整することができる。本研究では,2つの下流ユースケースにおけるモデルの性能評価を行い,既存の手法,特に2つの異なるユースケースにおけるデータスカースシナリオと比較して,その汎用性を実証し,生態学的予測のための新しい精度基準を確立した。オープンにBioAnalystとその微調整ワークフローを科学コミュニティにリリースすることで、生物多様性モデリングにおける協調的な取り組みを促進し、AIによるソリューションを推進し、生態学的課題を推し進めることを目指している。

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