論文の概要: Future of Edge AI in biodiversity monitoring

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.13496v1
• Date: Fri, 13 Feb 2026 22:03:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-17 14:17:28.116214
• Title: Future of Edge AI in biodiversity monitoring
• Title（参考訳）: 生物多様性モニタリングにおけるエッジAIの将来
• Authors: Aude Vuilliomenet, Kate E. Jones, Duncan Wilson,
• Abstract要約: 生物多様性モニタリングのためのエッジコンピューティングを実装した2017年から2025年の間に発表された82の研究を分析した。 我々は、ハードウェアプラットフォーム、AIモデルの最適化、および無線通信を合成し、設計選択が生態的推論をどのように形成するかを批判的に評価する。 エッジコンピューティングは、レスポンシブな生物多様性管理の機会を提供すると主張しているが、この可能性を実現するには、生態学者、エンジニア、データサイエンティストの協力が増す必要がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9792042032624358
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: 1. Many ecological decisions are slowed by the gap between collecting and analysing biodiversity data. Edge computing moves processing closer to the sensor, with edge artificial intelligence (AI) enabling on-device inference, reducing reliance on data transfer and continuous connectivity. In principle, this shifts biodiversity monitoring from passive logging towards autonomous, responsive sensing systems. In practice, however, adoption remains fragmented, with key architectural trade-offs, performance constraints, and implementation challenges rarely reported systematically. 2. Here, we analyse 82 studies published between 2017 and 2025 that implement edge computing for biodiversity monitoring across acoustic, vision, tracking, and multi-modal systems. We synthesise hardware platforms, AI model optimisation, and wireless communication to critically assess how design choices shape ecological inference, deployment longevity, and operational feasibility. 3. Publications increased from 3 in 2017 to 19 in 2025. We identify four system types: (I) TinyML, low-power microcontrollers (MCUs) for single-taxon or rare-event detection; (II) Edge AI, single-board computers (SBCs) for multi-species classification and real-time alerts; (III) Distributed edge AI; and (IV) Cloud AI for retrospective processing pipelines. Each system type represents context-dependent trade-offs among power consumption, computational capability, and communication requirements. 4. Our analysis reveals the evolution of edge computing systems from proof-of-concept to robust, scalable tools. We argue that edge computing offers opportunities for responsive biodiversity management, but realising this potential requires increased collaboration between ecologists, engineers, and data scientists to align model development and system design with ecological questions, field constraints, and ethical considerations.
• Abstract（参考訳）: 1)生物多様性データの収集と分析のギャップにより,多くの生態学的決定が遅れている。 エッジコンピューティングは、エッジ人工知能(AI)によってデバイス上での推論を可能にし、データ転送と連続接続への依存を減らす。 原則として、生体多様性モニタリングは受動的ロギングから自律応答型センシングシステムへとシフトする。 しかし実際には、重要なアーキテクチャ上のトレードオフ、パフォーマンスの制約、実装上の課題が体系的に報告されることはめったにない。 ここでは、音響、視覚、追跡、マルチモーダルシステムにわたる生物多様性監視のためのエッジコンピューティングを実装する2017年から2025年の間に発表された82の研究を分析した。 我々は、ハードウェアプラットフォーム、AIモデルの最適化、および無線通信を合成し、設計選択が生態的推論、デプロイメント寿命、運用可能性をどのように形成するかを批判的に評価する。 3.2017年の3件から2025年の19件に増加した。 I)TinyML、シングルタキソンやレアイベント検出のための低消費電力マイクロコントローラ(MCU)、(II)エッジAI、複数種の分類とリアルタイムアラートのためのシングルボードコンピュータ(SBC)、(III)分散エッジAI、(IV)レトロスペクティブ処理パイプラインのためのクラウドAI。 各システムタイプは、消費電力、計算能力、通信要求の間のコンテキスト依存のトレードオフを表す。 4.我々の分析は,エッジコンピューティングシステムの概念実証から,堅牢でスケーラブルなツールへの進化を明らかにしている。 エッジコンピューティングは、応答性のある生物多様性管理の機会を提供すると我々は主張するが、この可能性を実現するには、生態学者、技術者、データサイエンティストの間で、モデル開発とシステム設計を生態学的問題、フィールド制約、倫理的考察と整合させるために協力する必要がある。

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