論文の概要: Explainable AI for Biodiversity Monitoring and Ecological Image Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.27667v1
• Date: Fri, 26 Jun 2026 02:54:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-29 18:24:25.355107
• Title: Explainable AI for Biodiversity Monitoring and Ecological Image Analysis
• Title（参考訳）: 生物多様性モニタリングと生態画像解析のための説明可能なAI
• Abstract要約: 我々は、説明可能な人工知能(XAI)が生態モデル検証の標準コンポーネントとなるべきであると論じる。 XAIは、AIが支援する生態的証拠がより信頼性が高く、理解でき、生物多様性の保全に有効であることを確実にするのに役立つ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.302453826017211
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Artificial intelligence is transforming biodiversity monitoring by enabling automated analysis of ecological imagery collected from camera traps, drones, satellites, underwater platforms, and other sensing systems. These tools can expand the scale and speed of conservation assessments, yet many computer vision models remain difficult to inspect, making it challenging to determine whether predictions are based on ecologically meaningful signals or on spurious correlations, sampling biases, and other artifacts that may undermine conservation decisions. We argue that explainable artificial intelligence (XAI) should become a standard component of ecological model validation because conservation practitioners increasingly depend on understanding not only whether a model is accurate, but why it is accurate. We provide practical guidance for applying XAI to three common ecological computer vision tasks: image classification, object detection, and image segmentation. To illustrate how XAI can support ecological model auditing, refinement, and deployment, we present two case studies using aerial imagery: harbor seal detection and cetacean anatomical segmentation. These examples demonstrate how explanation methods can identify biologically meaningful cues, reveal false positives driven by background and shape confounds, uncover edge and occlusion effects, and guide data collection, augmentation, and retraining strategies. More broadly, they show how explainability can help assess whether model reasoning aligns with ecological understanding. We conclude by identifying key challenges and opportunities. By making model behavior more transparent and scientifically interrogable, XAI can help ensure that AI-supported ecological evidence is more reliable, understandable, and actionable for biodiversity conservation.
• Abstract（参考訳）: 人工知能は、カメラトラップ、ドローン、衛星、水中プラットフォーム、その他のセンシングシステムから収集された生態画像の自動解析を可能にすることで、生物多様性監視を変革している。 これらのツールは、保全評価の規模と速度を拡大することができるが、多くのコンピュータビジョンモデルは検査が困難であり、予測が生態学的に意味のある信号に基づいているか、あるいは急激な相関、バイアスのサンプリング、その他の保存決定を損なう可能性のある人工物に基づいているかを判断することは困難である。 保全実践者は、モデルが正確かどうかだけでなく、なぜ正確かという理解にますます依存するため、説明可能な人工知能(XAI)が生態モデル検証の標準コンポーネントとなるべきであると論じる。 我々は,XAIを画像分類,オブジェクト検出,画像セグメント化という3つの一般的なコンピュータビジョンタスクに適用するための実践的ガイダンスを提供する。 XAIが生態モデル監査,改良,展開をどのようにサポートするかを説明するため,航空画像を用いた2つのケーススタディ:港のシール検出と甲殻類解剖学的セグメンテーションを示す。 これらの例は、生物学的に意味のある手がかりを特定し、背景と形状の相違によって引き起こされる偽陽性を明らかにし、エッジと閉塞効果を明らかにし、データ収集、強化、再学習戦略をガイドする方法を示している。 より広義には、モデル推論が生態学的理解と一致しているかどうかを評価する上で、説明可能性がどのように役立つかを示す。 重要な課題と機会を特定して結論付けます。 モデル行動をより透明で科学的に解釈可能にすることで、XAIはAIが支援する生態的証拠がより信頼性が高く、理解しやすく、生物多様性の保全に有効であることを確実にするのに役立つ。

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