AIが解く世界の難問 · 生命科学 · Nature (computational biology) · 2026-10-20
生物多様性基盤モデルによる蛾自動モニタリングの展開ギャップの橋渡し
原題: Bridging the deployment gap in automated moth monitoring through biodiversity foundation models
自動的な生物多様性モニタリングでは、市民科学の大規模画像リポジトリで訓練した種認識モデルが野外画像と乖離するという課題がある。この研究では約36.3万枚・2727種の市民科学画像で蛾の微細分類モデルを構築し、生物多様性特化の事前学習表現(BioCLIP2.5)、パラメータ効率的な適応、データ拡張の3点を最適化した。その結果、商用モニタリングシステムでTop-1精度85.0%、低コストのエッジデバイスで89.5%を達成し、野外性能はそれぞれ38.9%から69.7%、62.3%から82.3%へ向上した。