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人间によって本来の分布域外に运ばれ定着した外来种は、定着先の生物多様性に大きなダメージを与えることがあり、外来种问题の対策が世界的に课题となっています。外来种はいったん数が増えると根絶が难しく、侵入初期に発见し、増殖を防ぐことが重要です。侵入をモニタリングするための人员や予算はしばしば极めて限られていますが、近年急速に発展した础滨技术を活用し、野外に设置したカメラや音声レコーダーで记録された外来种を自动検出することができれば、侵入の早期検出に大いに役立つと考えられます。
そこで木村楓 理学研究科博士後期課程学生、福山伊吹 人间?环境学研究科博士後期課程学生（現：北海道大学日本学術振興会特別研究員（PD））、福山欣司 慶應義塾大学名誉教授の研究グループは、世界自然遺産?沖縄県西表島に定着する危険性が高い2種の外来種のカエルを鳴き声から自動で検出するAIモデルを開発しました。また性能をテストするために、一年を通じて様々な季節にスピーカーで鳴き声を流したところ、多様な背景雑音があるなかでも、AIモデルがそれらの鳴き声をほぼ正確に検出できることを確認しました。本手法を外来種調査の現場で使用し、より実践的な場面での有効性と課題を洗い出すことが次の課題です。
本研究成果は、2025年3月4日に、国際学術誌「Biological Invasions」にオンライン掲載されました。
研究者のコメント
详しい研究内容について
书誌情报
【顿翱滨】
【书誌情报】
Kaede Kimura, Ibuki Fukuyama, Kinji Fukuyama (2025). Deep learning-based detector of invasive alien frogs, Polypedates leucomystax and Rhinella marina, on an island at invasion front. Biological Invasions, 27, 95.
Kaede Kimura, Ibuki Fukuyama, Kinji Fukuyama (2025). Deep learning-based detector of invasive alien frogs, Polypedates leucomystax and Rhinella marina, on an island at invasion front. Biological Invasions, 27, 95.
