Внедрение ИИ в Экологические Исследования: MALPOLON
Проблемы с Традиционными Методами
Методы моделирования распределения видов (SDM) имеют ограничения в работе с сложными данными, такими как данные дистанционного зондирования и временные ряды.
Преимущества MALPOLON
Фреймворк MALPOLON позволяет интегрировать глубокое обучение с традиционными методами, обеспечивая точность и масштабируемость в предсказании распределения видов.
Оценка и Результаты
Благодаря использованию PyTorch Lightning, MALPOLON показал высокую точность — микро-среднюю точность 30,1% и среднюю точность по выборке 29,9%.
Интеграция с Широким Спектром Инструментов
MALPOLON совместим с широко используемыми геопространственными библиотеками, такими как TorchGeo, упрощая его использование в экологическом моделировании.
Преимущества Использования MALPOLON
Фреймворк предоставляет простоту использования, модульность, и поддержку для сложных архитектур, таких как CNNs и Transformers, что делает его важным инструментом для прогнозирования распределения видов.
