Novel Machine Learning Methods for Estimating the Spatial Distribution of Species

用于估计物种空间分布的新机器学习方法

基本信息

  • 批准号:
    2878918
  • 负责人:
  • 金额:
    --
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    英国
  • 项目类别:
    Studentship
  • 财政年份:
    2023
  • 资助国家:
    英国
  • 起止时间:
    2023 至 无数据
  • 项目状态:
    未结题

项目摘要

My project focuses on the development of novel machine learning methods for predicting the geographic distribution of species. These methods will be trained on large-scale, crowdsourced datasets, and will focus on species for which we have the least data available. The resulting outputs will provide a greater understanding about the ranges of previously unmapped species. Improving our knowledge of the distribution of rare species may help with conservation efforts, as this helps to identify areas that are important for species survival and can inform the design of protected areas. The developed models will also be used to modify predictions from image classifiers to help disambiguate between species that mostly appear in different regions (e.g. different parts of the world). My proposed research will avail of recent advances in deep learning and will allow information about different species to be captured inside of the same model. This has several advantages over existing methods such as better predictions for rarer species, better temporal modelling, and the ability to use these models to determine the best sites to sample for future data collection.Novel methodology that will be developed in the course of this project include innovative ways to make best use of the noisy and spatially biased data available for this task, data efficient methods of modelling temporal changes in the distribution of species, and new methods to gather useful additional data for species that we know little about currently, guided by our present understanding of the species distribution. One main objective is using recent deep learning advances to create new models that can simultaneously represent both spatial and temporal trends in the distribution of a species, allowing us to tell both which regions a species is currently present in, and how we expect that to change in the future, which may assist in conservation applications. Another objective is to develop new machine learning methods to best make use of the unusual "presence only" data commonly collected for this task, where only locations that a species has been observed are recorded and "absences" where the species is not present must be inferred from the presence data.
我的项目重点是开发新的机器学习方法来预测物种的地理分布。这些方法将在大规模的众包数据集上进行训练,并将重点关注我们拥有最少数据的物种。由此产生的产出将使人们更好地了解以前未绘制地图的物种的分布范围。提高我们对稀有物种分布的了解可能有助于保护工作,因为这有助于确定对物种生存重要的区域,并可以为保护区的设计提供信息。开发的模型还将用于修改图像分类器的预测,以帮助消除主要出现在不同地区(例如世界不同地区)的物种之间的歧义。我提出的研究将利用深度学习的最新进展,并允许在同一模型中捕获不同物种的信息。与现有方法相比,这有几个优点,例如更好地预测稀有物种,更好的时间建模,以及使用这些模型来确定未来数据收集的最佳采样点的能力。在该项目过程中将开发的新方法包括创新方法,以最好地利用这项任务中可用的噪声和空间偏差数据,在我们目前对物种分布的理解的指导下,对物种分布的时间变化进行建模的数据有效方法,以及为我们目前所知甚少的物种收集有用的额外数据的新方法。一个主要目标是利用最近的深度学习进展来创建新的模型,这些模型可以同时代表物种分布的空间和时间趋势,使我们能够告诉物种目前存在于哪些区域,以及我们预计未来将如何变化,这可能有助于保护应用。另一个目标是开发新的机器学习方法,以最好地利用通常为此任务收集的不寻常的“仅存在”数据,其中仅记录物种被观察到的位置,并且必须从存在数据推断物种不存在的“缺席”。

项目成果

期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ patent.updateTime }}

其他文献

吉治仁志 他: "トランスジェニックマウスによるTIMP-1の線維化促進機序"最新医学. 55. 1781-1787 (2000)
Hitoshi Yoshiji 等:“转基因小鼠中 TIMP-1 的促纤维化机制”现代医学 55. 1781-1787 (2000)。
  • DOI:
  • 发表时间:
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
  • 通讯作者:
LiDAR Implementations for Autonomous Vehicle Applications
  • DOI:
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
  • 通讯作者:
生命分子工学・海洋生命工学研究室
生物分子工程/海洋生物技术实验室
  • DOI:
  • 发表时间:
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
  • 通讯作者:
吉治仁志 他: "イラスト医学&サイエンスシリーズ血管の分子医学"羊土社(渋谷正史編). 125 (2000)
Hitoshi Yoshiji 等人:“血管医学与科学系列分子医学图解”Yodosha(涉谷正志编辑)125(2000)。
  • DOI:
  • 发表时间:
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
  • 通讯作者:
Effect of manidipine hydrochloride,a calcium antagonist,on isoproterenol-induced left ventricular hypertrophy: "Yoshiyama,M.,Takeuchi,K.,Kim,S.,Hanatani,A.,Omura,T.,Toda,I.,Akioka,K.,Teragaki,M.,Iwao,H.and Yoshikawa,J." Jpn Circ J. 62(1). 47-52 (1998)
钙拮抗剂盐酸马尼地平对异丙肾上腺素引起的左心室肥厚的影响:“Yoshiyama,M.,Takeuchi,K.,Kim,S.,Hanatani,A.,Omura,T.,Toda,I.,Akioka,
  • DOI:
  • 发表时间:
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
  • 通讯作者:

的其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

{{ truncateString('', 18)}}的其他基金

An implantable biosensor microsystem for real-time measurement of circulating biomarkers
用于实时测量循环生物标志物的植入式生物传感器微系统
  • 批准号:
    2901954
  • 财政年份:
    2028
  • 资助金额:
    --
  • 项目类别:
    Studentship
Exploiting the polysaccharide breakdown capacity of the human gut microbiome to develop environmentally sustainable dishwashing solutions
利用人类肠道微生物群的多糖分解能力来开发环境可持续的洗碗解决方案
  • 批准号:
    2896097
  • 财政年份:
    2027
  • 资助金额:
    --
  • 项目类别:
    Studentship
A Robot that Swims Through Granular Materials
可以在颗粒材料中游动的机器人
  • 批准号:
    2780268
  • 财政年份:
    2027
  • 资助金额:
    --
  • 项目类别:
    Studentship
Likelihood and impact of severe space weather events on the resilience of nuclear power and safeguards monitoring.
严重空间天气事件对核电和保障监督的恢复力的可能性和影响。
  • 批准号:
    2908918
  • 财政年份:
    2027
  • 资助金额:
    --
  • 项目类别:
    Studentship
Proton, alpha and gamma irradiation assisted stress corrosion cracking: understanding the fuel-stainless steel interface
质子、α 和 γ 辐照辅助应力腐蚀开裂:了解燃料-不锈钢界面
  • 批准号:
    2908693
  • 财政年份:
    2027
  • 资助金额:
    --
  • 项目类别:
    Studentship
Field Assisted Sintering of Nuclear Fuel Simulants
核燃料模拟物的现场辅助烧结
  • 批准号:
    2908917
  • 财政年份:
    2027
  • 资助金额:
    --
  • 项目类别:
    Studentship
Assessment of new fatigue capable titanium alloys for aerospace applications
评估用于航空航天应用的新型抗疲劳钛合金
  • 批准号:
    2879438
  • 财政年份:
    2027
  • 资助金额:
    --
  • 项目类别:
    Studentship
Developing a 3D printed skin model using a Dextran - Collagen hydrogel to analyse the cellular and epigenetic effects of interleukin-17 inhibitors in
使用右旋糖酐-胶原蛋白水凝胶开发 3D 打印皮肤模型,以分析白细胞介素 17 抑制剂的细胞和表观遗传效应
  • 批准号:
    2890513
  • 财政年份:
    2027
  • 资助金额:
    --
  • 项目类别:
    Studentship
CDT year 1 so TBC in Oct 2024
CDT 第 1 年,预计 2024 年 10 月
  • 批准号:
    2879865
  • 财政年份:
    2027
  • 资助金额:
    --
  • 项目类别:
    Studentship
Understanding the interplay between the gut microbiome, behavior and urbanisation in wild birds
了解野生鸟类肠道微生物组、行为和城市化之间的相互作用
  • 批准号:
    2876993
  • 财政年份:
    2027
  • 资助金额:
    --
  • 项目类别:
    Studentship

相似国自然基金

Understanding structural evolution of galaxies with machine learning
  • 批准号:
    n/a
  • 批准年份:
    2022
  • 资助金额:
    10.0 万元
  • 项目类别:
    省市级项目

相似海外基金

A Novel Contour-based Machine Learning Tool for Reliable Brain Tumour Resection (ContourBrain)
一种基于轮廓的新型机器学习工具,用于可靠的脑肿瘤切除(ContourBrain)
  • 批准号:
    EP/Y021614/1
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    --
  • 项目类别:
    Research Grant
Presymptom: development of a novel machine-learning-derived diagnostic test to rule out infection to enable enhanced clinical care and better targeted anti-microbial use
症状前:开发一种新型的机器学习诊断测试来排除感染,从而加强临床护理和更有针对性的抗菌药物使用
  • 批准号:
    10089281
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    --
  • 项目类别:
    Investment Accelerator
High-Valent Iron-Oxo Species for Activation of Strong CH Bonds: New Designs with Novel Ab Initio Methods and Machine Learning
用于激活强CH键的高价铁氧物种:采用新颖的从头算方法和机器学习的新设计
  • 批准号:
    24K17694
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    --
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
Design of Novel Heterostructures for Future Application in Optoelectronics using First Principle Simulations and Machine Learning
使用第一原理模拟和机器学习设计用于未来光电子学应用的新型异质结构
  • 批准号:
    24K17615
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    --
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
Using Novel Machine Learning Methods to Personalize Strategies for Prevention of Persistent AKI after Cardiac Surgery
使用新颖的机器学习方法制定个性化策略,预防心脏手术后持续性 AKI
  • 批准号:
    10979324
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    --
  • 项目类别:
A novel automated machine learning platform for predictive yield optimisation and real time tracking and tracing.
一种新颖的自动化机器学习平台,用于预测产量优化和实时跟踪和追踪。
  • 批准号:
    10064479
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    --
  • 项目类别:
    Collaborative R&D
Automating data acquisition and data processing pipeline via artificial intelligence and machine learning approaches to allow at-home use of a novel breast cancer screening method employing bra-based elastography imaging.
通过人工智能和机器学习方法自动化数据采集和数据处理流程,以便在家使用基于胸罩的弹性成像成像的新型乳腺癌筛查方法。
  • 批准号:
    486956
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    --
  • 项目类别:
    Operating Grants
Development of Novel Intracellular Analysis Methods by Integrating Raman Imaging and Machine Learning
通过集成拉曼成像和机器学习开发新型细胞内分析方法
  • 批准号:
    22KJ0287
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    --
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for JSPS Fellows
Developing novel machine learning approaches to studying cell development
开发新的机器学习方法来研究细胞发育
  • 批准号:
    2326879
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    --
  • 项目类别:
    Continuing Grant
A Novel Approach to Semi-Supervised Statistical Machine Learning
半监督统计机器学习的新方法
  • 批准号:
    DP230101671
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    --
  • 项目类别:
    Discovery Projects
{{ showInfoDetail.title }}

作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了