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From beasts to bytes:Revolutionizing zoological research with artificial intelligence

摘要:

Since the late 2010s,Artificial Intelligence(AI)including machine learning,boosted through deep learning,has boomed as a vital tool to leverage computer vision,natural language processing and speech recognition in revolutionizing zoological research.This review provides an overview of the primary tasks,core models,datasets,and applications of Al in zoological research,including animal classification,resource conservation,behavior,development,genetics and evolution,breeding and health,disease models,and paleontology.Additionally,we explore the challenges and future directions of integrating Al into this field.Based on numerous case studies,this review outlines various avenues for incorporating Al into zoological research and underscores its potential to enhance our understanding of the intricate relationships that exist within the animal kingdom.As we build a bridge between beast and byte realms,this review serves as a resource for envisioning novel Al applications in zoological research that have not yet been explored.

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作者: Yu-Juan Zhang [1] Zeyu Luo [1] Yawen Sun [1] Junhao Liu [1] Zongqing Chen [2]
作者单位: Chongqing Key Laboratory of Vector Insects;Chongqing Key Laboratory of Animal Biology;College of Life Science,Chongqing Normal University,Chongqing 401331,China [1] School of Mathematical Sciences,Chongqing Normal University,Chongqing 401331,China;Chongqing National Center for Applied Mathematics,Chongqing Normal University,Chongqing 401331,China [2]
期刊: 《动物学研究》2023年44卷6期 1115-1131页 SCIMEDLINEISTICCSCDBP
DOI: 10.24272/j.issn.2095-8137.2023.263
发布时间: 2024-02-29
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