BioAnalyst: A Foundation Model for Biodiversity
作者: Athanasios Trantas, Martino Mensio, Stylianos Stasinos, Sebastian Gribincea, Taimur Khan, Damian Podareanu, Aliene van der Veen
分类: cs.AI
发布日期: 2025-07-11 (更新: 2025-12-04)
💡 一句话要点
BioAnalyst：首个面向欧洲生物多样性分析的多模态基础模型
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 生物多样性 基础模型 多模态学习 物种分布建模 气候预测
📋 核心要点
- 现有的生物多样性建模方法分散，针对每个数据集和目标构建独立的流程和模型，缺乏跨区域和类群的重用性。
- BioAnalyst通过预训练一个多模态基础模型，将物种出现记录与遥感、气候和环境数据对齐，学习通用的生态表征。
- 实验表明，BioAnalyst在联合物种分布建模和气候预测等下游任务中表现出色，为生物多样性研究提供了一个强大的基线。
📝 摘要（中文）
本文提出了BioAnalyst，据我们所知，这是首个针对欧洲生物多样性分析和保护规划的多模态基础模型，空间分辨率为0.25°，适用于区域到国家尺度的应用。BioAnalyst采用基于Transformer的架构，在广泛的多模态数据集上进行预训练，这些数据集将物种出现记录与遥感指标、气候和环境因素对齐。预训练后，该模型通过轻量级的roll-out微调适应各种下游任务，包括联合物种分布建模、生物多样性动态和种群趋势预测。该模型在两个具有代表性的下游用例中进行了评估：（i）联合物种分布建模，涉及500种维管植物；（ii）使用温度和降水数据的月度气候线性探测。研究结果表明，BioAnalyst可以为生物和非生物任务提供强大的基线，作为一个具有年度预测范围和月度分辨率的宏观生态模拟器，提供了这种类型建模在生物多样性领域的首次应用。我们已经开源了模型权重、训练和微调流程，以推进人工智能驱动的生态研究。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决生物多样性建模中数据孤岛和模型重用性差的问题。现有方法通常针对特定数据集和任务构建，无法有效利用多源异构数据，且难以迁移到新的区域或物种。这限制了对生物多样性动态的全面理解和预测能力。
核心思路：论文的核心思路是构建一个多模态基础模型，通过在大规模生态数据集上进行预训练，学习通用的生物多样性表征。该模型可以作为下游任务的强大基线，并通过轻量级的微调适应不同的应用场景，从而提高模型的可重用性和泛化能力。
技术框架：BioAnalyst采用基于Transformer的架构，主要包含预训练和微调两个阶段。在预训练阶段，模型学习将物种出现记录与遥感指标、气候和环境因素对齐。在微调阶段，模型通过roll-out微调适应下游任务，例如联合物种分布建模和气候预测。整体流程包括数据收集与预处理、模型预训练、下游任务微调和模型评估。
关键创新：BioAnalyst的关键创新在于它是首个针对生物多样性分析的多模态基础模型。它将多种生态数据源整合到一个统一的模型中，学习了跨物种和区域的通用表征。此外，roll-out微调方法使得模型能够快速适应不同的下游任务，提高了模型的效率和灵活性。
关键设计：BioAnalyst使用Transformer架构来处理多模态数据，具体参数设置未知。损失函数的设计旨在对齐不同模态的信息，例如物种出现记录与环境因素之间的关系。Roll-out微调的具体实现细节未知，但其目标是最小化微调成本，同时保持模型的性能。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
BioAnalyst在联合物种分布建模任务中，能够有效预测500种维管植物的分布情况。在月度气候线性探测任务中，模型能够准确预测温度和降水数据。这些结果表明，BioAnalyst可以作为生物和非生物任务的强大基线，并具有年度预测范围和月度分辨率。
🎯 应用场景
BioAnalyst可应用于多种生物多样性研究和保护规划场景，例如物种分布预测、生物多样性动态监测、气候变化对生物多样性的影响评估、保护区规划和管理等。该模型能够为生态学家和政策制定者提供有价值的信息，支持科学决策和可持续发展。
📄 摘要（原文）
Multimodal Foundation Models (FMs) offer a path to learn general-purpose representations from heterogeneous ecological data, easily transferable to downstream tasks. However, practical biodiversity modelling remains fragmented; separate pipelines and models are built for each dataset and objective, which limits reuse across regions and taxa. In response, we present BioAnalyst, to our knowledge the first multimodal Foundation Model tailored to biodiversity analysis and conservation planning in Europe at $0.25^{\circ}$ spatial resolution targeting regional to national-scale applications. BioAnalyst employs a transformer-based architecture, pre-trained on extensive multimodal datasets that align species occurrence records with remote sensing indicators, climate and environmental variables. Post pre-training, the model is adapted via lightweight roll-out fine-tuning to a range of downstream tasks, including joint species distribution modelling, biodiversity dynamics and population trend forecasting. The model is evaluated on two representative downstream use cases: (i) joint species distribution modelling and with 500 vascular plant species (ii) monthly climate linear probing with temperature and precipitation data. Our findings show that BioAnalyst can provide a strong baseline both for biotic and abiotic tasks, acting as a macroecological simulator with a yearly forecasting horizon and monthly resolution, offering the first application of this type of modelling in the biodiversity domain. We have open-sourced the model weights, training and fine-tuning pipelines to advance AI-driven ecological research.