Bewertung der Reproduzierbarkeit in der KI- und Biodiversitätsforschung

Künstliche Intelligenz (KI) verändert, wie wir die Biodiversität untersuchen. Sie hilft Forschern, Daten zu analysieren, Arten zu identifizieren und Lebensräume zu überwachen, was die Naturschutzmassnahmen unterstützt. Es ist jedoch super wichtig, dass KI in der Biodiversitätsforschung zuverlässig funktioniert. Diese Zuverlässigkeit schafft Vertrauen in die Forschungsergebnisse und stellt sicher, dass die Ergebnisse bestätigt werden können.

Diese Studie untersucht, wie gut Deep-Learning-Methoden in der Biodiversitätsforschung reproduzierbar sind. Wir haben eine Methode entwickelt, um zu prüfen, wie reproduzierbar die Studien sind, die diese Techniken verwenden. Wir haben uns auf zehn wichtige Faktoren konzentriert, die bei der Überprüfung der Reproduzierbarkeit helfen. Diese Faktoren sind in vier Gruppen unterteilt: benötigte Ressourcen, Informationen über die Methoden, Aspekte der Zufälligkeit und statistische Details.

Wir haben Informationen aus insgesamt 61 Forschungsarbeiten gesammelt, die mit spezifischen Schlüsselwörtern gefunden wurden, die von Biodiversitätsexperten vorgeschlagen wurden. Unsere Ergebnisse zeigten, dass nur 47 % der Arbeiten ihre Datensätze geteilt haben. Viele dieser Studien gaben nicht genügend Informationen über die verwendeten Deep-Learning-Methoden, insbesondere Details zur Zufälligkeit, preis.

In den letzten Jahren ist Deep Learning zu einem wichtigen Werkzeug geworden, um komplexe ökologische Systeme zu untersuchen, insbesondere um die Biodiversität besser zu verstehen. Zum Beispiel haben Forscher gezeigt, dass KI-Bildklassifizierer soziale Medienbilder analysieren können, um neue Biodiversitätsdatensätze zu erstellen, und dabei Verzerrungen aufzeigen, die ökologische Schlussfolgerungen beeinflussen könnten. Andere Studien verwendeten Deep Learning, um Bilder von Kamera-Fallen zu analysieren, um Wildtiere zu überwachen, Arten genau zu identifizieren und ökologische Muster zu verstehen.

Trotz der Nützlichkeit von Deep Learning gibt es Bedenken, ob die Ergebnisse dieser Studien zuverlässig reproduziert werden können. Reproduzierbarkeit ist in der Wissenschaft essenziell, weil sie es anderen ermöglicht, Ergebnisse zu testen und zu bestätigen, was die Integrität wissenschaftlicher Ansprüche gewährleistet. Wir konzentrieren uns auf die Reproduzierbarkeit von Methoden, also die Fähigkeit, die in der Forschung verwendeten Prozesse zu replizieren, um die gleichen Ergebnisse zu erzielen.

Zum Beispiel haben Studien gezeigt, wie Deep Learning helfen kann, Tiere in Bildern von Kamera-Fallen zu identifizieren und zu zählen. Genau Bevölkerungszahlen sind entscheidend für die Gestaltung von Naturschutzstrategien. Wenn diese Methoden nicht reproduziert werden können, könnte das zu falschen Schätzungen von Tierpopulationen führen und Auswirkungen darauf haben, wie Ressourcen für den Naturschutz verteilt werden.

In der ökologischen Forschung stellt die Komplexität der Biodiversitätsdaten eine Herausforderung für die Reproduzierbarkeit dar. Diese Datensätze enthalten oft verschiedene Interaktionen zwischen Variablen, fehlende Werte und nichtlineare Beziehungen. Durch die Gewährleistung der Reproduzierbarkeit können Forscher diese Komplexitäten identifizieren und angehen, was die Zuverlässigkeit der ökologischen Modelle erhöht, die sie für Entscheidungen verwenden.

Eine Deep-Learning-Pipeline ist eine Reihe von Schritten, die beim Trainieren und Verwenden eines Deep-Learning-Modells beteiligt sind. Der Prozess beginnt mit dem Sammeln und Vorbereiten von Daten, was das Reinigen und Transformieren der Daten umfasst. Danach entwerfen die Forscher ein geeignetes Deep-Learning-Modell, basierend auf dem spezifischen Problem, das sie angehen. Das Modell wird dann mit optimierten Algorithmen und spezifischen Einstellungen trainiert. Nach dem Training wird das Modell bewertet, um sicherzustellen, dass es gut mit den Testdaten funktioniert. Schliesslich wird das trainierte Modell in realen Anwendungen eingesetzt oder kann weitere Anpassungen erfahren.

Um die Reproduzierbarkeit in der Deep-Learning-Pipeline aufrechtzuerhalten, ist es äusserst wichtig, jeden Schritt im Detail zu dokumentieren. Dazu gehört, Aufzeichnungen darüber zu führen, wie Daten gesammelt, welche Techniken zur Datenvorbereitung verwendet und wie Transformationen angewendet wurden. Es ist auch wichtig, die gewählte Deep-Learning-Architektur und die genauen Konfigurationen zu notieren. Alle Hyperparameter-Einstellungen während des Trainings, Kriterien für den Trainingsabschluss und die verwendeten Evaluierungskennzahlen sollten ebenfalls dokumentiert werden. Diese gründliche Dokumentation wird erheblich zur Replikation des experimentellen Setups beitragen.

Ziel unserer Arbeit ist es, den aktuellen Stand der Reproduzierbarkeit für die in der Biodiversitätsforschung verwendeten Deep-Learning-Methoden hervorzuheben. Wir haben eine systematische Literaturübersicht durchgeführt, um relevante Arbeiten zu finden, die Deep-Learning-Techniken in diesem Bereich eingesetzt haben. Wir haben verschiedene Faktoren definiert, die sich auf die Reproduzierbarkeit beziehen, basierend auf bestehenden Studien, und ein Datenset von 61 Arbeiten erstellt, aus dem wir Informationen über ihre Reproduzierbarkeit extrahiert haben.

Unsere Ergebnisse zeigen, dass die allgemeine Reproduzierbarkeit von Deep-Learning-Methoden in der Biodiversitätsforschung niedrig ist. Es gibt jedoch einen positiven Trend, da immer mehr Studien beginnen, ihre Datensätze und Codes zu teilen. Diese Studie zielt darauf ab, zur Diskussion über Reproduzierbarkeit in der Biodiversitätsforschung beizutragen und die Glaubwürdigkeit von Deep-Learning-Strategien in diesem wichtigen Bereich zu erhöhen.

Die folgenden Abschnitte geben Einblicke in den Rahmen unserer Studie. Wir beginnen mit einer Zusammenfassung der aktuellen Forschungslage und heben die verwendete Methodik hervor. Danach präsentieren wir unsere Ergebnisse und diskutieren deren Implikationen, bevor wir mit einer Zusammenfassung und zukünftigen Forschungsrichtungen abschliessen.

#Verwandte Arbeiten

Die Reproduzierbarkeit von Methoden ist der Schlüssel für Fortschritte in jedem wissenschaftlichen Bereich. Frühere Studien haben die Reproduzierbarkeit von Maschinenlern-Papieren untersucht und festgestellt, dass ein grosses Hindernis die Unklarheit bei der Erklärung von Methoden und das Nichtbereitstellen von Quellcode war. Viele Studien in der Biodiversität haben erkannt, dass Reproduzierbarkeit ein Problem darstellt, da fehlerhafte Daten weit verbreitet sind und mehr empirische Studien notwendig sind, um frühere Ergebnisse zu bestätigen. Mehrere Autoren betonten die Wichtigkeit eines besseren Datenmanagements und von Berichterstattungspraktiken, um Reproduzierbarkeit zu erreichen.

Einige Studien haben verschiedene Faktoren definiert, die die Reproduzierbarkeit verbessern könnten. Zum Beispiel haben Forscher Kategorien vorgeschlagen, die helfen können, die Reproduzierbarkeit von Biodiversitätsforschung zu bewerten. Andere haben Standards für Reproduzierbarkeit im maschinellen Lernen festgelegt und vorgeschlagen, dass Autoren ihre Daten, Modelle und Codes in Umgebungen bereitstellen, die eine einfache Ausführung auf neuen Maschinen ermöglichen.

Wir haben uns von diesen früheren Arbeiten inspirieren lassen und ein Set aus zehn Faktoren entwickelt, die in vier Kategorien gruppiert sind, um die Reproduzierbarkeit von Deep-Learning-Methoden speziell in der Biodiversitätsforschung zu bewerten.

#Methodik

Um die Reproduzierbarkeit zu bewerten, haben wir zunächst versucht, unverfälschte und relevante Publikationen zu sammeln. Wir haben Schlüsselwörter verwendet, die von Biodiversitätsexperten bereitgestellt wurden, was zu über 8000 Artikeln zwischen 2015 und 2021 führte. Für unsere Analyse konzentrierten wir uns auf die ersten 100 Artikel, da wir dachten, dass sie ein gutes Gleichgewicht zwischen verschiedenen Verlegern und Veröffentlichungsjahren darstellen.

Nach sorgfältiger Überprüfung haben wir uns auf 61 Artikel eingeschränkt, die bestimmten Kriterien entsprachen. Jeder Artikel wurde manuell auf zehn vorab festgelegte Faktoren überprüft, die für die Reproduzierbarkeit relevant sind. Das erforderte eine gründliche Durchsicht, wobei wir etwa 40 Minuten pro Papier benötigten, um die notwendigen Informationen zu sammeln.

Als nächstes haben wir die identifizierten Faktoren betrachtet und eine klare Reihe von Reproduzierbarkeitsindikatoren festgelegt. Anstatt zu versuchen, jedes Experiment zu wiederholen, konzentrierten wir uns auf diese zehn Faktoren, die als entscheidend für die Bewertung der Reproduzierbarkeit angesehen werden. Wir kategorisierten sie in Ressourceninformationen, methodische Informationen, Zufälligkeitsinformationen und statistische Informationen.

Wir haben jedes Papier überprüft und sichergestellt, dass die verwendeten Definitionen klar waren, um Inkonsistenzen zu minimieren. Sobald wir uns über das Vorhandensein oder Fehlen jedes Faktors für jedes Papier einig waren, haben wir ein System mit fünf Reproduzierbarkeitsniveaus eingerichtet.

#Ergebnisse

Unsere Analyse zeigte, dass die meisten Studien nicht viele der festgelegten Kriterien erfüllten. Die Mehrheit der Veröffentlichungen hatte Informationen zu Ressourcenrahmen und Methoden, aber sie hatten Schwierigkeiten in den Bereichen, die die Zufälligkeit betreffen. Nur eine Handvoll stellte Daten bereit, während etwas mehr als ein Viertel ihren Quellcode teilte.

Das höchste Reproduzierbarkeitsniveau wurde nur von einem Papier erreicht, während zehn Papiere in die niedrigste Reproduzierbarkeitskategorie fielen. Das zeigt, dass es Verbesserungsbedarf gibt, um vollständige Informationen zu teilen, die anderen Forschern ermöglichen, Ergebnisse zu validieren.

Bemerkenswert ist, dass die meisten Deep-Learning-Modelle offene Frameworks nutzen, was ein positives Zeichen ist. Es bestehen jedoch weiterhin Probleme beim Reporting von Datensätzen und Quellcode. Der Mangel an Details über die verwendete Hardware und Software kann die Reproduzierbarkeitsergebnisse verändern.

#Diskussion

Unsere Studie hat ergeben, dass die Reproduzierbarkeitsniveaus in der Deep-Learning-Biodiversitätsforschung im Allgemeinen niedrig sind. Wir haben hervorgehoben, dass viele Papiere wichtige Informationen über Zufälligkeit und methodische Details vermissen lassen. Diese Lücken behindern die Reproduzierbarkeit von Studien und können zu unzuverlässigen Schlussfolgerungen führen.

Die Überprüfung zeigte auch einen leichten Trend zur Verbesserung, da die Anzahl der Veröffentlichungen, die Datensätze und Codes teilen, im Laufe der Zeit zugenommen hat. Das ist ein Schritt in die richtige Richtung, um Reproduzierbarkeit in diesem Bereich zu fördern.

In Zukunft wird es notwendig sein, eine stärkere Einhaltung von Berichtsstandards in der Biodiversitätsforschung zu fördern, wobei der Fokus auf der Verbesserung von Datenmanagementpraktiken und der Gewährleistung des Teilens aller relevanten Details liegen sollte.

#Fazit

In diesem Papier haben wir unser Framework zur Bewertung der Reproduzierbarkeit von Deep-Learning-Methoden in der Biodiversitätsforschung vorgestellt. Indem wir ein umfassendes Set von Faktoren entwickelt und kategorisiert haben, haben wir deren Verfügbarkeit in ausgewählten Publikationen dokumentiert.

Aus unserem Datensatz haben wir beobachtet, dass ein erheblicher Teil der Variablen nicht verfügbar bleibt, hauptsächlich wegen Problemen mit der Zufälligkeit. Diese Studie unterstreicht die Bedeutung der Verbesserung der Reproduzierbarkeit in Deep-Learning-Anwendungen innerhalb der Biodiversitätsforschung. Unsere zukünftige Arbeit wird erforschen, wie automatisierte Methoden zur Extraktion dieser Informationen aus Forschungsarbeiten genutzt werden können, um die Analyse eines breiteren Sets von Literatur zu unterstützen, während die erforderliche Gründlichkeit für die Reproduzierbarkeit aufrechterhalten wird.