このアプリケーションは、特許取得済みの圧縮技術を使用して、コアデータベースの容量を38MBに抑え、2000種類の一般的な昆虫の特徴をローカルに保存することを実現している。データアーキテクチャーは、ベースレイヤー（形態学的特徴ベクトル）、エクステンションレイヤー（生態行動コーディング）、コンティンジェンシーレイヤー（危険処理スキーム）のレイヤーデザインを採用している。この設計により、ネットワークがない場合でも認識精度を78%に保つことができる。
例えば、ユーザーが雲南省の熱帯雨林にいる場合、アノフェレスファミリーのデータが最初にダウンロードされます。データは軍用グレードのAES-256標準を使用して暗号化され、収集記録は科学研究で一般的に使用されているダーウィン・コア・フォーマットにエクスポートすることができます。
テストによると、エベレストのベースキャンプのような極限環境でも、過去30回の認識記録を安定して呼び出すことができる。この技術ソリューションは2023年モバイル・イノベーション・アワードを受賞しており、近々データベース圧縮アルゴリズムをオープンソース化する予定である。
この答えは記事から得たものである。BugPic：写真を撮ることで昆虫を素早く識別するツールについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " BugPicのオフライン・データベース設計がモバイルアプリの機能制限を打ち破る
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