Google DeepMindが開発した生物音響基盤モデル「Perch 2.0」が、本来の学習対象である鳥類などの陸生生物だけでなく、海洋哺乳類の分類においても極めて高い性能を示すことが明らかになった。この結果は、基盤モデルのドメイン転移能力の高さを示す好例と言える。陸上と海中という異なる音響環境にもかかわらず、事前学習で獲得した特徴表現が効果的に機能している点が興味深い。研究成果はarXivで公開されており、生物音響解析の効率化に貢献する可能性がある。