隊伍名稱：
Orca Go
隊員：
賴約辰
就讀學校、年級：
個人特色、專長和興趣：
我富有創意，熱愛虎鯨保育、動漫、繪畫與長跑。希望可以結合「科學素養」與「創新思維」來解決物種生存挑戰。
團隊簡介與隊名由來：
我的英文名字是 Orca，Orca 的中文是虎鯨，這種生物兼具聰明與守護家族的特質，而「Orca Go」則代表我對科學探究的行動力。我從小熱愛動物、畫圖與長跑，這讓我學會細膩觀察足跡特徵，並擁有持續優化 AI 模型的耐力。作為單人隊伍，我將興趣轉化為解決問題的動力，開發出這款足跡辨識 App。我期許自己能像虎鯨一樣靈活，在科學領域精準定位野生動物的蹤跡，為生態保育盡一份心力。
參賽原因與心得：
我參加這次競賽的主因，是想嘗試用 AI 技術解決 SDG 15 提到的陸域生態保育問題。我一直很關注保育類動物（特別是石虎），發現傳統監測設備如紅外線相機成本高且有死角，因此想開發一款讓手機就能辨識足跡的 App，把大眾的隨手紀錄轉化為保育數據。
準備過程中，最大的挑戰是**「AI 訓練的精準度」**。雖然我平時喜歡畫畫、對圖像細節很敏銳，但要讓模型在泥地或沙地等不同環境下準確分辨貓、狗與熊的足跡，需要極高的邏輯嚴謹性。此外，如何將複雜的辨識流程與數據，濃縮成三分鐘簡潔的英文演說，也讓我花了很多時間排練與刪減冗長內容。
這次參賽讓我學到，科學研究不只是寫程式，更要具備解決現實問題的執行力。即便是一個人參賽，我也能憑藉對動物的熱忱與技術，為生物多樣性監測提供新的可能。
隊伍自評：
優勢：
研究推導邏輯清晰，能將 AI 技術精準應用於 SDG 15 陸域生態保育。透過建立貓、狗、熊三種足跡模型，成功得出具參考價值的初步辨識數據，並展現了將智慧型手機轉化為移動式生物監測工具的可行性。
劣勢：
目前模型僅針對特定三類足跡進行訓練，樣本多樣性仍有提升空間。此外，研究還有更多發展面向尚未深入討論，例如在極端惡劣天氣或複雜植被覆蓋下的辨識準確率，目前尚未完全驗證，是未來需要持續優化與實地測試的部分。
