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人工智慧驅動的海洋機器人:水下感知與生態系監測的新興趨勢 AI-Driven Marine Robotics: Emerging Trends in Underwater Perception and Ecosystem Monitoring
近年來,氣候變遷導致海水升溫與酸化,使海洋生態系統承受嚴重壓力,亟需大規模且長期的監測與修復。然而,傳統依賴專家進行水下調查成本高昂,且受限於人力與地理條件,難以滿足大規模需求。為應對此挑戰,澳洲昆士蘭理工大學(Queensland University of Technology, QUT)機器人研究中心研究團隊近期於論文中綜整現有文獻與應用,並歸納出水下人工智慧發展的三大核心趨勢:(1)資料蒐集方式的轉變:過去依賴專家小規模蒐集的海洋生態資料,現轉向社群和企業共同參與,透過大量公眾標註(annotation:在影像中為特定物體或特徵加上說明與標籤)和少量樣本學習,降低專家標註負擔和成本並使模型能在更龐大且多樣的數據上訓練;(2)水下場景理解能力提升: 透過先進AI技術(如:弱監督學習 weakly supervised learning),即使在影像模糊、光線不足或物種隱匿的情況下,仍能準確辨識外觀相似或隱藏的海洋生物;(3)3D模擬能力提升:利用神經渲染(neural rendering)等技術,能快速生成高精度的珊瑚礁等水下場景的數位孿生(Digital Twin),為即時監測與保育決策提供依據。這些技術不僅提升了水下監測的效率與準確度,也為海洋環境保護與修復提供了新工具,展現人工智慧與海洋科學相輔相成的潛力。
2025/09/16
https://arxiv.org/abs/2509.01878?utm_source=chatgpt.com
Cornell University
黃士庭