کاربردهای یادگیری عمیق در سامانه های دریایی: بررسی تحلیلی بر ادراک، پیش بینی و تصمیم گیری

صنعت دریایی با چالش های فزاینده ای در زمینه ایمنی ناوبری، بهینه سازی مصرف سوخت، پایش محیط زیست و کاهش خطای انسانی مواجه است. یادگیری عمیق به عنوان شاخه ای توانمند از هوش مصنوعی، در سال های اخیر تحولی بنیادین در سامانه های دریایی ایجاد کرده است. این مقاله با رویکردی تحلیلی و انتقادی، به بررسی جامع کاربردهای یادگیری عمیق در حوزه دریایی می پردازد. مبانی نظری معماری های کلیدی نظیر شبکه های عصبی کانولوشنی، حافظه های کوتاه مدت بلند، ترنسفورمرها، شبکه های عصبی گرافی و شبکه های فیزیک-آگاه تبیین می شود. سپس کاربردهای عملی در محورهای ادراک دریایی، پیش بینی مسیر و مدل سازی دینامیک، تصمیم گیری خودران، تشخیص اهداف زیرآبی، نگهداری پیش بینانه تجهیزات دریایی و پایش محیط زیست مورد تحلیل قرار می گیرد. در نهایت، چالش های بنیادین از جمله شکاف آزمایشگاه-دریا، عدم قطعیت مدل ها، محدودیت توان محاسباتی و اطمینان پذیری بررسی می شود. نتیجه اصلی این بررسی آن است که گلوگاه واقعی پیشرفت در حوزه مورد نظر، فقدان چارچوب های یکپارچه برای تضمین اطمینان پذیری در شرایط خارج از توزیع است.

کلیدواژه ها:

یادگیری عمیق ، سامانه های دریایی ، ادراک چندوجهی ، پیش بینی مسیر ، شبکه های فیزیک-آگاه