در جهان امروز، هوش مصنوعی ابزاری روزمره و کارآمد در بسیاری از حوزه‌های علمی و صنعتی شده است. یکی از زمینه‌هایی که به‌طور چشمگیری از ظرفیت‌های هوش مصنوعی بهره می‌برد، علوم دریایی و اقیانوس‌شناسی است. با توجه به گستردگی و پیچیدگی محیط‌های دریایی، جمع‌آوری، پردازش و تحلیل داده‌های مرتبط با این حوزه همواره با چالش‌هایی همراه بوده است.
به گزارش ایسنا، هوش مصنوعی امروزه نه‌تنها این چالش‌ها را کاهش داده، بلکه دروازه‌های جدیدی را به روی پژوهشگران باز کرده است. در ادامه، به نمونه‌های ‎مهمی از کاربردهای هوش مصنوعی در علوم دریایی پرداخته می‎شود.  
 نظارت هوشمند بر محیط‌های دریایی 
یکی از کاربردهای کلیدی هوش مصنوعی در علوم دریایی، نظارت بر محیط‌های دریایی است. سامانه‌های هوشمند مبتنی بر یادگیری ماشین (Machine Leaning) قادرند با پردازش تصاویر ماهواره‌ای، داده‌های حسگرهای شناور و زیردریایی‌ها ، تغییرات دمای آب، جریان‌های اقیانوسی، سطح اکسیژن محلول در آب و حتی حضور گونه‌های خاص زیستی را به‌صورت بلادرنگ رصد کنند. به‌عنوان مثال، الگوریتم‌های تشخیص الگو (Patten Recognition) می‌توانند شکوفایی‌های جلبکی را پیش‌بینی کرده و هشدارهای زودهنگامی را برای جلوگیری از خسارات زیست‌محیطی و اقتصادی صادر نمایند. 
 ایمنی دریانوردی با پیش‌بینی ارتفاع موج
ارتفاع موج یکی از پارامترهای حیاتی در برنامه‌ریزی‌های دریانوردی، فعالیت‌های بندری، ماهیگیری و حتی ساخت سازه‌های ساحلی است. موج‌های شدید نه‌تنها خطراتی برای کشتی‌ها و قایق‌ها ایجاد می‌کنند، بلکه می‌توانند به زیرساخت‌های ساحلی آسیب جدی وارد کنند.روش‌های سنتی پیش‌بینی موج معمولاً مبتنی بر مدل‌های عددی هستند که نیازمند داده‌های دقیق هواشناسی و منابع محاسباتی گسترده‌ای می‌باشند. در مقابل، مدل‌های هوش مصنوعی به‌ویژه مدل‎های مبتنی بر شبکه‌های عصبی مصنوعی با آموزش روی داده‌های باد زمان‎های گذشته، قادرند ارتفاع موج را با دقت مناسب برای زمان‎های آینده پیش‌بینی کنند. این مدل‌ها نه‌تنها سرعت پردازش بسیار بالاتری دارند، بلکه در شرایطی که داده‌های ورودی نویزی باشند نیز عملکرد پایداری از خود نشان می‌دهند.  
 پیش‌بینی جزر و مد دریا
پدیده‌ جزر و مد، ناشی از نیروهای گرانشی ماه و خورشید بر روی جرم آب‌های اقیانوسی است و یکی از منظم‌ترین پدیده‌های دریایی محسوب می‌شود. با این حال، در خلیج‌های کم‌عمق مانند خلیج فارس ویژگی‎های محلی مانند شکل ساحل، عمق آب و جریان‌های دریایی، باعث انحراف از الگوهای نظری جزر و مد می‌شوند. این انحرافات، پیش‌بینی دقیق جزر و مد را با چالش مواجه می‌سازد. 
هوش مصنوعی در این زمینه نیز تحول‌آفرین بوده است. مدل‌های مبتنی بر یادگیری ماشین قادرند با تحلیل بلادرنگ داده‌های ایستگاه‌های سنجش سطح آب، داده‌های ماهواره‌ای و پارامترهای نجومی، جدول جزر و مد محلی را با دقت بسیار بالا و برای هر نقطه از ساحل تولید کنند. این پیش‌بینی‌ها برای برنامه‌ریزی فعالیت‌های بندری، ورود و خروج کشتی‌ها، ماهیگیری، و حتی گردشگری ضروری هستند.  
 شناسایی و پایش آلودگی‌های دریایی
یکی از چالش‌های بزرگ در علوم دریایی، شناسایی و پایش آلودگی‌های محیطی به‌ویژه ریزش نفت و پراکندگی پلاستیک‌های دریایی است. این آلاینده‌ها نه‌تنها به اکوسیستم‌های دریایی آسیب می‌زنند، بلکه از طریق زنجیره‌ غذایی، تهدیدی برای سلامت انسان نیز محسوب می‌شوند. سنتی‌ترین روش‌های پایش، مبتنی بر نمونه‌برداری‌های میدانی و بازرسی‌های هوایی هستند که هزینه‌بر، زمان‌بر و گاهی دیرهنگام هستند. 
هوش مصنوعی این تصویر را دگرگون کرده است. با استفاده از پردازش تصاویر ماهواره‌ای و پهپادی و به‌کارگیری الگوریتم‌های بینایی ماشین (Computer Vision)، سامانه‌های هوشمند قادرند لکه‌های نفتی را در عرض چند دقیقه پس از ریزش شناسایی کنند. همچنین، مدل‌های یادگیری عمیق می‌توانند با تحلیل طیف‌های نوری تصاویر، انواع پلاستیک‌های شناور را از جلبک یا سایر مواد طبیعی متمایز سازند. در برخی پروژه‌های بین‌المللی، ربات‌های دریایی به‌صورت خودکار آلاینده‌ها را ردیابی کرده و نقشه‌های پراکنش آن‌ها را تولید می‌کنند. در ایران نیز، با توجه به فعالیت‌های نفتی گسترده در خلیج فارس، توسعه‌ی سامانه‌های هوشمند پایش آلودگی نفتی می‌تواند گامی مؤثر در جهت حفاظت از محیط‌زیست دریایی باشد.