«هوش مصنوعی» از ایمنی دریانوردی تا کاوش‌های زیردریایی
هوش مصنوعی تنها یک ابزار کمکی نیست، بلکه یک موتور محرکه در تحول علوم دریایی است. از پیش‌بینی بلایای طبیعی تا کشف گونه‌های جدید، از پیش‌بینی ارتفاع موج برای ایمنی دریانوردی و پیش‌بینی جزر و مد برای هماهنگی فعالیت‌های انسانی با ریتم طبیعی دریا، تا شناسایی هوشمند آلودگی‌های نفتی و پلاستیکی برای حفاظت از سلامت اکوسیستم‌های دریایی، با هوش مصنوعی که سبب تحول این حوزه علمی است. در ایران نیز، با توجه به موقعیت استراتژیک کشور در جنوب و دسترسی به دریاهای خزر و عمان، بهره‌گیری از این فناوری‌های نوین می‌تواند به‌طور چشمگیری به امنیت غذایی، امنیت زیست محیطی و توسعه پایدار کمک کند.
پژوهشگاه ملی اقیانوس‌شناسی، به‌عنوان یکی از مراکز پیشرو در حوزه‌ی علوم دریایی در کشور، با بهره‌گیری از ظرفیت‌های بومی و همکاری با دانشگاه‌ها و مراکز فناوری، در حال توسعه‌ی راهکارهای نوین مبتنی بر هوش مصنوعی برای پاسخ به چالش‌های دریایی ایران است. این پژوهشگاه نه‌تنها به تولید دانش تخصصی در حوزه‌های اقیانوس‌شناسی فیزیکی، زیستی و شیمیایی می‌پردازد، بلکه با طراحی سامانه‌های هوشمند پایش و پیش‌بینی، نقشی کلیدی در حفاظت از منابع دریایی و ارتقای امنیت ملی دریایی ایفا می‌کند.
• 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 کنندروش‌های سنتی پیش‌بینی موج معمولاً مبتنی بر مدل‌های عددی هستند که نیازمند داده‌های دقیق هواشناسی و منابع محاسباتی گسترده‌ای می‌باشند.
• 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.
• 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.
• پیش‌بینی تغییرات اقلیمی و آب‌وهوایی
اقیانوس‌ها نقشی کلیدی در تنظیم آب‌وهوای جهانی ایفا می‌کنند. هوش مصنوعی با تحلیل حجم عظیمی از داده‌های گذشته و بلادرنگ اقیانوسی، به مدل‌سازی دقیق‌تر پدیده‌هایی مانند ذوب یخ‌های قطبی و افزایش سطح آب دریاها کمک می‌کند. مدل‌های هوشمند مبتنی بر شبکه‌های عصبی عمیق (Deep Neural Networks) قادرند روابط غیرخطی بین متغیرهای اقلیمی را شناسایی کرده و پیش‌بینی‌هایی با دقت بالاتری ارائه دهند.
• مدیریت منابع زیستی دریایی
هوش مصنوعی در حفاظت از تنوع زیستی دریایی نیز نقشی اساسی ایفا می‌کند. سامانه‌های تشخیص خودکار گونه‌های دریایی با استفاده از پردازش تصویر و یادگیری عمیق، امکان شناسایی و شمارش ماهی‌ها، پستانداران دریایی و بی‌مهرگان را فراهم می‌آورند. این فناوری‌ها در پایش ذخایر ماهیگیری، کنترل صید غیرقانونی و طراحی مناطق حفاظت‌شده دریایی کاربرد گسترده‌ای دارند.
• کاوش‌های زیردریایی و رباتیک هوشمند
در سال‌های اخیر، ربات‌های زیردریایی (AUVs و ROVs) مبتنی بر الگوریتم‌های هوش مصنوعی، توانسته‌اند به‌صورت خودکار در اعماق اقیانوس‌ها حرکت کرده، داده جمع‌آوری کنند و حتی تصمیم‌گیری‌های لحظه‌ای انجام دهند. این ربات‌ها بدون نیاز به کنترل مستقیم انسان، قادرند به دنبال علائم زیستی، منابع معدنی یا حتی لاشه‌های کشتی‌های غرق‌شده بگردند. هوش مصنوعی به این سامانه‌ها اجازه می‌دهد تا در شرایط پیچیده و پویای محیط دریایی با حداکثر کارایی عمل کنند.
پژوهشگاه ملی اقیانوس‌شناسی، به‌عنوان یکی از مراکز پیشرو در حوزه‌ی علوم دریایی در کشور، با بهره‌گیری از ظرفیت‌های بومی و همکاری با دانشگاه‌ها و مراکز فناوری، در حال توسعه‌ی راهکارهای نوین مبتنی بر هوش مصنوعی برای پاسخ به چالش‌های دریایی ایران است. این پژوهشگاه نه‌تنها به تولید دانش تخصصی در حوزه‌های اقیانوس‌شناسی فیزیکی، زیستی و شیمیایی می‌پردازد، بلکه با طراحی سامانه‌های هوشمند پایش و پیش‌بینی، نقشی کلیدی در حفاظت از منابع دریایی و ارتقای امنیت ملی دریایی ایفا می‌کند.
• 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 کنندروش‌های سنتی پیش‌بینی موج معمولاً مبتنی بر مدل‌های عددی هستند که نیازمند داده‌های دقیق هواشناسی و منابع محاسباتی گسترده‌ای می‌باشند.
• 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.
• 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.
• پیش‌بینی تغییرات اقلیمی و آب‌وهوایی
اقیانوس‌ها نقشی کلیدی در تنظیم آب‌وهوای جهانی ایفا می‌کنند. هوش مصنوعی با تحلیل حجم عظیمی از داده‌های گذشته و بلادرنگ اقیانوسی، به مدل‌سازی دقیق‌تر پدیده‌هایی مانند ذوب یخ‌های قطبی و افزایش سطح آب دریاها کمک می‌کند. مدل‌های هوشمند مبتنی بر شبکه‌های عصبی عمیق (Deep Neural Networks) قادرند روابط غیرخطی بین متغیرهای اقلیمی را شناسایی کرده و پیش‌بینی‌هایی با دقت بالاتری ارائه دهند.
• مدیریت منابع زیستی دریایی
هوش مصنوعی در حفاظت از تنوع زیستی دریایی نیز نقشی اساسی ایفا می‌کند. سامانه‌های تشخیص خودکار گونه‌های دریایی با استفاده از پردازش تصویر و یادگیری عمیق، امکان شناسایی و شمارش ماهی‌ها، پستانداران دریایی و بی‌مهرگان را فراهم می‌آورند. این فناوری‌ها در پایش ذخایر ماهیگیری، کنترل صید غیرقانونی و طراحی مناطق حفاظت‌شده دریایی کاربرد گسترده‌ای دارند.
• کاوش‌های زیردریایی و رباتیک هوشمند
در سال‌های اخیر، ربات‌های زیردریایی (AUVs و ROVs) مبتنی بر الگوریتم‌های هوش مصنوعی، توانسته‌اند به‌صورت خودکار در اعماق اقیانوس‌ها حرکت کرده، داده جمع‌آوری کنند و حتی تصمیم‌گیری‌های لحظه‌ای انجام دهند. این ربات‌ها بدون نیاز به کنترل مستقیم انسان، قادرند به دنبال علائم زیستی، منابع معدنی یا حتی لاشه‌های کشتی‌های غرق‌شده بگردند. هوش مصنوعی به این سامانه‌ها اجازه می‌دهد تا در شرایط پیچیده و پویای محیط دریایی با حداکثر کارایی عمل کنند.