স্যাটেলাইট ডেটা ব্যবহার করে সমুদ্রের শব্দ সনাক্তকরণে নতুন এআই মডেল

সম্পাদনা করেছেন: Inna Horoshkina One

বিজ্ঞান ও প্রযুক্তির অগ্রগতির সাথে সাথে, সমুদ্রের গভীরে শব্দ সনাক্তকরণের ক্ষেত্রে একটি নতুন দৃষ্টান্ত স্থাপন হয়েছে। বিজ্ঞানীরা STNet নামে একটি নতুন এআই মডেল তৈরি করেছেন, যা স্যাটেলাইট ডেটা ব্যবহার করে পানির নিচে শব্দের গতিবিধি (SSPs) পূর্বাভাস করতে পারে। এই উদ্ভাবন সমুদ্রের পরিবেশ পর্যবেক্ষণ এবং যোগাযোগের ক্ষেত্রে আরও কার্যকর করে তুলবে।

STNet, একটি সেমি-ট্রান্সফরমার নিউরাল নেটওয়ার্ক, স্যাটেলাইট থেকে প্রাপ্ত সমুদ্র পৃষ্ঠের তাপমাত্রা এবং লবণাক্ততার ডেটা বিশ্লেষণ করে। এর মাধ্যমে এটি সরাসরি পরিমাপ ছাড়াই SSPs পূর্বাভাস করতে সক্ষম। এই পদ্ধতি দীর্ঘমেয়াদী সমুদ্র SSP পূর্বাভাসের নির্ভুলতা বাড়ায়। উদাহরণস্বরূপ, সুন্দরবনের মতো ম্যানগ্রোভ অঞ্চলের বাস্তুতন্ত্র পর্যবেক্ষণে এই প্রযুক্তি সহায়ক হতে পারে, যা পরিবেশগত মূল্যায়নে গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা রাখবে।

এই অগ্রগতি জলবায়ু পরিবর্তনের কারণে সমুদ্রের তাপমাত্রার পরিবর্তনের প্রভাব বুঝতে সাহায্য করবে। শব্দ কিভাবে সমুদ্রের মধ্যে চলাচল করে, তা বোঝা সামুদ্রিক জীবন, নৌ কার্যক্রম এবং পরিবেশগত মূল্যায়নের জন্য অত্যন্ত জরুরি। জলবায়ু পরিবর্তনের ফলে সমুদ্রের তাপমাত্রা পরিবর্তনের সাথে সাথে SSPs পূর্বাভাস করার ক্ষমতা সম্ভাব্য প্রভাবগুলি কমাতে সাহায্য করবে।

উৎসসমূহ

  • Nature

  • STNet: Prediction of Underwater Sound Speed Profiles with An Advanced Semi-Transformer Neural Network

  • An Attention-Assisted Multi-Modal Data Fusion Model for Real-Time Estimation of Underwater Sound Velocity

  • Warming oceans will significantly alter how sound travels underwater

আপনি কি কোনো ত্রুটি বা অসঠিকতা খুঁজে পেয়েছেন?

আমরা আপনার মন্তব্য যত তাড়াতাড়ি সম্ভব বিবেচনা করব।