科學家們開發了一種新的 AI 模型 STNet，它利用衛星數據來預測水下聲速剖面 (SSP)。 這項突破為水下聲學應用提供了更準確、更有效率的解決方案，例如通訊和環境監測。
STNet 是一種半轉換器神經網絡，它分析衛星衍生的海面溫度和鹽度數據。 然後，它預測 SSP，而無需現場測量。 這種創新方法提高了長期海洋 SSP 預測的準確性。 根據最近的研究，STNet 的預測準確度比傳統方法高出 12%。
這項進展對於理解聲音在海洋中的傳播方式至關重要，這對海洋生物、海軍行動和環境評估至關重要。 隨著氣候變遷改變海洋溫度，預測 SSP 的能力對於減輕潛在影響變得越來越重要。 在台灣，這項技術可以幫助改善對台灣海峽的海洋環境監測，並為相關的漁業和航運活動提供更準確的數據。
STNet 的成功代表了人工智能和衛星數據在海洋研究中的融合，為更深入地了解和保護我們的海洋環境開闢了新的途徑。