Гар боломжтой ус доорх илрүүлэлтийн тоног төхөөрөмжийн эрэлт өсөж байна

Жижиг хэмжээний ба арга газрын загасчдад зориулсан хөнгөн жинтэй шийдлийн эрэлт өсөж байна

Хацар болон жижиг хэмжээний эрэгтэй загасчид нь усны гүн байдал тогтмол өөрчлөгддөг цэвэр усанд хуучин арга нь сайн ажиллахгүй учраас илүү хөнгөн жинтэй, ус доорх ойлгох тоног төхөөрөмж рүү эргэж байна. Өнгөрсөн жилд Frontiers in Marine Science сэтгүүлд хэвлэгдсэн судалгаагаар хийморины загасчдын ойролцоогоор гурван хоёр нь хуучин тоног төхөөрөмжтэйгээ тэмцэж, 3 килограммын доор жинтэй, гэхдээ 200 метрээс илүү гүнд хүрч чадах төхөөрөмж хайж байгааг харуулсан. Жижиг төхөөрөмжүүд нь зөөвөрлөхөд хялбар байдаг, удаан цагаар далай дээр ажилсны дараа нуруу өвдөхийг бууруулдаг, хуучин аргаар таамаглахын оронд загаснууд хаана байгааг илүү нарийвчлалтай зураглаж өгдөг.

Гол зах зээлийн хандлага: Шигшүүр, бага цахилгаан хэрэглэдэг, ирмэгт суурилсан систем рүү шилжих

Далайн технологийн компаниуд хуучин загваруудын ойролцоогоор тал нь зай эзлэх жижиг, илүү үр ашигтай системүүд рүү хурдан шилжих явдал байна. Эдгээр шинэ төхөөрөмжүүд нэг удаагийн цэнэгээр дараалан ойролцоогоор 20 цаг ажиллах чадвартай бөгөөд цахилгаан хангалтгүй, эргэсээс хол орших загасны булганы хувьд маш их ялгаа гаргаж байна. Нөгөө нэг том давуу тал бол зөвхөн тоног төхөөрөмжид хиймэл оюун ухааныг шууд интеграци хийсэнтэй холбоотой юм. Энэ нь завсаргүй интернет холболт шаардлагагүй болгож өгдөг. Завсаргүй мобайл сүлжээний хүрээн захад гарч байдаг далайн тодорхой хэсгүүдэд ч гэсэн загасчингууд барьсан загасныхаа мэдээллийг бодит цагт хянах боломжтой болсон.

Туршлагын судалгаа: Өмнөд Азийн загас агнуурын булганд жингийн бага илрүүлэлтийн тоног төхөөрөмжийг хэрэглэх

Филиппинийн арлуудын эргийн олон арал дэх загасчид 2.5 кг-аас хөнгөн жинтэй эдгээр хөнгөн цэвэрхий AI гүнзгийрийн төхөөрөмжийг ашиглаж эхэлснээс хойш барьсан загасныхаа хэмжээг ойролцоогоор 40%-иар нэмэгдүүлж чадсан. Хэрэглэгчид энэ системийг далайн усанд тэсвэртэй, хялбар суурилуулалттай тул зөвхөн цагийн дотор сайн эзэмших боломжтой. Одоогийн байдлаар 120 гаруй эрэгтэй бүс нутгийн хамт олон энэ технологийг байнга ашиглаж байгаа нь хайхад их цагийг алдахад тусгай шалтгаан болдог. Нэмэлт давуу тал нь юу вэ гэвэл загасчид хоргодошгүй далайн амьтдыг барих тоо багассан явдал юм. Тайлангийн мэдээллээр шаардлагагүй барьсан амьтдын хэмжээг ойролцоогоор 22% бууруулсан нь гэр бүлийн орлого нэмэгдэхээс гадна далайн экосистемийг хамгаалахад нэмэлт хувь нэмрээ оруулж байна.

Орчин үеийн далайн технологийн үйл ажиллагаа ба зөөвөрлөх чадварыг тэнцвэржүүлэх

Үйлдвэрлэгчид үзүүрийн технологийг нэгтгэснээр ажиллагааг зөөвөрлөх чадалтай тэнцвэртэй байлгах аргыг олж байна. Зарим компаниуд загасны төрлүүдийг танихад оптимжуулсан сонарын импульсуудыг хөнгөн жинтэй CNN-тэй хослуулдаг. Шинэ дэвшил нь графен суурьтай хувиргагуур бөгөөд энэ нь мэдрэгчийн жинг хоёр болон гуравны нэг хүртэл бууруулдаг ч бага харагдах чадвартай усанд ч сайн илрүүлэх чадварыг хадгалж чаддаг. Сүүлийн үед Жава тэнгисийн бүс нутагт хийсэн шалгалтаар эдгээр шинэ системүүд 150 метрийн гүнд хүртэлх загасны цэргийг гурван метрээс доош нарийвчлалтайгаар олж чаддаг болохыг харуулсан. Энэ нь хуучин гар утасны хувилбартай харьцуулахад томоохон сайжруулалт бөгөөд жинхэнэ загас агшуулах нөхцөлд илрүүлэлтийн процессыг ойролцоогоор 35 хувиар илүү найдвартай болгодог.

Хөнгөн жинтэй дохиоллын илрүүлэлтийн үндсэн технологийн шинэчлэл

Далайн орчинд ашиглах үр дүнтэй гүн зүйлийн сургалтын загварууд (Оптимжуулсан FPS, FLOPs, Параметрүүд)

Хамгийн сүүлийн үеийн далайн хиймэл оюун нь YOLOv11n шиг шингэн гүнзгийрүүлсэн сургалтын загваруудыг ашиглан ус доорх зүйлсийг тодорхойлоход маш сайн үр дүнтэй ажилладаг. Эдгээр шинэ системүүд хуучин хувилбартай харьцуулахад тооцооллын чадал хэрэгцээгээ ойролцоогоор гуравны хоёроор бууруулсан ч, бараан усанд харагдац муу байхад ч ойролцоогоор 89% нарийвчлалыг хадгалж чаддаг. Инженерчид сүлжээний шаардлагагүй хэсгүүдийг хасах, параметрүүдийг 8 битийн утга болгон хөрвүүлэх зэрэг арга техникийг ашиглан энэ гайхамшит амжилтыг гаргаж авчээ. Үүний үр дүнд ийм системүүд жижиг, энерги хэмнэлттэй процессорууд дээр секундэд ойролцоогоор 32 кадр хурдтай ажиллаж чаддаг болсон. Энэ нь онгоц, дархлах хөлөгнүүд өгөгдлийг алсын сервер эсвэл хашлага руу илгээх шаардлагагүйгээр шууд доод талынх нь явагдаж буй зүйлсийг шинжилж чадна гэсэн үг юм.

Бодит цагт объект таних боломжийг олгодог хөнгөн сүлжээний архитектурууд

Сүлжээний бүтэц хайх (NAS) салбарт саяхан маш гайхамшигтай амжилтууд гарч байна. Жишээ нь LFN-YOLO нь 5.9 МВ-ийн санах ой эзлэх бөгөөд ус доорх өгөгдлийн цуглуулгатай ажиллах үедээ дунджаар ойролцоогоор 74.1% нарийвчлалд хүрч чаддаг. Ийм загваруудыг бодитоор ашиглахад 15 метр гүнд 10 см хэмжээтэй объектыг ч таниж чаддаг. Энэ нь ердийн конволюци хийх нейроны сүлжээнүүдтэй харьцуулахад ойролцоогоор 83%-иар бага хөвтөх цэгийн үйлдэл шаарддагаараа онцлог юм. Энэхүү үр ашгийг нь болгоомжтой боловсруулах дахин тооцооны хязгаарлагдмал нөхцөлд сүлжээний ирмэг дээр ажиллахад тохиромжтой болгодог бөгөөд бид бага хэмжээний төхөөрөмжүүдэд илүү их тооцооны чадварыг оруулах тусам илүү чухал болсон.

Бортны боловсруулалт: суурин суурилуулалтад загварын нарийн төвөгшлыг бууруулах

Орчин үеийн системүүд хязгаарлагдмал цахилгаан эрчим хүчтэй үед ч сайн ажиллах ёстой тул загварын параметрүүдийг (2.7 сая хүртэл) багасгаж, тооцооллын ачааллыг (ойролцоогоор 7.2 GFLOPs) бууруулдаг. Тэд үүнийг орон зайн пирамид нэгтгэлт болон сүүлийн үед их дурдагддаг гүнзгийрүүлэн тусгаарлагдсан конволюциуд зэрэг арга замаар хийдэг. SPD-Conv модульд нэмэгдэх үед сонирхолтой зүйл болдог: систем ерөнхийдөө параметрийн 76%-иар багассан ч байхад жижиг объектуудын бүх жижиг дэлгэрэнгүй мэдээллийг хадгалж чаддаг. Мөн эндээс илүү чухал зүйл бол бүх зүйл зөвхөн 12 ваттын цахилгаан эрчим хүч дотор ажилладаг. Энэ нь хуучин хувилбаруудтай харьцуулахад энергийг удамшилттай ашиглах чадварыг ойролцоогоор 40%-иар сайжруулдаг бөгөөд энэ нь цахилгаан эрчим хүчний хязгаарлалт сайтай ч ухаалаг чадвар шаарддаг төхөөрөмжүүдэд маш чухал.

Хялбаршуулсан ХИ алгоритмуудын нарийвчлал ба үр ашгийн хоорондын тэнцвэр

Энгийн хялбаршуулсан хиймэл оюунгийн загварууд судалгааны түвшний хувилбараасаа 5–8% нарийвчлал алддаг ч бодит ертөнцийн загасны аж ахуйн нөхцөлд 90%-иас дээш функциональ ашигтай байдлыг хадгалж чаддаг. Мэдлэгийн шингээлт болон тархалтын төвлөрлийн алдагдал (DFL) зэрэг аргууд нь үйлдэлийн зөрүүг багасгахад тусалдаг бөгөөд цочирдол, коррозид өртөмтгий орчинд ашиглах зориулалттай ирмэгийн төхөөрөмж дээр 640-480 сонорын оролтыг секундэд 28 кадр (FPS) хурдаар боловсруулах хөнгөн эвзэг илрүүлэлтийн толгойнуудыг боломжжуулдаг.

Бодит цагт загас илрүүлэх зориулалттай зөөврийн системүүдийг зохион бүтээх

Нягт эхоны тусгалыг оношлон илрүүлдэг хиймэл оюуны технологийг шигшсэн эхосаундеруудад нэгтгэх

Одоогийн үед овоорхон гарын эхосаундерууд нь програм хангамжид шууд багтсан нягт сургалтын загваруудыг агуулдаг бөгөөд ингэснээр 200 метрийн гүнд ч гэсэн жинхэнэ цагт нь загасны цэргийг тодорхойлоход боломжийг олгодог. Сүлжээний загварыг илүү сайн зохион байгуулснаар саяхан маш их дэвшил гарч байна. Эдгээр шинэ аргачлалууд нь хуучин CNN аргатай харьцуулахад загварын нарийн төвөгшлыг ойролцоогоор 73%-иар бууруулсан. Үүний улмаас YOLO-fish зэрэг системүүд далайн доорх хамгийн жижиг 5 квадрат сантиметр хэмжээтэй объектуудыг ч ялган таниж чаддаг болсон. Ингэснээр боловсруулахад удаан хугацаа шаардагдахгүй, нарийвчлалтай утга зүйлийг шаарддаг өрмөгчдөд энэхүү дэвшил маш их ач холбогдолтой болдог.

АСУУЛТЫН ХАРИУГ МЭДРЭХ ЦИКЛТЭЙГЭЭ СОНГОСОН СКАНЕРЫГ НЭГТГЭХ

Инженерчид сонарын пульсын интервалыг (20–40мс) оновчтой хиймэл оюун (AI) дүгнэлтийн мөчлөгтэй нийлүүлж, хоцрогдлыг багасгадаг. Жишээ нь, RTMDet суурилсан систем нь ирмэгийн техник хангамж дээр 32 FPS-ийг хангаж, сигналыг хүлээн авснаас хойш 0.5 секундын дотор ажиллах боломжтой мэдээллийг хангана—идэвхтэй загас барих үеийн шийдвэр гаргалтанд энэ нь чухал.

Булгийн усанд жижиг зүйлсийг илрүүлэх замаар барилтын нарийвчлалыг сайжруулах

Нунтгийн эрдэс ихтэй усанд илрүүлэлтийг сайжруулахын тулд орчин үеийн системүүд олон спектрийн зураглалыг дадлага тогтоосон поргоны алгоритмуудтай хослуулдаг. Талбайн туршилтууд нь Гауссын холимог загварын шүүлтүүр нь харьцангуй цэвэр сонараас биш, булгийн эстуарийн усанд илрүүлэлтийн нарийвчлалыг 22%-иар сайжруулдаг байна. Энэ нь худал илрүүлэлт болон алгасах магадлалыг эрс бууруулдаг.

Талбайн шалгалт: Зөөврийн илрүүлэгч тоноглолын бодит амьдрал дахь үзүүлэлт

Хойд Дорноодын загасны аж ахуйн салбарт хийсэн үл хамаарах үнэлгээ нь далайн долгионтой, гүн хурдан өөрчлөгдөх нөхцөлд ч гэсэн зөөврийн систем нь худалдааны төрлүүдийг танихад 89% нарийвчлалтай ажилладагийг баталсан. Гэсэн хэдий ч дууны отраж давхцаж, алдааны түвшин 14%-иин хүртэл нэмэгддэг тул шилжилтийн нягт загасны цуглага нь одоогоор нарийн төвөгтэй асуудал болсон хэвээр байна. Энэ нь ирээдүйн алгоритмын сайжруулалтын чухал чиглэл юм.

Хатуу далайн орчинд энерги хэмнэлттэй, найдвартай ажиллах

Далайд урт хугацаагаар ажиллах зориулалттай цахилгаан хүчнийг бага зарцуулах системийг инженерчлэх

Орчин үеийн ус доорх илрүүлэгч тоног төхөөрөмжийг зохион бүтээхэд сайн энергийн үр ашигтай байдал нь ялангуяа хэдэн хоног үргэлжилдэг урт хугацааны даалгаварт маш их ач холбогдолтой. Шинэ загварууд нь 200 ваттын доорх процессортой ирдэг бөгөөд дууны цахилгааны адаптив горимтой байдаг нь хуучин гарвертэй харьцуулахад цахилгааны хэрэглээг ойролцоогоор 45 хувиар бууруулдаг. Зарим хамгийн сайн загварууд нь далайн усанд дүрвэл идэвхжих нөөцийн баттерейнуудтай хамт нарны энергиар цэнэглэх боломжийг хослуулсан байдаг. Энэ хослол нь ихэнх цаг агаар бороотой үед ч тэдгээрийг гурваас дээш бүтэн өдөр тасралтгүй ажиллуулах боломжийг олгодог.

Дэвшилтэт материал: Коррозийн эсрэг, даралтанд тэсвэртэй хөнгөн нэгдмэл материал

Results in Engineering сэтгүүлд 2025 онд хийсэн шинжилгээ нь давстай усны орчинд нүүрстөрөгчийн шилэн бус материал нь металл материалыг дунджаар найм дахин илүү их хугацаа ажилладагийг харуулсан. Одоогоор үйлдвэрлэл нь цаасан болон гялан шиг гүн рүү орох (6,000 метр хүртэл) чадвартай, харин цагаан тугалдагтай адил жингийнхээ 85% хөнгөн графенийн полимерийг илүүд үздэг.

Нөөц хязгаарлагдмал нөхцөлд найдвартай байдлыг болон үргэлжлэх хугацааг хангах

Арав жилийн эвдрэл хоёрдмол долоо хоногт тохион мөөхийн задралаас үүсэх хүхрийн хүчилтэй төстэй нөхцөлд материалыг оролцуулан зүйлсийг хурдасгах тест хийдэг. Төхөөрөмжүүд жижиг пластик бөөмсийг гадагшлах зориулалттай давхар битүүлэгтэй IP68 хайрцагтай хамт ирдэг бөгөөд тусгай эпоксидын давхарга нь хагас миллиметр хүртэлх гадаргын цоорхойг засварладаг шинж чанартай. Хялбархан суурилуулдаг бусад хэсгүүдийг хослуулахад загасчид ямар нэгэн нарийн тоног төхөөрөмж шаардлагагүйгээр асуудалтай мэдрэгчийг шууд ажлын байран дээр нь солих боломжтой. Иймд цивилизациас хол, арал дагуу үйл ажиллагааг гээхгүйгээр хурдан засвар хийх нь хамгийн чухал байдаг үед энэ нь ихээхэн ялгаатай.

Түгээмэл асуулт

Хөнгөн жинтэй доорги усанд илрүүлэгч төхөөрөмжийн давуу талууд юу вэ?

Хөнгөн жинтэй, ус доорх илрүүлэгч төхөөрөмж нь хөдөлгөөнтэй байдал, ажиллаж буй хүний ядарч сульдахыг багасгах, загасны байршлыг зурагтах нарийвчлалыг сайжруулах зэрэг олон давуу талтай. Эдгээр төхөөрөмжүүд ихэвчлэн 3 кг-аас бага жинтэй бөгөөд 200 метрээс илүү гүнд хүрэх чадвартай байдаг тул шороо, үелзэж өөрчлөгдөж байдаг усанд ажилладаг жижиг эдлэлийн загасчидад тохиромжтой.

Загас агнуурын бүлгүүд АШЗА-ийн дууны төхөөрөмжийг хэрэглэснээр ямар ашиг олсон бэ?

Тусгайлан Зүүн Өмнөд Азийн загас агнуурын бүлгэмд АШЗА-ийн дууны төхөөрөмжийг хэрэглэснээс хойш барьсан загасны хэмжээ 40%-иар нэмэгдсэн. Мөн эдгээр төхөөрөмжүүд нэмэлтээр барьж авдаг загасны хэмжээг 22%-иар бууруулж, илүү их ашиг олох боломжийг бий болгох ба далайн экосистемд учруулах хохирлыг багасгадаг.

Гар дээрээ ашиглах ус доорх илрүүлэгч төхөөрөмжинд ямар технологийн шинэчлэлүүдийг ашиглаж байна?

Сүүлийн үеийн шинэчлэлтүүд нь ус доорх объектуудыг олох зориулалттай гүн сургалтын загвар, хөнгөн жинтэй сүлжээний архитектур болон загварын нарийн төвөгшлыг бууруулах зорилгоор багаж дээрх боловсруулалтыг ашиглаж байна. Эдгээр системүүд тооцоолох чадварын шаардлагыг эрс бууруулж, өндөр нарийвчлалыг хадгалж, цаг үедээ усны тоног төхөөрөмж дээр шууд объектыг илрүүлэх, шинжилгээ хийх боломжийг олгодог.

Орчин үеийн материалууд илрүүлэгч тоног төхөөрөмжийн найдвартай байдлыг хэрхэн дэмжих вэ?

Нүүрстөрөгчийн шилжүүлэг, графенийг нэмсэн полимер зэрэг дэвшилтэт материалууд нь ус доорх илрүүлэгч тоног төхөөрөмжийн найдвартай байдлыг сайжруулдаг. Эдгээр материалууд их хэмжээний коррозийн тэсвэрт чадал, даралтанд тэсвэртэй байдаг бөгөөд хатуу далайн орчинд удаан хугацаагаар ашиглахад чухал үүрэг гүйцэтгэдэг.

Ус доорх илрүүлэгч тоног төхөөрөмжид ямар бэрхшээлүүд үлдсэн байна вэ?

Хөгжил хэдийгээр гарч байгаа ч, шигүү цугласан загасны бүлгийг илрүүлэхэд алдааны өндөр түвшин, усны нөхцөл байдлын өөрчлөлтөд тогтвортой ажиллагааг хангах зэрэг зарим бэрхшээлүүд үлдсээр байна. Эдгээр асуудлыг шийдвэрлэхийн тулд алгоритмын тасралтгүй сайжруулалт хийж байна.