ردیابی اشیا زیر آب با هوش مصنوعی
یافته‌های جدید نشان می‌دهد که یادگیری تقویتی، که در زمینه کنترل، رباتیک و همچنین در توسعه ابزارهای مرتبط با پردازش زبان طبیعی مانند ChatGPT استفاده می‌شود، به ربات‌های زیر آب این امکان را می‌دهد تا در هر لحظه اقدامات لازم را انجام دهند. با استفاده از این روش، ربات‌ها می‌توانند به صورت خودآموز و بی‌نیاز به راهنمایی گام به گام انسان، کارها را انجام دهند.
با توجه به گفته محققان این پروژه، این نوع یادگیری به ما امکان می‌دهد تا با استفاده از یک برنامه کامپیوتری (شبکه عصبی)، آن را به گونه‌ای آموزش دهیم که برای انجام یک کار خاص بسیار بهتر عمل کند. آموزش این برنامه‌ها اغلب کار دشواری است. به عنوان مثال، ما توانستیم یک وسیله نقلیه خودران را به گونه‌ای آموزش دهیم که بتواند با بهترین شکل ممکن رانندگی کند و اطلاعات مکانی مورد نیاز را به‌درستی دریافت کند.
در حوزه کاوش اقیانوس، دانشمندان می‌توانند از ربات‌ها برای بهبود درک نحوه حرکت و مهاجرت حیوانات دریایی در مقیاس‌های مختلف استفاده کنند. همچنین، با استفاده از ربات‌ها، می‌توانند از حسگرها و تجهیزات برای نظارت بر چیزهای دیگری در اقیانوس استفاده کنند. ربات‌ها می‌توانند با یکدیگر در ارتباط باشند و اطلاعات را در زمان واقعی به اشتراک بگذارند. بعضی از ربات‌ها می‌توانند روی سطح آب حضور داشته باشند و اطلاعاتی را به ماهواره‌ها ارسال کنند، که به محققان اجازه می‌دهد تا به‌صورت دور از فاصله با رویدادهایی که در اقیانوس اتفاق می‌افتد آشنا شوند.
برای مکان‌یابی اجسام در اقیانوس، دانشمندان از سیگنال‌های صوتی استفاده می‌کنند، اما دقت این روش به مکانی که صدا را اندازه‌گیری می‌کند بستگی دارد. در این موضوع، استفاده از هوش مصنوعی و به‌ویژه یادگیری تقویتی برای پیدا کردن بهترین نقاط برای اندازه‌گیری سیگنال‌های صوتی و یافتن مسیر بهتر برای ربات، بسیار مهم است.
