کاربرد فناوری‌های اینترنت اشیا و هوش مصنوعی در پایش و مدیریت بوم‌سازگان‌های دریایی

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 گروه زیست‌شناسی دریا، دانشکده علوم و فناوری زیستی، دانشگاه شهید بهشتی، تهران، ایران.

2 گروه علوم جوی و اقیانوسی، دانشکده علوم و فنون دریایی، دانشگاه هرمزگان، بندرعباس، ایران.

10.22091/jmt.2025.14595.1011

چکیده

بوم‌سازگان‌های دریایی در دهه‌های اخیر به دلیل تغییرات اقلیمی، آلودگی و فعالیت‌های انسانی تحت فشار فزاینده‌ای قرار گرفته‌اند. پایش مؤثر این اکوسیستم‌ها برای مدیریت پایدار منابع دریایی و کاهش پیامدهای منفی انسانی ضروری است. با پیشرفت فناوری، استفاده از اینترنت اشیا و هوش مصنوعی به عنوان ابزارهای نوین برای جمع‌آوری و تحلیل داده‌های محیطی مورد توجه قرار گرفته است. این مطالعه با هدف بررسی کاربردهای اینترنت اشیا و هوش مصنوعی در پایش و مدیریت بوم‌سازگان‌های دریایی، توسعه چارچوبی یکپارچه و ارائه توصیه‌های عملی برای بهبود دقت و سرعت شناسایی تغییرات محیطی انجام شده است. پژوهش حاضر یک مرور نظام‌مند از مطالعات اخیر منتشرشده در 15 سال اخیر را انجام داده و بر منابع معتبر بین‌المللی تمرکز کرده است. داده‌ها با استفاده از تحلیل محتوا استخراج و چارچوبی شامل حسگرهای دریایی، شبکه‌های ارتباطی، الگوریتم‌های هوش مصنوعی و روش‌های پیش‌بینی ارائه شد.
یافته‌ها نشان می‌دهد که ترکیب اینترنت اشیا و هوش مصنوعی امکان پایش لحظه‌ای پارامترهای فیزیکی، شیمیایی و بیولوژیکی در گستره‌های جغرافیایی وسیع را فراهم می‌کند. استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی در تحلیل داده‌ها موجب پیش‌بینی بهتر تغییرات بوم‌سازگان و شناسایی نقاط بحرانی می‌شود. همچنین، این رویکرد باعث کاهش هزینه‌های نظارت و افزایش دقت تصمیم‌گیری مدیریتی می‌شود.
ادغام اینترنت اشیا و هوش مصنوعی در پایش دریایی می‌تواند پایه‌ای برای توسعه اقیانوس هوشمند و مدیریت پایدار منابع دریایی فراهم کند. این فناوری‌ها علاوه بر بهبود کارایی پایش، امکان واکنش سریع در برابر تهدیدهای محیطی و افزایش آگاهی علمی از تغییرات اکوسیستم‌های دریایی را فراهم می‌سازند.

کلیدواژه‌ها


Akyildiz, I. F., Pompili, D., & Melodia, T. (2004). Challenges for efficient communication in underwater acoustic sensor networks. ACM Sigbed Review1(2), 3-8.
Alharbi, H. A., & Aldossary, M. (2021). Energy-efficient edge-fog-cloud architecture for IoT-based smart agriculture environment. Ieee Access9, 110480-110492.
Amoli, P. V. (2016). An overview on current researches on underwater sensor networks: Applications, challenges and future trends. International Journal of Electrical and Computer Engineering6(3), 955.
Ananthi, M., Lakshmana Kumar, R., Muthu, B., & Punitha, P. (2025). Adaptive marine intelligence and sensing architecture for autonomous underwater ecosystem monitoring using AI and IoT integration. Intelligent Data Analysis, 1088467X251339271.
Awalludin, E. A., Yussof, W. N. J. H. W., Bachok, Z., Aminudin, M. A. F., Din, M. S. C., & Hitam, M. S. (2024). Monitoring climate change effects on coral reefs using edge-based image segmentation. International Journal of Electrical and Computer Engineering14, 398-408.
Barua, A., & Rasel, M. S. (2024). Advances and challenges in ocean wave energy harvesting. Sustainable Energy Technologies and Assessments61, 103599.
Bokhari, S., Hamrioui, S., & Aider, M. (2022). Cybersecurity strategy under uncertainties for an IoE environment. Journal of Network and Computer Applications205, 103426.
Boonnam, N., Udomchaipitak, T., Puttinaovarat, S., Chaichana, T., Boonjing, V., & Muangprathub, J. (2022). Coral reef bleaching under climate change: prediction modeling and machine learning. Sustainability14(10), 6161.
Cai, S., Zhu, Y., Wang, T., Xu, G., Liu, A., & Liu, X. (2019). Data collection in underwater sensor networks based on mobile edge computing. IEEE Access7, 65357-65367.
Chowdhury, A., Jahan, M., Kaisar, S., Khoda, M. E., Rajin, S. A. K., & Naha, R. (2024). Coral reef surveillance with machine learning: A review of datasets, techniques, and challenges. Electronics13(24), 5027.
Dar, F., Liyanage, M., Radeta, M., Yin, Z., Zuniga, A., Kosta, S., ... & Flores, H. (2023). Upscaling fog computing in oceans for underwater pervasive data science using low-cost micro-clouds. ACM Transactions on Internet of Things4(2), 1-29.
Dastjerdi, A. V., Gupta, H., Calheiros, R. N., Ghosh, S. K., & Buyya, R. (2016). Fog computing: Principles, architectures, and applications. In Internet of things (pp. 61-75). Morgan Kaufmann.
Doney, S. C., Fabry, V. J., Feely, R. A., & Kleypas, J. A. (2009). Ocean acidification: the other CO2 problem. Annual Review of Marine Science1(1), 169-192.
Durden, J. M. (2025). Environmental management using a digital twin. Environmental Science & Policy164, 104018.
Edeh, M. O., Dalal, S., Alhussein, M., Aurangzeb, K., Seth, B., & Kumar, K. (2024). A novel deep learning model for predicting marine pollution for sustainable ocean management. PeerJ Computer Science10, e2482.
Elo, S., Kääriäinen, M., Kanste, O., Pölkki, T., Utriainen, K., & Kyngäs, H. (2014). Qualitative content analysis: A focus on trustworthiness. SAGE open4(1), 2158244014522633.
Halpern, B. S., Longo, C., Lowndes, J. S. S., Best, B. D., Frazier, M., Katona, S. K., ... & Selig, E. R. (2015). Patterns and emerging trends in global ocean health. PloS one10(3), e0117863.
Hughes, T. P., Anderson, K. D., Connolly, S. R., Heron, S. F., Kerry, J. T., Lough, J. M., ... & Wilson, S. K. (2018). Spatial and temporal patterns of mass bleaching of corals in the Anthropocene. Science359(6371), 80-83.
IPBES, B. E. (2019). Global assessment report on biodiversity and ecosystem services of the Intergovernmental Science-Policy Platform on Biodiversity and Ecosystem Services. IPBES Secretariat1148.
Kaushal, H., & Kaddoum, G. (2016). Underwater optical wireless communication. IEEE Access4, 1518-1547.
Krishnan, S., & Prabu, M. (2024, December). Predicting Coral Bleaching: Forecasting Degree Heating Weeks using Sea Surface Temperature. In 2024 IEEE 8th International Conference on Information and Communication Technology (CICT) (pp. 1-6). IEEE.
Li, Y., Takahashi, S., & Serikawa, S. (2022). Cognitive ocean of things: a comprehensive review and future trends. Wireless Networks28(2), 917-926.
Lu, H., Wang, D., Li, Y., Li, J., Li, X., Kim, H., ... & Humar, I. (2019). CONet: A cognitive ocean network. IEEE Wireless Communications26(3), 90-96.
Lv, Z., Chen, D., Feng, H., Wei, W., & Lv, H. (2022). Artificial intelligence in underwater digital twins sensor networks. ACM Transactions on Sensor Networks (TOSN)18(3), 1-27.
Manderson, T., Li, J., Dudek, N., Meger, D., & Dudek, G. (2017). Robotic coral reef health assessment using automated image analysis. Journal of Field Robotics34(1), 170-187.
McLaren, K., McIntyre, K., & Prospere, K. (2019). Using the random forest algorithm to integrate hydroacoustic data with satellite images to improve the mapping of shallow nearshore benthic features in a marine protected area in Jamaica. GIScience & Remote Sensing56(7), 1065-1092.
Mell, P., & Grance, T. (2011). The NIST definition of cloud computing. Special Publication 800-145. National Institute of Standards and Technology. https://doi.org/10.6028/NIST.SP.800-145
Menon, V. G., Midhunchakkaravarthy, D., Sujith, A., John, S., Li, X., & Khosravi, M. R. (2022). Towards energy‐efficient and delay‐optimized opportunistic routing in underwater acoustic sensor networks for IoUT platforms: An overview and new suggestions. Computational Intelligence and Neuroscience2022(1), 7061617.
Metheniti, V., Parasyris, A., Pereira, R. S., & Kazanjian, G. (2025). Recent Advancements and Challenges in Artificial Intelligence for Digital Twins of the Ocean. Climate14(1), 3.
Mohsan, S. A. H., Li, Y., Sadiq, M., Liang, J., & Khan, M. A. (2023). Recent advances, future trends, applications and challenges of internet of underwater things (iout): A comprehensive review. Journal of Marine Science and Engineering11(1), 124.
Mudholkar, P., Mudholkar, M., Jijaba, K. J., & Kalita, J. P. (2025). Smart Aquaculture: IoT, Cloud Computing, and AI for Sustainable Fisheries. Vascular and Endovascular Review8(17s), 383-391.
Page, M. J., McKenzie, J. E., Bossuyt, P. M., Boutron, I., Hoffmann, T. C., Mulrow, C. D., ... & Moher, D. (2021). The PRISMA 2020 statement: an updated guideline for reporting systematic reviews. BMJ372. https://doi.org/10.1136/bmj.n71
Palaniswami, M., Rao, A. S., & Bainbridge, S. (2017). Real-time monitoring of the great barrier reef using internet of things with big data analytics. ITU J. ICT Discov1(1).
Periola, A. A., Alonge, A. A., & Ogudo, K. A. (2022). Edge computing for big data processing in underwater applications. Wireless Networks28(5), 2255-2271.
Prabu, M., Krishnan, S., & Umamageswaran, J. (2025, May). Leveraging Satellite Imagery for Predicting Thermal Heat Stress and Degree Heating Weeks in Coral Reefs using Convolutional LSTM. In 2025 International Conference on Computational Robotics, Testing and Engineering Evaluation (ICCRTEE) (pp. 1-7). IEEE.
Purkis, S., & Chirayath, V. (2022). Remote sensing the ocean biosphere. Annual Review of Environment and Resources47(1), 823-847.
Singh, S., Tran, T. A., & Shaheen, M. (2024). A Comprehensive study of AI (XAI) for ocean health monitoring. In Artificial Intelligence and Edge Computing for Sustainable Ocean Health (pp. 213-240). Cham: Springer Nature Switzerland.
Sharan, S., Kininmonth, S., & Mehta, U. V. (2021). Automated CNN based coral reef classification using image augmentation and deep learning. International Journal of Engineering Intelligent Systems29(4), 253-261.
Sharma, R., Sungheetha, A., & Reddy, A. (2025). DeepMarineNet: Deep Learning-Enhanced Underwater IoT Framework for Real-Time Marine Ecosystem Monitoring with Spatio-Temporal Analysis, M (Δt, x⇥). In 2025 2nd International Conference on New Frontiers in Communication, Automation, Management and Security (ICCAMS) (pp. 1-6). IEEE.
Sully, S., Burkepile, D. E., Donovan, M. K., Hodgson, G., & Van Woesik, R. (2019). A global analysis of coral bleaching over the past two decades. Nature Communications10(1), 1264.
Tao, J., Tian, H., Huang, S., Ye, Y., Xiong, Y., Huang, S., ... & Wu, J. (2025). Coral-YOLO: an intelligent optical vision sensing framework for high-fidelity marine habitat monitoring and forecasting. Sensors25(23), 7284.
Winkler, J., Badri-Hoeher, S., & Barkouch, F. (2023). Activity segmentation and fish tracking from sonar videos by combining artifacts filtering and a Kalman approach. IEEE Access11, 96522-96529.
Xu, H., Lv, B., Chen, J., Kou, L., Liu, H., & Liu, M. (2023). Research on a prediction model of water quality parameters in a marine ranch based on LSTM-BP. Water15(15), 2760.
Yussof, F. N., Maan, N., & Md Reba, M. N. (2021). LSTM networks to improve the prediction of harmful algal blooms in the west coast of Sabah. International Journal of Environmental Research and Public Health18(14), 7650.
Zhao, J. (2022). Multi-sensor deep learning for autonomous population monitoring of marine species. University of Delaware.