論文の概要: Applications of Machine Learning in Chemical and Biological Oceanography
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.11557v2
- Date: Mon, 29 May 2023 05:59:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-31 03:31:19.835370
- Title: Applications of Machine Learning in Chemical and Biological Oceanography
- Title（参考訳）: 化学・生物海洋学における機械学習の応用
- Authors: Balamurugan Sadaiappan, Preethiya Balakrishnan, Vishal CR, Neethu T
Vijayan, Mahendran Subramanian and Mangesh U Gauns
- Abstract要約: 本稿では, 化学・生物海洋学分野における機械学習の利用について概説する。
グローバルな固定窒素濃度、部分二酸化炭素圧、その他の化学的性質の予測において、MLの適用は有望なツールである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Machine learning (ML) refers to computer algorithms that predict a meaningful
output or categorize complex systems based on a large amount of data. ML is
applied in various areas including natural science, engineering, space
exploration, and even gaming development. This review focuses on the use of
machine learning in the field of chemical and biological oceanography. In the
prediction of global fixed nitrogen levels, partial carbon dioxide pressure,
and other chemical properties, the application of ML is a promising tool.
Machine learning is also utilized in the field of biological oceanography to
detect planktonic forms from various images (i.e., microscopy, FlowCAM, and
video recorders), spectrometers, and other signal processing techniques.
Moreover, ML successfully classified the mammals using their acoustics,
detecting endangered mammalian and fish species in a specific environment. Most
importantly, using environmental data, the ML proved to be an effective method
for predicting hypoxic conditions and harmful algal bloom events, an essential
measurement in terms of environmental monitoring. Furthermore, machine learning
was used to construct a number of databases for various species that will be
useful to other researchers, and the creation of new algorithms will help the
marine research community better comprehend the chemistry and biology of the
ocean.
- Abstract（参考訳）: 機械学習(ML)は、意味のある出力を予測したり、大量のデータに基づいて複雑なシステムを分類するコンピュータアルゴリズムを指す。
MLは自然科学、工学、宇宙探査、ゲーム開発など様々な分野に適用されている。
本稿では, 化学・生物海洋学分野における機械学習の利用について概説する。
グローバルな固定窒素濃度、部分二酸化炭素圧、その他の化学的性質の予測において、MLの適用は有望なツールである。
機械学習は生物海洋学の分野でも使われ、様々な画像(顕微鏡、フローCAM、ビデオレコーダー)、分光計、その他の信号処理技術からプランクトン形式を検出する。
さらにMLは、その音響を利用して哺乳類を分類し、絶滅危惧種の哺乳類や魚類を特定の環境で検出した。
最も重要なことは、環境データを用いて、MLは低酸素状態や有害な藻類発生の予測に有効な方法であることが判明した。
さらに、機械学習は、他の研究者にとって有用な様々な種のデータベースを構築するために使用され、新しいアルゴリズムの作成は海洋研究コミュニティが海の化学や生物学をよりよく理解するのに役立ちます。
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