論文の概要: The Role, Trends, and Applications of Machine Learning in Undersea Communication: A Bangladesh Perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.00669v1
• Date: Sat, 01 Mar 2025 23:53:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-05 19:16:59.077339
• Title: The Role, Trends, and Applications of Machine Learning in Undersea Communication: A Bangladesh Perspective
• Title（参考訳）: 海底コミュニケーションにおける機械学習の役割・動向・応用 : バングラデシュの視点
• Authors: Yousuf Islam, Sumon Chandra Das, Md. Jalal Uddin Chowdhury,
• Abstract要約: 本稿では,海上の安全を向上し,持続可能な資源利用を促進し,災害対応システムを強化するため,ML駆動型ソリューションを展開するためのロードマップを提案する。 バングラデシュはベンガル湾に豊富な資源を持つ海洋国であり、水中コミュニケーションに関わる課題に取り組むために機械学習の潜在能力を活用することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9999629695552196
• License:
• Abstract: The rapid evolution of machine learning (ML) has brought about groundbreaking developments in numerous industries, not the least of which is in the area of undersea communication. This domain is critical for applications like ocean exploration, environmental monitoring, resource management, and national security. Bangladesh, a maritime nation with abundant resources in the Bay of Bengal, can harness the immense potential of ML to tackle the unprecedented challenges associated with underwater communication. Beyond that, environmental conditions are unique to the region: in addition to signal attenuation, multipath propagation, noise interference, and limited bandwidth. In this study, we address the necessity to bring ML into communication via undersea; it investigates the latest technologies under the domain of ML in that respect, such as deep learning and reinforcement learning, especially concentrating on Bangladesh scenarios in the sense of implementation. This paper offers a contextualized regional perspective by incorporating region-specific needs, case studies, and recent research to propose a roadmap for deploying ML-driven solutions to improve safety at sea, promote sustainable resource use, and enhance disaster response systems. This research ultimately highlights the promise of ML-powered solutions for transforming undersea communication, leading to more efficient and cost-effective technologies that subsequently contribute to both economic growth and environmental sustainability.
• Abstract（参考訳）: 機械学習(ML)の急速な進化は、多くの産業で画期的な発展をもたらしている。 このドメインは、海洋探査、環境モニタリング、資源管理、国家安全保障などのアプリケーションに不可欠である。 バングラデシュはベンガル湾に豊富な資源を持つ海洋国であり、水中通信に関する前例のない課題に対処するためにMLの潜在能力を活用することができる。 さらに、環境条件は、信号減衰、マルチパス伝搬、ノイズ干渉、帯域幅の制限に加えて、この地域に特有のものである。 本研究では,深層学習や強化学習など,MLの領域における最新の技術,特に実装という意味でのバングラデシュのシナリオに集中して研究する。 本稿では,地域固有のニーズ,ケーススタディ,最近の研究を取り入れた地域的視点を提供し,海上での安全向上,持続可能な資源利用の促進,災害対応システムの向上を目的としたML駆動型ソリューションのロードマップを提案する。 この研究は最終的に、MLによる海底コミュニケーションを変革するソリューションの可能性を強調し、経済発展と環境持続可能性の両方に寄与するより効率的でコスト効率の良い技術へと繋がる。

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