論文の概要: AI-Driven Marine Robotics: Emerging Trends in Underwater Perception and Ecosystem Monitoring

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.01878v1
• Date: Tue, 02 Sep 2025 01:51:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-04 15:17:03.875602
• Title: AI-Driven Marine Robotics: Emerging Trends in Underwater Perception and Ecosystem Monitoring
• Title（参考訳）: AI駆動型海洋ロボット - 水中知覚と生態系モニタリングの新たなトレンド
• Authors: Scarlett Raine, Tobias Fischer,
• Abstract要約: 海洋生態系は気候変動によって圧力が増し、スケーラブルでAIによる監視ソリューションの必要性が高まっている。 本稿では,水中AIの急速な台頭を主要な研究フロンティアとして検討し,海洋認識をAIイノベーションの触媒に変化させた要因を分析する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.107513287801565
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Marine ecosystems face increasing pressure due to climate change, driving the need for scalable, AI-powered monitoring solutions. This paper examines the rapid emergence of underwater AI as a major research frontier and analyzes the factors that have transformed marine perception from a niche application into a catalyst for AI innovation. We identify three convergent drivers: environmental necessity for ecosystem-scale monitoring, democratization of underwater datasets through citizen science platforms, and researcher migration from saturated terrestrial computer vision domains. Our analysis reveals how unique underwater challenges - turbidity, cryptic species detection, expert annotation bottlenecks, and cross-ecosystem generalization - are driving fundamental advances in weakly supervised learning, open-set recognition, and robust perception under degraded conditions. We survey emerging trends in datasets, scene understanding and 3D reconstruction, highlighting the paradigm shift from passive observation toward AI-driven, targeted intervention capabilities. The paper demonstrates how underwater constraints are pushing the boundaries of foundation models, self-supervised learning, and perception, with methodological innovations that extend far beyond marine applications to benefit general computer vision, robotics, and environmental monitoring.
• Abstract（参考訳）: 海洋生態系は気候変動によって圧力が増し、スケーラブルでAIによる監視ソリューションの必要性が高まっている。 本稿では,水中AIの急速な台頭を主要な研究フロンティアとして検討し,ニッチな応用からAIイノベーションの触媒へと海洋認識を転換した要因を分析した。 生態系規模のモニタリングのための環境の必要性,市民科学プラットフォームによる水中データセットの民主化,飽和地球コンピュータビジョンドメインからの研究者のマイグレーション,の3つのコンバージェントドライバを特定した。 我々の分析は、水中のユニークな課題、濁度、秘密種の検出、専門家のアノテーションボトルネック、生態系横断の一般化が、弱い教師付き学習、オープンセット認識、劣化した条件下での堅牢な認識において、いかに根本的な進歩を導いているかを明らかにしている。 我々は、データセット、シーン理解、そして3D再構成の新たなトレンドを調査し、受動的観察からAI駆動のターゲット介入能力へのパラダイムシフトを強調した。 この論文は、水中の制約が、一般的なコンピュータビジョン、ロボティクス、環境モニタリングの恩恵を受けるために、海洋の応用を超えた方法論的な革新によって、基礎モデル、自己教師付き学習、知覚の境界を押し広げていることを実証する。

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