論文の概要: Machine Learning for the Internet of Underwater Things: From Fundamentals to Implementation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.07413v1
• Date: Sun, 08 Mar 2026 01:54:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-10 15:13:14.493394
• Title: Machine Learning for the Internet of Underwater Things: From Fundamentals to Implementation
• Title（参考訳）: 水中物のインターネットのための機械学習:基礎から実装まで
• Authors: Kenechi Omeke, Attai Abubakar, Michael Mollel, Lei Zhang, Qammer H. Abbasi, Muhammad Ali Imran,
• Abstract要約: IoUT(Internet of Underwater Things)は、海洋観測、海洋資源管理、気候科学の重要な基盤となっている。 その発達は、厳しい音響減衰、地球上の無線システムよりもはるかに遅れた伝播、厳格なエネルギー制約、海流によって形成された動的トポロジーによって妨げられている。 機械学習は、これらの制限に対処するための重要な手段として現れ、水中無線センサネットワークの全層にわたるパフォーマンスを高めるデータ駆動メカニズムを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.012656001399952
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The Internet of Underwater Things (IoUT) is becoming a critical infrastructure for ocean observation, marine resource management, and climate science. Its development is hindered by severe acoustic attenuation, propagation delays far exceeding those of terrestrial wireless systems, strict energy constraints, and dynamic topologies shaped by ocean currents. Machine learning (ML) has emerged as a key enabler for addressing these limitations, offering data driven mechanisms that enhance performance across all layers of underwater wireless sensor networks. This tutorial survey synthesises ML methodologies supervised, unsupervised, reinforcement, and deep learning specifically contextualised for underwater communication environments. It outlines the algorithmic principles of each paradigm and examines the conditions under which particular approaches deliver superior performance. A layer wise analysis highlights physical layer gains in localisation and channel estimation, MAC layer adaptations that improve channel utilisation, network layer routing strategies that extend operational lifetime, and transport layer mechanisms capable of reducing packet loss by up to 91 percent. At the application layer, ML enables substantial data compression and object detection accuracies reaching 92 percent. Drawing on 300 studies from 2012 to 2025, the survey documents energy efficiency gains of 7 to 29 times, throughput improvements over traditional protocols, and cross layer optimisation benefits of up to 42 percent. It also identifies persistent barriers, including limited datasets, computational constraints, and the gap between theoretical models and real world deployment. The survey concludes with emerging research directions and a technology roadmap supporting ML adoption in operational underwater networks.
• Abstract（参考訳）: IoUT(Internet of Underwater Things)は、海洋観測、海洋資源管理、気候科学の重要な基盤となっている。 その発達は、厳しい音響減衰、地球上の無線システムよりもはるかに遅れた伝播、厳格なエネルギー制約、海流によって形成された動的トポロジーによって妨げられている。 機械学習(ML)は、これらの制限に対処するための重要な手段として現れ、水中無線センサネットワークの全層にわたるパフォーマンスを高めるデータ駆動メカニズムを提供する。 本チュートリアルでは,水中通信環境に特化して,教師付き,教師なし,強化,深層学習のML方法論を総合的に調査する。 各パラダイムのアルゴリズム原理を概説し、特定のアプローチが優れたパフォーマンスをもたらす条件について考察する。 レイヤワイズ分析では、ローカライゼーションとチャネル推定における物理層の増加、チャネル利用を改善するMAC層適応、運用寿命を延ばすネットワーク層ルーティング戦略、パケット損失を最大91%削減できるトランスポート層メカニズムが強調されている。 アプリケーション層では、MLにより、実質的なデータ圧縮とオブジェクト検出の精度が92%に達する。 2012年から2025年にかけての300件の研究結果によると、エネルギー効率は7～29回向上し、従来のプロトコルよりもスループットが向上し、クロス層最適化の利点が最大42%向上した。 また、限られたデータセット、計算上の制約、理論モデルと現実世界のデプロイメントのギャップなど、永続的な障壁を特定する。 この調査は、新たな研究の方向性と、運用水中ネットワークにおけるML導入を支援する技術ロードマップで締めくくられている。

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