Machine Learning Inference of the Ocean Environment from Acoustic Data

从声学数据机器学习推断海洋环境

基本信息

  • 批准号:
    2889699
  • 负责人:
  • 金额:
    --
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    英国
  • 项目类别:
    Studentship
  • 财政年份:
    2023
  • 资助国家:
    英国
  • 起止时间:
    2023 至 无数据
  • 项目状态:
    未结题

项目摘要

The use of machine learning models to determine physical quantities of a complex underwater environment via acoustic data is relatively underdeveloped. Traditionally, research in underwater acoustics (the study of sound wave generation, propagation, scattering and reception in water) has mainly been applied for the use of sound wave navigation and ranging (SONAR) systems for communication, long-range sensing, target detection, marine wildlife monitoring and exploration.However, recent breakthroughs in data mining and analysis, supported by powerful super-computing capabilities, promise exciting new possibilities for the implementation of machine and deep learning approaches to develop methods to extract and predict important properties of the ocean that are relevant to underwater acoustics. The main properties of interest have been the sound speed profile and sediment geo-acoustics for which there are established model-based inversion schemes. It is expected that these and many other acoustically-relevant properties, across multiple scales, from internal waves and eddies to ocean spice, together with their spatial and temporal variability could now be derived from acoustic data using new machine learning inference methods. The result would be a much richer and truer description of the ocean environment which would improve the prediction accuracy of acoustic models and the associated performance of sonar systems.UK maritime forces are deployed 365 days a year across the world to provide a forward national presence that projects influence to safeguard our interests. This pattern of operational deployment depends on our ability to use and exploit the ocean environment. Consequently, the operational use of sonar systems depends on having a description of the ocean environment that includes all acoustically-relevant properties of the environment - the more complete this description is, the greater our ability to operate successfully.Unfortunately, direct measurement of such properties is difficult and expensive and the quality of the output from acoustic models that need this description are typically limited by the information that is available. The availability of ocean environment information is equally important for our understanding of complex ocean processes and sustainable use of the oceans. Healthy oceans are vital for life on Earth: they buffer the globe from the effects of anthropogenic CO2, support biodiversity and marine life, provide critical resources and a means of global transportation.The process of extracting information indirectly from measured acoustic data is called inversion. This acoustic measurement results from an acoustic signal that has propagated through the environment (changes to the signal result from different acoustically-relevant properties of the environment) before being received by a hydrophone or similar system. The acoustic measurement therefore contains information about the ocean environment that can be derived using suitable models and methods. The aim of this project is to use data-driven machine learning models to improve this resulting description of the ocean environment, to represent a wider range of ocean properties that are relevant to underwater acoustics, and to support our understanding, use and exploitation of the ocean environment.The focus of the project will be on machine learning models that can be use acoustic data collected by in-situ sensors and remote sensors, modelled data, historical data, and data from other sources, to infer acoustically relevant properties of the ocean environment, from which to build an up-to-date and accurate representation of the acoustic environment for any sonar deployment.
使用机器学习模型通过声学数据来确定复杂水下环境的物理量相对不发达。传统上,水下声学的研究(研究声波在水中的产生、传播、散射和接收)主要应用于声波导航和测距(SONAR)系统,用于通信、远程传感、目标探测、海洋野生动物监测和探索。然而,近年来在数据挖掘和分析方面的突破,以及强大的超级计算能力的支持,这为机器和深度学习方法的实施提供了令人兴奋的新可能性,以开发提取和预测与水下声学相关的海洋重要特性的方法。感兴趣的主要特性是声速剖面和沉积物地质声学,为此建立了基于模型的反演方案。预计这些和许多其他声学相关属性,跨多个尺度,从内波和漩涡到海洋香料,以及它们的空间和时间变化,现在可以使用新的机器学习推理方法从声学数据中推导出来。其结果将是对海洋环境的更丰富和更真实的描述,这将提高声学模型的预测精度和声纳系统的相关性能。英国海上部队每年365天部署在世界各地,以提供前沿国家存在,投射影响力,以维护我们的利益。这种行动部署模式取决于我们利用和开发海洋环境的能力。因此,声纳系统的操作使用取决于对海洋环境的描述,该描述包括环境的所有声学相关属性-该描述越完整,我们成功操作的能力就越大。直接测量这些特性是困难和昂贵的,并且来自需要这种描述的声学模型的输出的质量通常受到信息的限制这是可用的。海洋环境信息的提供对于我们了解复杂的海洋过程和可持续利用海洋同样重要。健康的海洋对地球上的生命至关重要:它们使地球仪免受人为二氧化碳的影响,支持生物多样性和海洋生物,提供关键资源和全球运输手段,从测量的声学数据中间接提取信息的过程称为反演。该声学测量结果来自于在被水听器或类似系统接收之前已经传播通过环境的声学信号(信号的变化来自于环境的不同声学相关特性)。因此,声学测量包含了可以使用适当的模型和方法得出的关于海洋环境的信息。该项目的目的是使用数据驱动的机器学习模型来改进对海洋环境的描述,以代表与水声学相关的更广泛的海洋属性,并支持我们对海洋环境的理解,使用和开发。该项目的重点将是机器学习模型,可以使用现场传感器和遥感器收集的声学数据,模拟数据、历史数据和来自其他来源的数据,以推断海洋环境的声学相关特性,从中为任何声纳部署建立声学环境的最新和准确的表示。

项目成果

期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ patent.updateTime }}

其他文献

吉治仁志 他: "トランスジェニックマウスによるTIMP-1の線維化促進機序"最新医学. 55. 1781-1787 (2000)
Hitoshi Yoshiji 等:“转基因小鼠中 TIMP-1 的促纤维化机制”现代医学 55. 1781-1787 (2000)。
  • DOI:
  • 发表时间:
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
  • 通讯作者:
LiDAR Implementations for Autonomous Vehicle Applications
  • DOI:
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
  • 通讯作者:
生命分子工学・海洋生命工学研究室
生物分子工程/海洋生物技术实验室
  • DOI:
  • 发表时间:
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
  • 通讯作者:
吉治仁志 他: "イラスト医学&サイエンスシリーズ血管の分子医学"羊土社(渋谷正史編). 125 (2000)
Hitoshi Yoshiji 等人:“血管医学与科学系列分子医学图解”Yodosha(涉谷正志编辑)125(2000)。
  • DOI:
  • 发表时间:
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
  • 通讯作者:
Effect of manidipine hydrochloride,a calcium antagonist,on isoproterenol-induced left ventricular hypertrophy: "Yoshiyama,M.,Takeuchi,K.,Kim,S.,Hanatani,A.,Omura,T.,Toda,I.,Akioka,K.,Teragaki,M.,Iwao,H.and Yoshikawa,J." Jpn Circ J. 62(1). 47-52 (1998)
钙拮抗剂盐酸马尼地平对异丙肾上腺素引起的左心室肥厚的影响:“Yoshiyama,M.,Takeuchi,K.,Kim,S.,Hanatani,A.,Omura,T.,Toda,I.,Akioka,
  • DOI:
  • 发表时间:
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
  • 通讯作者:

的其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

{{ truncateString('', 18)}}的其他基金

An implantable biosensor microsystem for real-time measurement of circulating biomarkers
用于实时测量循环生物标志物的植入式生物传感器微系统
  • 批准号:
    2901954
  • 财政年份:
    2028
  • 资助金额:
    --
  • 项目类别:
    Studentship
Exploiting the polysaccharide breakdown capacity of the human gut microbiome to develop environmentally sustainable dishwashing solutions
利用人类肠道微生物群的多糖分解能力来开发环境可持续的洗碗解决方案
  • 批准号:
    2896097
  • 财政年份:
    2027
  • 资助金额:
    --
  • 项目类别:
    Studentship
A Robot that Swims Through Granular Materials
可以在颗粒材料中游动的机器人
  • 批准号:
    2780268
  • 财政年份:
    2027
  • 资助金额:
    --
  • 项目类别:
    Studentship
Likelihood and impact of severe space weather events on the resilience of nuclear power and safeguards monitoring.
严重空间天气事件对核电和保障监督的恢复力的可能性和影响。
  • 批准号:
    2908918
  • 财政年份:
    2027
  • 资助金额:
    --
  • 项目类别:
    Studentship
Proton, alpha and gamma irradiation assisted stress corrosion cracking: understanding the fuel-stainless steel interface
质子、α 和 γ 辐照辅助应力腐蚀开裂:了解燃料-不锈钢界面
  • 批准号:
    2908693
  • 财政年份:
    2027
  • 资助金额:
    --
  • 项目类别:
    Studentship
Field Assisted Sintering of Nuclear Fuel Simulants
核燃料模拟物的现场辅助烧结
  • 批准号:
    2908917
  • 财政年份:
    2027
  • 资助金额:
    --
  • 项目类别:
    Studentship
Assessment of new fatigue capable titanium alloys for aerospace applications
评估用于航空航天应用的新型抗疲劳钛合金
  • 批准号:
    2879438
  • 财政年份:
    2027
  • 资助金额:
    --
  • 项目类别:
    Studentship
Developing a 3D printed skin model using a Dextran - Collagen hydrogel to analyse the cellular and epigenetic effects of interleukin-17 inhibitors in
使用右旋糖酐-胶原蛋白水凝胶开发 3D 打印皮肤模型,以分析白细胞介素 17 抑制剂的细胞和表观遗传效应
  • 批准号:
    2890513
  • 财政年份:
    2027
  • 资助金额:
    --
  • 项目类别:
    Studentship
CDT year 1 so TBC in Oct 2024
CDT 第 1 年,预计 2024 年 10 月
  • 批准号:
    2879865
  • 财政年份:
    2027
  • 资助金额:
    --
  • 项目类别:
    Studentship
Understanding the interplay between the gut microbiome, behavior and urbanisation in wild birds
了解野生鸟类肠道微生物组、行为和城市化之间的相互作用
  • 批准号:
    2876993
  • 财政年份:
    2027
  • 资助金额:
    --
  • 项目类别:
    Studentship

相似国自然基金

Scalable Learning and Optimization: High-dimensional Models and Online Decision-Making Strategies for Big Data Analysis
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2024
  • 资助金额:
    万元
  • 项目类别:
    合作创新研究团队
Understanding structural evolution of galaxies with machine learning
  • 批准号:
    n/a
  • 批准年份:
    2022
  • 资助金额:
    10.0 万元
  • 项目类别:
    省市级项目
煤矿安全人机混合群智感知任务的约束动态多目标Q-learning进化分配
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2022
  • 资助金额:
    30 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
基于领弹失效考量的智能弹药编队短时在线Q-learning协同控制机理
  • 批准号:
    62003314
  • 批准年份:
    2020
  • 资助金额:
    24.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
集成上下文张量分解的e-learning资源推荐方法研究
  • 批准号:
    61902016
  • 批准年份:
    2019
  • 资助金额:
    24.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
具有时序迁移能力的Spiking-Transfer learning (脉冲-迁移学习)方法研究
  • 批准号:
    61806040
  • 批准年份:
    2018
  • 资助金额:
    20.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
基于Deep-learning的三江源区冰川监测动态识别技术研究
  • 批准号:
    51769027
  • 批准年份:
    2017
  • 资助金额:
    38.0 万元
  • 项目类别:
    地区科学基金项目
具有时序处理能力的Spiking-Deep Learning(脉冲深度学习)方法研究
  • 批准号:
    61573081
  • 批准年份:
    2015
  • 资助金额:
    64.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
基于有向超图的大型个性化e-learning学习过程模型的自动生成与优化
  • 批准号:
    61572533
  • 批准年份:
    2015
  • 资助金额:
    66.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
E-Learning中学习者情感补偿方法的研究
  • 批准号:
    61402392
  • 批准年份:
    2014
  • 资助金额:
    26.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目

相似海外基金

Who is most affected by bullying in academic performance? An empirical study using causal inference and machine learning
谁在学业成绩上受到欺凌的影响最大?
  • 批准号:
    23K01372
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    --
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Leveraging Causal Inference and Machine Learning Methods to Advance Evidence-Based Maternal Care and Improve Newborn Health Outcomes
利用因果推理和机器学习方法推进循证孕产妇护理并改善新生儿健康结果
  • 批准号:
    10604856
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    --
  • 项目类别:
Innovative prediction method for for chemical-induced developmental toxicity using causal inference through machine learning.
通过机器学习进行因果推理来预测化学品引起的发育毒性的创新方法。
  • 批准号:
    23H03555
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    --
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
Unravel machine learning blackboxes -- A general, effective and performance-guaranteed statistical framework for complex and irregular inference problems in data science
揭开机器学习黑匣子——针对数据科学中复杂和不规则推理问题的通用、有效和性能有保证的统计框架
  • 批准号:
    2311064
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    --
  • 项目类别:
    Standard Grant
Distributed Machine Learning Methodology and System for Real-time Inference with Large-scale Point Clouds Towards Mobility Innovation
利用大规模点云进行实时推理的分布式机器学习方法和系统,迈向移动创新
  • 批准号:
    23H00464
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    --
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
Bayesian machine learning for complex missing data and causal inference with a focus on cardiovascular and obesity studies
用于复杂缺失数据和因果推理的贝叶斯机器学习,重点关注心血管和肥胖研究
  • 批准号:
    10563598
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    --
  • 项目类别:
Peering Inside the Black Box: Exploring Innovations in Interpretable Machine Learning and Causal Inference for the Explanation of Political Violence
窥视黑匣子:探索可解释的机器学习和因果推理的创新以解释政治暴力
  • 批准号:
    2901789
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    --
  • 项目类别:
    Studentship
MemberGuard: Protecting Machine Learning Privacy from Membership Inference
MemberGuard:保护机器学习隐私免受成员资格推断
  • 批准号:
    DP220102784
  • 财政年份:
    2022
  • 资助金额:
    --
  • 项目类别:
    Discovery Projects
Bayesian machine learning for causal inference with incomplete longitudinal covariates and censored survival outcomes
用于不完整纵向协变量和审查生存结果的因果推理的贝叶斯机器学习
  • 批准号:
    10620291
  • 财政年份:
    2022
  • 资助金额:
    --
  • 项目类别:
Dependable Predictive Inference with Uncertainty-Aware Machine Learning
通过不确定性感知机器学习进行可靠的预测推理
  • 批准号:
    2210637
  • 财政年份:
    2022
  • 资助金额:
    --
  • 项目类别:
    Continuing Grant
{{ showInfoDetail.title }}

作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了