近日，浙江大学海洋学院海洋科学专业2020级本科生丁宜勉、2019级本科生徐敬泽华等，依托学校2023年国家级大学生创新创业训练项目（国创SRTP）“基于机器学习的水下目标体轴频电场定位研究”完成的论文“Multi-AUV Assisted Seamless Underwater Target Relying on Deep Learning and Reinforcement Learning”被国际神经网络联合大会（International Joint Conference on Neural Networks，IJCNN）接收，并将应邀参加该会议作相关报告。IJCNN由国际神经网络学会和IEEE计算智能学会联合举办，将于6月30日—7月5日在日本横滨召开。

利用自主水下航行器(AUV)跟踪目标物是实现水下救援和目标探测的关键。由于目标体的高机动性和复杂的水下环境，AUV往往无法实时准确地获得目标体位置。而且单个AUV有限的传感范围无法应对目标逃逸问题，因此需要多AUV协同跟踪目标，即多AUV通过水声链路和通信组成一个智能群体，提高目标跟踪性能。因此，如何同时实现目标的精确定位和稳定跟踪，成为水下目标物探测的一大挑战。

浙江大学海洋学院副教授、博士生导师李刚长期从事海洋电磁探测和多海洋地球物理数据联合反演及应用等研究，并面向海洋科学、海洋工程与技术专业开设专业选修课《数值模拟与机器学习基础》。在学习该课程的过程中，丁宜勉等同学开始对基于机器学习的海洋轴频电场探测技术及应用产生了浓厚的兴趣，并在李刚老师指导下开展相关科研训练。

“我们选择以AUV为研究对象，融合轴频电场和人工智能方法，采用深度学习反演与强化学习训练多AUV对目标物进行精准定位与协同追踪，并有望为该领域提供一种新型融合算法。”丁宜勉介绍说，在项目实施期间，同学们都有针对性地阅读了大量的前沿文献，加深对领域前沿动态的了解，同时定期与指导老师和学长们进行学术交流和理论探讨，通过实验进行验证，最后顺利完成课题并撰写学术论文。

为了将科研训练项目研究深入化，尽早确定毕业设计课题方向，浙江大学海洋学院推出“科研训练-毕业设计”贯通实践教学项目，旨在更好的培育出更多具有科研能力的海洋领域卓越创新人才。该项目首先从2018级海洋科学专业开始试行，目前已试行两届学生。

“除了参与这个项目，我在本科期间的国创SRTP与毕业设计也是围绕AUV展开，逐步探索人工智能与海洋领域AUV的交叉创新点，这也是我研究生阶段的科研方向。”徐敬泽华于2023年毕业并被保送至清华大学电子信息专业读研，他说，“由于始终以此为目标前进，我的每一步都走得异常坚定而不遗余力。”

海洋学院海洋技术专业2020级本科生谢冠文、2021级本科生曾永明也参与了该SRTP项目，“刚接触课题时一头雾水，好在师兄与老师为我们制定了周密的培养计划，帮助我们找到了以强化学习为课题切入点。”两位同学们都表示，强化学习应用前景广阔，这次科研经历让他们了解了其应对复杂需求的卓越能力，“之后我们也会继续思考深度学习前沿技术如何与水下应用结合，让AI为海洋产业赋能。”

（丁华刚 孙晓航）