人工智能（AI）與水產養殖的變革性融合

Abstract
人工智能通過機器學習（ML）和深度學習（DL）技術為可持續水產養殖提供創新解決方案，顯著提升水質管理、魚類健康監測和養殖效率。DL算法如卷積神經網絡（CNN）和長短期記憶網絡（LSTM）通過處理傳感器數據與圖像，實現精準預測與自動化決策，但數據標準化與計算成本仍是主要瓶頸。

Introduction
全球人口增長至2050年的96億將加劇糧食需求，智能水產養殖成為保障營養安全的核心。AI整合物聯網（IoT）與云計算，優化養殖環境與資源分配。2015年后相關研究呈指數增長，但美國在論文質量上領先，中國雖產量高但平均引用率下降。

Artificial intelligence (AI) and its classification
AI分支包括人工神經網絡與專家系統，表2對比了各算法優劣。例如，隨機森林適用于高維數據，而支持向量機（SVM）在小樣本中表現優異。

Advanced Deep Learning (DL) Architectures
自編碼器（AE）通過無監督學習壓縮數據特征，CNN擅長圖像識別（如魚類行為分析），LSTM則處理時序數據（如水質波動預測）。多模態模型結合傳感器與視頻數據，提升系統魯棒性。

Aquaculture management practices
圖11顯示AI已應用于投喂優化、繁殖周期調控等環節。例如，基于DL的投喂系統減少飼料浪費達20%，而圖像分析技術可實時統計魚群密度。

Major challenges
數據缺乏標準化格式，且農場間共享困難；模型泛化能力受限于區域水質差異；邊緣設備算力不足制約實時部署。

Conclusions
AI通過減少抗生素使用與環境污染推動綠色養殖，未來需建立跨機構數據庫并開發輕量化模型。韓國海洋科學技術院（KIMST）的資助項目為技術落地提供了重要支持。

（注：以上內容嚴格基于原文縮編，未新增觀點或數據）