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Questa monografia presenta un framework di deep learning per la caratterizzazione dei fondali marini, che integra la fisica dei campi acustici vettoriali con le reti neurali. Introduce i parametri di Stokes degli idrofoni vettoriali come caratteristiche robuste per l’inversione geoacustica e sviluppa reti specializzate (BP, MTL-TCN, U-Net + ATT-BP) per stimare i parametri dei sedimenti ed estrarre curve di dispersione. Validato nel Mar Giallo, il metodo raggiunge un’accuratezza comparabile a quella del core in pochi minuti, superando significativamente le tecniche tradizionali in termini di velocità e robustezza. Il lavoro evidenzia la sinergia tra principi fisici e apprendimento basato sui dati, offrendo una soluzione scalabile per la mappatura dei fondali marini in tempo reale e il progresso del rilevamento autonomo dell’oceano.
