据悉，韩国海洋科学技术院（KIOST）与釜庆大学合作研发出一种用于海底地质分析和水下勘探的侧扫声呐（SSS）图像生成技术。相关研究成果发表在工程与计算建模领域全球知名期刊《工程与科学中的计算机建模（CMES）》2025年11月刊。

由KIOST海洋力量强化与国防研究部的李承勋研究员和釜庆大学计算机与人工智能工程系张元斗教授领导的研究团队，基于人工智能（AI）图像生成模型“CycleGAN”，结合三维建模和基于物理的阴影模型，开发出一种侧扫声呐图像生成技术。该技术为生成与实际海底勘探环境高度相似的侧扫声呐图像奠定了新的技术基础。

侧扫声呐是一种向海底倾斜发射声波，然后在接收反射信号后将水下地形和物体生成为图像的设备。它被广泛应用于海底地质分析、结构勘探和灾害响应等领域。然而，由于气象和海况的限制以及高昂的成本，获取大规模数据存在一定的困难。

为了解决这个问题，研究团队创建了包括沉船和沉没飞机在内的各种物体的三维模型，并应用了不同的转向、旋转和放置条件，以重现真实的反射和阴影特征。具体来说，通过引入一个精确的阴影模型，研究团队能够精准重现以往在人工智能研究中仅被简单处理的阴影区域。

该项研究解决了长期以来被认为是侧扫声呐图像分析领域一大瓶颈的数据短缺问题。由于无需长期实地调查即可高效模拟各种水下环境，该技术有望成为未来海洋科学技术领域人工智能研究的核心基础技术。此外，研究团队计划继续深入研究，进一步提升该技术，使其能够更精确地反映实际海洋环境的复杂特征。