✨【 AI 解密鯊魚成長！】
人工智慧助力漁業管理與鯊魚永續保育

內容:
本系蔡文沛主任研究成果榮登國際頂級學術期刊 Ecological Informatics（SCI：Q1；生態學領域排名第 7/200，2024 年影響因子 7.3 (cracker)  該研究由輔仁大學數學系陳泓勳副教授、國立臺灣海洋大學環境生物與漁業科學學系王勝平教授，以及本校漁業科技與管理學系研究生凃奕安共同參與完成。研究團隊運用人工智慧神經網路（ANNs），在鯊魚體長與體重關係的估算上展現突破性成果，為永續漁業管理開啟新契機。

研究亮點：
1. AI 在資源評估的應用：人工智慧的加入能捕捉複雜的非線性成長模式。
2. 彌補關鍵物種資料缺口：針對西北太平洋十種鯊魚建立體長體重關係，彌補長期資料不足的缺口。
3. 永續管理助力：AI的應用可提升資源量評估的可靠性，協助資源管理的配套措施擬定，推動鯊魚保育與永續漁業。

全文連結︰
Chen, H. H., Wang, S. P., Tu, Y. A., & Tsai, W. P. (2025). Machine learning approach for estimating length–weight relationships in key shark species to support fisheries management. Ecological Informatics, 103425. (SCI:Q1, IF 7.3)

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1574954125004340?via%3Dihub