離岸流是海灘溺水事故的元兇之一，因其突發性強、隱蔽性高，傳統“先檢測、后預警”的被動監測模式難以留出黃金救援窗口。針對這一問題，中國科學院計算機網絡信息中心研究海洋復雜動態環境下的感知與時空預測技術，提出基于未來幀感知的離岸流主動預測框架RipAlert，實現從“被動識別”到“主動預警”的跨越。
針對海浪動態變化快、早期特征微弱的挑戰，研究團隊設計區域敏感光流預測技術，將海面劃分為靜止、湍流及逆流區域，實現對未來3秒至5秒海岸動力學演變推演。科研人員同時首創內容感知熵注意力模塊，通過計算局部信息熵動態聚焦高頻湍流區域，提升模型在復雜海況下捕捉微弱逆流征兆的靈敏度。RipAlert在RipVIS基準測試中取得優于現有主流模型的SOTA性能表現。
該系統聯合中國科學院海洋研究所和嶗山實驗室，已完成初步輕量化移動端適配和應用。
相關研究成果被國際人工智能國際會議AAAI 2026錄用。研究工作得到國家重點研發計劃的支持。