6月21-23日にGdynia、Polandで開催されたTransNav2023（146論文発表；15Poster）においてマリン・テクノロジストの山根・加納による発表論文「Prediction of Ship's Speed Through Ground Using the Previous Voyage's Drift Speed:前航海の偏流データを用いた対地船速推定」が、The Best Paper Award（最優秀論文賞）を受賞しました。

本論文では、海流の時間変化が小さいことに注目し、前航での偏流情報を適切に取り出すアルゴリズムを開発しました。そして、これまでの航海で収集したデータと併せて機械学習のLightGBMで学習を行うことで航海計画立案時の航路上の対地船速を推定しています。前航での偏流データを利用しない場合に比較し、平均誤差で0.2ノット推定精度の向上が確認できました。また、これまでマリン・テクノロジストの物理モデルを用いた推定値と同等以上の推定精度を得ていると考えられる結果を得ました。

機械学習の手法を用いた本手法は、解釈性には欠けますが、対地船速の推定には有効であり、今後MTLの提供する航海支援サービスにとって強力なツールになると期待しております。

本論文は、TransNav Journalに掲載されております。

Prediction of Ship's Speed Through Ground Using the Previous Voyage's Drift Speed