論文の概要: Enhancing Maritime Trajectory Forecasting via H3 Index and Causal Language Modelling (CLM)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.09596v2
• Date: Thu, 14 Nov 2024 18:57:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-15 15:22:44.630882
• Title: Enhancing Maritime Trajectory Forecasting via H3 Index and Causal Language Modelling (CLM)
• Title（参考訳）: H3 Index and Causal Language Modelling (CLM)による海上軌道予測の強化
• Authors: Nicolas Drapier, Aladine Chetouani, Aurélien Chateigner,
• Abstract要約: 本研究は, 人工位置のみを用いて軌道を予測可能な代替手段を提案する。 AISメッセージの緯度/経度座標は、H3インデックスを用いてセル識別子に変換する。 30分間のコンテキストで、船の軌道を正確に8時間先まで予測できることが示されています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.182479434666187
• License:
• Abstract: The prediction of ship trajectories is a growing field of study in artificial intelligence. Traditional methods rely on the use of LSTM, GRU networks, and even Transformer architectures for the prediction of spatio-temporal series. This study proposes a viable alternative for predicting these trajectories using only GNSS positions. It considers this spatio-temporal problem as a natural language processing problem. The latitude/longitude coordinates of AIS messages are transformed into cell identifiers using the H3 index. Thanks to the pseudo-octal representation, it becomes easier for language models to learn the spatial hierarchy of the H3 index. The method is compared with a classical Kalman filter, widely used in the maritime domain, and introduces the Fr\'echet distance as the main evaluation metric. We show that it is possible to predict ship trajectories quite precisely up to 8 hours ahead with 30 minutes of context, using solely GNSS positions, without relying on any additional information such as speed, course, or external conditions - unlike many traditional methods. We demonstrate that this alternative works well enough to predict trajectories worldwide.
• Abstract（参考訳）: 船舶軌道の予測は、人工知能における研究分野の増大である。 従来の手法は、時空間列の予測にLSTM、GRUネットワーク、さらにはTransformerアーキテクチャにも依存している。 本研究は,GNSS位置のみを用いて,これらの軌道を予測可能な代替手段を提案する。 この時空間問題を自然言語処理問題とみなす。 AISメッセージの緯度/経度座標は、H3インデックスを用いてセル識別子に変換する。 擬似オクタル表現により、言語モデルがH3インデックスの空間的階層を学習しやすくなる。 この手法は、海洋領域で広く用いられている古典カルマンフィルタと比較され、Fr'echet距離を主評価指標として導入する。 従来の手法とは異なり, 速度やコース, 外部条件などの付加的な情報に頼ることなく, GNSSの位置のみを用いて, 30分間のコンテキストで, 船の軌道を正確に8時間先まで予測できることが示されている。 我々は、この代替手段が世界中の軌道を予測するのに十分な効果があることを実証した。

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