論文の概要: Amelia: A Large Dataset and Model for Airport Surface Movement Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.21185v2
• Date: Tue, 01 Apr 2025 22:28:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-03 13:16:02.056083
• Title: Amelia: A Large Dataset and Model for Airport Surface Movement Forecasting
• Title（参考訳）: Amelia:空港表面の動き予測のための大規模データセットとモデル
• Authors: Ingrid Navarro, Pablo Ortega-Kral, Jay Patrikar, Haichuan Wang, Alonso Cano, Zelin Ye, Jong Hoon Park, Jean Oh, Sebastian Scherer,
• Abstract要約: Ameliaフレームワークは4つの重要なコントリビューションで構成されている。 まず、Amelia-48はFAAのシステムワイド・インフォメーション・マネジメント(SWIM)プログラムを通じて収集された空港表面の動きの大規模なデータセットである。 第2に,マルチエージェント・マルチエアポート軌道予測のための大規模トランスフォーマーベースラインであるAmeliaTFを開発した。 第3に,Amelia-10は10の空港から292日間の処理後データからなる訓練と評価のベンチマークである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.224871624454943
• License:
• Abstract: The growing demand for air travel necessitates advancements in air traffic management technologies to ensure safe and efficient operations. Predictive models for terminal airspace can help anticipate future movements and traffic flows, enabling proactive planning for efficient coordination, collision risk assessment, taxi-out time prediction, departure metering, and emission estimations. Although data-driven predictive models have shown promise in tackling some of these challenges, the absence of large-scale curated surface movement datasets in the public domain has hindered the development of scalable and generalizable approaches. In this context, we propose the Amelia framework, which consists of four key contributions. First, Amelia-48, a large dataset of airport surface movement collected through the FAA's System Wide Information Management (SWIM) Program. This dataset includes over two years' worth of trajectory data (~70TB) across 48 US airports and map data. Second, we develop AmeliaTF, a large transformer-based baseline for multi-agent, multi-airport trajectory forecasting. Third, we propose Amelia-10, a training and evaluation benchmark consisting of 292 days of post-processed data from 10 different airports and a series of experiments to promote the development of foundation models in aviation. We provide baseline results across our benchmark using AmeliaTF. Finally, we release our framework and tools to encourage further aviation research in the forecasting domain and beyond at https://ameliacmu.github.io
• Abstract（参考訳）: 航空輸送需要の増大は、安全かつ効率的な運用を確保するために航空交通管理技術の進歩を必要としている。 ターミナル空域の予測モデルは、将来の動きや交通の流れを予測し、効率的な調整、衝突リスク評価、タクシーアウト時間予測、出発計測、排出予測のための積極的な計画を可能にする。 データ駆動予測モデルはこれらの課題に対処する上で有望であることを示しているが、パブリックドメインにおける大規模な曲面運動データセットの欠如は、スケーラブルで一般化可能なアプローチの開発を妨げている。 本稿では,4つの重要なコントリビューションからなるAmeliaフレームワークを提案する。 まず、Amelia-48はFAAのシステムワイド・インフォメーション・マネジメント(SWIM)プログラムを通じて収集された空港表面の動きの大規模なデータセットである。 このデータセットには、48の空港と地図データにわたる2年以上の軌跡データ(約70TB)が含まれている。 第2に,マルチエージェント・マルチエアポート軌道予測のための大規模トランスフォーマーベースラインであるAmeliaTFを開発した。 第3に,Amelia-10は10の空港から292日間の処理後データと,航空基礎モデルの開発を促進する一連の実験からなる,訓練と評価のベンチマークである。 AmeliaTFを使ってベンチマークのベースライン結果を提供します。 最後に、予測領域におけるさらなる航空研究を促進するためのフレームワークとツールをhttps://ameliacmu.github.ioでリリースする。

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