@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00229928,
 author = {タインコン, ダン},
 book = {第85回全国大会講演論文集},
 issue = {1},
 month = {Feb},
 note = {海上交通の発展に伴い、将来の船舶の位置を予測することは、多くの海上監視・海上状況認識(MSA)に不可欠である。例えば、交通管制、経路計画、捜索などのタスクに、船舶位置の正確な予測があれば非常に役立つ。　2017年に登場したTransformerという深層学習モデルが、異常検知、自然言語処理などにおいて、最先端モデル(state-of-art model)となっている。Transformerは時系列予測にも用いることができるが、船舶の位置を予測する問題にはあまり使われていない。　本研究では、いくつかの先行研究を活用しながら、船舶の軌跡の予測問題を解決できる新しいモデルを作成する。},
 pages = {261--262},
 publisher = {情報処理学会},
 title = {Transformerモデルを用いたAISデータから船舶軌跡の予測},
 volume = {2023},
 year = {2023}
}