Представлена модель M3-Former для долгосрочного прогнозирования траекторий судов

В научном препринте, опубликованном на платформе arXiv, представлена модель M3-Former — мультимодальный фреймворк искусственного интеллекта для долгосрочного прогнозирования траекторий морских судов. Разработка использует большие языковые модели (LLM) для кодирования статических параметров судна и его навигационных намерений.

Для объединения глобального планирования маршрута и локальных маневров архитектура задействует двухуровневый механизм Mixture-of-Experts (MoE). Также разработчики внедрили функцию потерь Steering-Weighted Cross-Entropy, компенсирующую редкие выборки маневров поворота.

Тестирование на реальном наборе данных AIS из Дании показало превосходство M3-Former над существующими аналогами на интервалах от 1 до 4 часов. В 4-часовом прогнозе средняя ошибка смещения (ADE) снизилась на 4,4%, а конечная ошибка смещения (FDE) — на 5,1%.