Overview of a new Ocean Glider Navigation System: OceanGNS
Notice bibliographique
Résumé
Ocean gliders are increasingly a platform of choice to close the gap between traditional ship-based observations and remote sensing from floats (e.g., Argo) and satellites. However, gliders move slowly and are strongly influenced by currents, reducing useful battery life, challenging mission planning, and increasing pilot workload. We describe a new cloud-based interactive tool to plan glider navigation called OceanGNS© (Ocean Glider Navigation System). OceanGNS integrates current forecasts and historical data to enable glider route–planning at varying scales. OceanGNS utilizes optimal route–planning by minimizing low current velocity constraints by applying a Dijkstra algorithm. The complexity of the resultant path is reduced using a Ramer-Douglas Pueckler model. Users can choose the weighting for historical and forecast data as well as bathymetry and time constraints. Bathymetry is considered using a cost function approach when shallow water is not desirable to find an optimal path that also lies in deeper water. Initial field tests with OceanGNS in the Gulf of St. Lawrence and the Labrador Sea show promising results, improving the glider speed to the destination 10–30%. We use these early tests to demonstrate the utility of OceanGNS to extend glider endurance. This paper provides an overview of the tool, the results from field trials, and a future outlook.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,005 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».