Knowledge Elicitation and Digitization Using FRAM to Inform Automation of Marine Operations in Ice
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Autonomous systems are becoming more common in the maritime industries. Some marine operations are more straightforward to automate than others. For example, the navigation of local vessels can be more easily automated on account of well-established standard operating procedures and relatively predictable operating conditions. Complex operations, such as ice management for ocean going ships, are less amenable to automation. Ice management is complex in nature and often takes place under challenging circumstances that include harsh weather, time constraints, and multiple information sources. The conditions are dynamic, and it is difficult to predict precisely how the circumstances will evolve. Successful ice management depends both on prior managerial planning and on-the-job adjustments made by the seafarers in dynamic operational conditions. To reach the level of autonomy equivalent to expert seafarers, the machine needs to assess, reason, decide, and act like them. One way to achieve this is to train the machine by the experts. This paper presents how the Functional Resonance Analysis Method (FRAM) can facilitate such training by connecting the human (expert seafarers) and the machine. A FRAM model of the ice-management operation will be used to 1) understand the ice management operation from experts and visualize it, 2) identify the salient features used and the on-job-adjustments made by experts during the operation, and 3) guide the digitization of the collected knowledge for ice-management automation.
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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 | 0,004 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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 ».