MUTE-DSS: A digital-twin-based decision support system for minimizing underwater radiated noise in ship voyage planning
Notice bibliographique
Résumé
We present a novel MUTE-DSS, a digital-twin-based decision support system for minimizing underwater radiated noise (URN) during ship voyage planning. The system is built on the Robot Operating System (ROS2), an open-source middleware framework designed for modular, distributed, and real-time communication between software components. The framework integrates near-field acoustic modeling using a semi-empirical spectrum with 3D ray tracing for far-field propagation, enabling real-time ship noise prediction and whale distribution tracking. The proposed DSS performs a two-stage optimization pipeline: Batch Informed Trees for collision-free ship routing and a genetic algorithm for adaptive ship speed profiling under voyage constraints that minimizes cumulative URN exposure to marine mammals. The effectiveness of MUTE-DSS is demonstrated through case studies of ships operating between the Strait of Georgia and the Strait of Juan de Fuca, comparing optimized voyages against baseline trajectories derived from automatic identification system data. Results show substantial reductions in noise exposure level, up to 7.14 dB, corresponding to approximately an 80.68 % reduction in a simplified scenario, and an average 4.90 dB reduction, corresponding to approximately a 67.6 % reduction in a more realistic dynamic setting. These results illustrate the adaptability and practical utility of the proposed decision support system.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».