Autonomous Flying Boats: How Technology Can Create a Step Function Change in Marine Vessel Efficiency
Notice bibliographique
Résumé
In the past, our waterways were the dominant form of transit for passengers and goods. The advent of the automobile and light rail led to the downfall of our coastal transportation network as bridges and tunnels could whisk passengers across the water cheaper and more efficiently than slow, lumbering steamships. As congestion in coastal cities keeps increasing we see a variety of new mobility solutions: air taxis, scooters, and so on. Yet, the waterways are a free piece of infrastructure that is severely underutilized as the cost of operating small marine vessels is too high. The cost of operating a small vessel is driven by two cost buckets: fuel and labor. In total, small vessels are 15X more expensive than driving a car. With today’s technology, it is possible to radically transform the unit economics of running small marine vessels. Electric hydrofoiling technology reduces fuel costs by 90% whereas autonomy eliminates labor cost. This massive cost reduction opens up a whole new range of possibilities for next generation marine vessel applications. In this talk we shall discuss the evolution of marine transportation, and deep dive into the technology aspects of autonomous electric hydrofoiling boats, and the new opportunities they will create. Presenter Bio Dr. Sampriti Bhattacharyya is a roboticist, founder and CEO of Navier, a Bay Area startup working on technologies for next generation marine vessels. Dr. Bhattacharyya received her Ph.D. at MIT where she worked on design and dynamic modeling of underwater vehicles under hydrodynamic ground effect. Prior to MIT, Sampriti received her Masters in Aerospace Engineering and a bachelors in Electrical Engineering. Bhattacharyya is a Forbes 30 under 30 recipient, and her work has spanned across many fields of engineering—from working on underwater drones (Hydroswarm), marine networks, autonomous flight control at NASA to Accelerator Driven Subcritical Reactors while at Fermilab. Reo Baird is the CTO of Navier. Baird holds an M.Eng. in Electrical Engineering & Computer Science from MIT with a focus on autonomy. He has owned over 35 motor vessels in a variety of types and configurations and has logged over 10,000 ocean miles. And, through his professional experience at McKinsey & Co and Ocean Networks Canada, Reo has engaged on a variety of maritime topics in both recreational and commercial segments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».