← 論文一覧に戻る

気象不確実性下での堅牢な低炭素船舶運航：分布的強化学習アプローチ

Robust Low-Carbon Ship Routing Under Weather Uncertainty: A Distributional Reinforcement Learning Approach (原題)

Turgay Battal

Mendeley Dataデータセット2026-08-26#AI×ESG経営インパクト: コスト削減対象セクター: transport
DOI: 10.17632/gzrfdmpycz.1
原典: https://doi.org/10.17632/gzrfdmpycz.1

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本リポジトリは、Transportation Research Part D掲載論文（TRD-D-26-01334）の再現用コード・学習済みモデル・計算ワークブックを提供する。気象不確実性を考慮した低炭素船舶運航ルーティングに分布的強化学習を適用し、表1〜4と図3〜S4を再現可能。再学習不要で結果を検証できる。

English

This repository provides code, trained model weights, and calculation workbook to reproduce the results of a paper in Transportation Research Part D (TRD-D-26-01334). It applies distributional reinforcement learning to robust low-carbon ship routing under weather uncertainty, enabling reproduction of Tables 1-4 and Figures 3-S4 without retraining.

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

📝 gxceed 編集解説 — Why this matters

日本のGX文脈において

海運は日本のCO2排出の約2%を占め、IMOの削減目標や荷主からの要請に対応するため、低炭素運航の実装が急務。本手法は気象リスクを織り込んだ運航計画を可能にし、日本船社の運航効率化と排出削減に貢献し得る。

In the global GX context

Global shipping faces tightening decarbonization regulations (IMO, EU ETS) and pressure from charterers. This work demonstrates how distributional RL can optimize ship routing under weather uncertainty, offering a data-driven approach to reduce fuel consumption and emissions, relevant to global shipping decarbonization efforts.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Provides reproducible code and models for applying distributional RL to ship routing, useful for benchmarking and further research in maritime decarbonization.

🏢実務担当者:Offers a practical tool for shipping companies to optimize routes for fuel savings and emission reduction, potentially lowering operational costs and meeting regulatory requirements.

🏛政策担当者:Highlights the potential of AI-driven routing to contribute to shipping emission reduction targets, informing policy on technology adoption and incentives.

📄 Abstract（原文）

Code, trained model weights, result records and the calculation workbook accompanying the article published in Transportation Research Part D: Transport and Environment (manuscript TRD-D-26-01334). Everything needed to reproduce Tables 1–4 and Figures 3–S4 without retraining.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

🔔 こうした論文の新着を逃したくない方は キーワードアラート に登録（無料・3キーワードまで）。

gxceed は公開メタデータに基づく研究支援データセットです。要約・翻訳・解説は AI 支援で生成されています。 最終的な解釈・検証は利用者が原典資料に基づいて行うことを前提とします。