キャプテンに海の状態の変化に関する情報を提供することにより、送料の排出量と燃料コストを削減するための機械学習ベースのアプリ。
コラボレーションシェル輸送と海事、の科学者サウサンプトン大学（UOS）は、キャプテンを船の変化する海の状態に対応し、燃料消費量を減らすのに役立つデジタルダッシュボードを開発しました。研究者は、この新しいアプリが250,000トン以上を節約できると予測していますCO2排出その予測システムに機械学習を適用することにより。
us Add add Water（Jaws）という名前のUOSアプリは、船の深さと角度を解釈して、あらゆる状況で必要な燃料の量を最適化します。エンジニアは、12か月間、天然ガスキャリアの艦隊でシステムを追跡しました。
博士号を取得している間、サウサンプトン大学のエイミーパークスはこの新しいモデリング手法を開発しました。彼女は次のように述べています。「LNGキャリアには表面積が大きいため、風、波、電流は、旅に必要な電力量に大きな違いをもたらす可能性があります。
「シェルはこれらの船から膨大な量のデータを収集し、このアプリは船の全体的な速度を変更せずにこれらの変数を監視および適応させるように設計されています。」
上昇中の排出排出量
国際海事機関（IMO）が発行した新しい研究では、それが見つかりました温室効果ガスの排出輸送から過去3年間で増加しました。 IMOレポートは、2050年までに、このセクターからの排出量が90〜130％上昇すると予想されることも示唆しています。
共著者、トリスタン・スミス博士（UCLクリスマス ビンゴ研究所）は次のように述べています。英国を含むほとんどの国は、たとえば、実際の航海や活動とは対照的に、輸送に販売されている燃料に基づいて、輸送排出量を不正確に数え続けています。
「貧弱な会計は、全国的に脱炭素化の輸送にかけるべき責任と役割の大きさの永続的な過小評価を生み出します。うまくいけば、この研究が国々が再び見て、国のGHGの政策と行動をしっかりと輸送することを奨励することを願っています。」
