U radu razvijeni i predloženi modeli strojnog učenja za procjenu snage i brzine vrtnje glavnog brodskog motora mogu se izravno primijeniti u početnim fazama osnivanja brodova za prijevoz rasutih tereta. Poseban doprinos rada očituje se u predloženom optimalnom zaglađivanju uobičajeno iznimno nesigurnih ulaznih podataka s ciljem postizanja najboljih mogućih generalizacijskih mogućnosti razvijenih i testiranih modela za koje je također provedena i sustavna optimizacija hiperparametara kako bi se lakše odredili najpogodniji modeli sukladno potrebama i zahtjevima krajnjih korisnika.

Istraživanje i rad podržala je Hrvatska zaklada za znanost, i to u okviru dva HRZZ projekta: Održiva plovidba smanjenom brzinom za nisko-ugljično brodarstvo (IP-2020-02-8568, voditeljica prof. dr. sc. Nastia Degiuli) i Pouzdanost i nesigurnosti brodskog sustava potpori odlučivanju za sigurnu i "zeleniju" plovidbu (IP-2022-10-2821, voditeljica prof. dr. sc. Jasna-Prpić Oršić). Istraživanje je i dio institucijskog projekta Robusna optimizacija i strojno učenje za podršku odlučivanju i upravljanju u pomorskim sustavima i procesima koje financira Sveučilište u Zadru (IP.01.2023.03, voditelj izv. prof. dr. sc. Marko Valčić).

Rad se može pogledati i/ili besplatno preuzeti do 21. ožujka 2025. godine na sljedećem linku: https://authors.elsevier.com/a/1kWr3_hNWk2E8