海上交通の発展に伴い、将来の船舶の位置を予測することは、多くの海上監視・海上状況認識(MSA)に不可欠である。例えば、交通管制、経路計画、捜索などのタスクに、船舶位置の正確な予測があれば非常に役立つ。
　2017年に登場したTransformerという深層学習モデルが、異常検知、自然言語処理などにおいて、最先端モデル(state-of-art model)となっている。Transformerは時系列予測にも用いることができるが、船舶の位置を予測する問題にはあまり使われていない。
　本研究では、いくつかの先行研究を活用しながら、船舶の軌跡の予測問題を解決できる新しいモデルを作成する。