Nutzen Sie Performance Routing mit künstlicher Intelligenz (KI), um den Dekarbonisierungskurs Ihrer Flotte sofort zu beschleunigen und die Kraftstoffkosten zu senken. Performance Routing wird heute einen großen, quantifizierbaren Einfluss auf den Kraftstoffverbrauch und den CII Ihrer Flotte haben und vom ersten Tag an wirkungsvolle Ergebnisse erzielen.
„Optimierung der Fahrt von Tiefseeschiffen KI-Lösung Es reduziert die Emissionen, senkt den Kraftstoffverbrauch und erhöht die Sicherheit im Betrieb. Es ist eine Win-Win-Situation in allen Aspekten des Segelns„
Geir Fagerheim (SVP Marine Operations) Wallenius Wilhelmsen
Schiffsreiseoptimierung zur Dekarbonisierung – KI-Lösung:
Tiefsee nutzt die neueste KI-Technologie, um Schiffe effizienter zu machen. DeepSea konzentriert sich auf die Zusammenführung von Experten aus Technologie und Schifffahrt Steigerung der Effizienz und Senkung des Treibstoffverbrauchs von Schiffen durch eine Kombination aus technischen und betrieblichen Erkenntnissen, die auf detaillierten KI-generierten Leistungsmodellen basieren. Leistungsfähige Schiffsrouten für das 21. Jahrhundert.
Wir arbeiten mit zukunftsorientierten Reedereien zusammen, um die Schifffahrtsbranche schlanker, umweltfreundlicher und besser vernetzt zu machen.
DeepSea arbeitet mit zukunftsorientierten Schifffahrtsunternehmen zusammen, um die Seeschifffahrtsbranche schlanker, umweltfreundlicher und besser vernetzt zu machen. Wurde 2017 gegründet, um das Beste der künstlichen Intelligenz (KI) in die Schifffahrtsbranche zu bringen und ist der führende Anbieter in der Schifffahrt KI-Team, unterstützt vom fortschrittlichsten KI-Team der Branche. Mit einer Kultur aktiver Forschung trägt das Unternehmen wissenschaftliche Arbeiten zu Konferenzen auf der ganzen Welt bei, führt internationale Initiativen im Bereich KI durch und bringt all diese Fortschritte in seine effizienzsteigernden Produkte ein.
DeepSea – KI für die Schifffahrtsbranche
Um stets eine KI-gesteuerte, optimierte Schiffsreise zu ermöglichen, erfasst DeepSea Daten von Ihrem Schiff und erstellt (mit KI) ein genaues Schiffsmodell in der Cloud, das live aktualisiert wird, um genau dem Zustand Ihres Schiffs zu entsprechen und Ihnen dabei zu helfen, effizientere Schiffe zu betreiben und effizientere Reisen, individuell geplante Reisen für jedes Schiff.
DEEPSEA Pythia – Performance-Schiffsrouten für das 21. Jahrhundert
Die weltweit erste Wetter-Routing-Plattform, die unter allen Wetterbedingungen genau auf die Leistung Ihres Schiffes zugeschnitten ist. Leistungsstarke KI-Modelle verstehen genau, wie sich Ihr Schiff unter allen Wetter- und Verschmutzungsbedingungen verhält.
Die Plattform von DeepSea ist mittlerweile in mehr als 20 Schiffsflotten im Einsatz und liefert präzise personalisierte Geschwindigkeits- und Schiffsroutenempfehlungen für jedes Schiff, basierend auf Deep-Learning-Modellen, die darauf trainiert sind, den Energieverbrauch jedes Schiffs unter allen möglichen Bedingungen vorherzusagen.
„Kein Mensch, egal wie viele Jahre Erfahrung er hat, kann mit diesen automatisierten Anweisungen mithalten. Sie reduzieren Emissionen, senken den Kraftstoffverbrauch und erhöhen die Betriebssicherheit.“
„Es ist eine Win-Win-Situation in allen Aspekten der Schifffahrt.“
Geir Fagerheim, SVP Marine Operations bei der Wallenius Wilhelmsen Shipping Company
Wallenius Wilhelmsen, bekannt als führend bei der Einführung neuer Technologien und Praktiken in der maritimen Industrie, übernimmt als erstes globales Reedereiunternehmen einen vollständig KI-basierten Ansatz zur Optimierung von Schiffsreisen in seiner gesamten Flotte von mehr als 120 Ro-Ro-Schiffen .
Wallenius Wilhelmsen, der weltgrößte Autotransporteur, führte einen strengen 18-monatigen Test der DeepSea-Software durch, um diesen Deal zu erzielen. „Dies ist ein Wendepunkt für die sinnvolle und bewährte Implementierung künstlicher Intelligenz (KI) in der Schifffahrt“, sagte DeepSea-Präsident Roberto Cuestas (DeepSea). „Es gibt mittlerweile viele Lösungen auf dem Markt, die behaupten, Kraftstoff zu sparen, Emissionen zu reduzieren und die Anforderungen zu erfüllen.“ Umweltvorschriften – und die meisten davon sind nur Lippenbekenntnisse. Für Reedereien ist es schwierig, zwischen Realität und reinem Marketing zu unterscheiden. Diese Partnerschaft ist ein weiterer Gütesiegel für unsere Technologie und unseren Ansatz von einem der fortschrittlichsten Unternehmen der Branche.“ Der 18-monatige Test ergab eine vollständig validierte Leistungsverbesserung von 7% in einem Teil der Flotte von Wallenius Wilhelmsen. Wenn das Projekt für die gesamte Flotte abgeschlossen ist, wird diese Zahl voraussichtlich auf 10% steigen. Dies entspricht einer Einsparung von mehr als 75.000 Tonnen Treibstoff und einer Vermeidung von 240.000 Tonnen Kohlendioxid (CO2) – und wird Schiffen erheblich dabei helfen, die neuen Emissionsvorschriften der Branche einzuhalten. Wallenius Wilhelmsen hat sich ehrgeizige Ziele gesetzt, um die Emissionen bis 2030 um 27,51 TP3T zu reduzieren. „Die Hälfte dieser Reduzierung sollte von bestehenden Schiffen kommen.“ Wir arbeiten intensiv daran, umweltfreundliche Lösungen für unsere bestehende Flotte zu finden. Unser Ziel ist es, diese innovative Reiseoptimierungslösung für eine höhere Schiffseffizienz in unserer gesamten Flotte zu implementieren“, sagte Geir Fagerheim, SVP Marine Operations bei Wallenius Wilhelmsen.
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Die Kunden des griechischen Unternehmens DeepSea AI, zu denen Reedereien aus Singapur, Norwegen, Japan usw. gehören, können durch die Technologie von DeepSea 8%-12% Treibstoff einsparen und ihren ökologischen Fußabdruck verringern. Der Weg für die Entwicklung autonomer Schiffe, deren Route nicht vom Schiffskapitän, sondern von einem Algorithmus „bestimmt“ wird, wird durch die Übernahme der von Konstantinos Kyriakopoulos und Roberto Kousta gegründeten DeepSea Technologies durch den an der Börse notierten japanischen multinationalen Konzern Nabtesco geebnet der Börse Tokio.
„Die Technologie, die wir seit so vielen Jahren entwickeln, geht in diese Richtung. Jetzt haben wir den richtigen Partner, der es uns ermöglicht, dieses Ziel zu verwirklichen, da wir über kein Hardwaresystem verfügten. Durch die Kombination unserer Technologien können wir auch bestehende Schiffe in autonome Schiffe umwandeln und unsere Systeme auch auf neuen Schiffen installieren“, sagt Herr Kyriakopoulos über das Ziel der Übernahme von DeepSea durch Nabtesco. DeepSea hat eine Plattform für künstliche Intelligenz entwickelt, die durch die Erfassung – in Echtzeit – von Daten über die Leistung von Handelsschiffen (Tanker, Container) während der Navigation Modelle erstellt, um deren Leistung (Kraftstoffeinsparung, Reduzierung der CO2-Emissionen) zu optimieren die Wetterbedingungen, die Eigenschaften des jeweiligen Schiffes usw.
Seine Technologie wird auf über 300 Schiffen eingesetzt. „Im Wesentlichen helfen wir mit diesem Modell der künstlichen Intelligenz dem Kapitän, sein Ziel mit der geringstmöglichen Umweltbelastung und der bestmöglichen Leistung zu erreichen“, erklärt Herr Koustas. Hier „verschmelzen“ die Systeme von DeepSea und Nabtesco, um die von DeepSea an das Schiff gegebenen „Befehle“ zu automatisieren (z. B. die optimale Geschwindigkeit des Schiffes basierend auf den Wetterbedingungen). „Die Autonomie des Schiffes wird auf der bestmöglichen Kontrolle jeder seiner Bewegungen basieren, um noch mehr Treibstoff zu sparen“, sagt Herr Kyriakopoulos.
Nach Angaben des Unternehmens können seine Kunden, zu denen Reedereien aus Singapur, Norwegen, Japan usw. gehören, die Technologie von DeepSea zum Sparen nutzen 8%-12% im Kraftstoff und ihren ökologischen Fußabdruck reduzieren. Letzteres wird als entscheidend erachtet, da die Einführung einer CO2-Steuer auf die Schifffahrt diskutiert wird und die Europäische Union Druck auf den Schifffahrtssektor ausübt.
Das aus 90 Mitarbeitern bestehende Team von DeepSea – 80% sind in Griechenland ansässig – soll in der nächsten Zeit auf 110 Personen anwachsen, während Athen in ein Zentrum für künstliche Intelligenz für die Aktivitäten des japanischen Unternehmens umgewandelt wird. Diese beschränken sich nicht nur auf die Schifffahrtsindustrie, sondern erstrecken sich auch auf die Eisenbahnautomatisierung, die Luftfahrt, Windkraftanlagen usw. „Mit der Investition von Nabtesco werden in Griechenland Technologien rund um das entwickelt, was wir industrielle künstliche Intelligenz (industrielle KI) nennen“, sagt Herr Kyriakopoulos . „Wir haben einen langfristigen Aktionsplan, um das umzusetzen, was wir in Sachen Autonomie und künstliche Intelligenz wollen.“
(7. September 2022) Wallenius Wilhelmsen wurde das erste globale Reedereiunternehmen, das einen vollständig KI-basierten Ansatz zur Reiseoptimierung einführt über die gesamte Flotte von über 120 Schiffen.
Wallenius Wilhelmsen Die Reederei hat DeepSea eingeführt Performance-Routing-Software, das schiffsspezifische Routen- und Geschwindigkeitspläne bereitstellt, im letzten Quartal 2022 und 2023. Wallenius Wilhelmsen, eines der zukunftsorientiertesten Unternehmen in der Branche der Seeschifffahrt, hat sich ehrgeizige Ziele gesetzt, um die Emissionen um 27,5 Prozent zu reduzieren bis 2030. Die Zusammenarbeit mit DeepSea ist ein wichtiger Schritt, um diese Ziele zu erreichen.
Geir Fagerheim, SVP Marine Operations bei Wallenius Wilhelmsen, sagt:
„Kein Mensch, egal wie viele Jahre Erfahrung er hat, kann mit diesen automatisierten Segelanweisungen mithalten. Es reduziert Emissionen, senkt den Kraftstoffverbrauch und erhöht die Sicherheit im Betrieb. Es ist eine Win-Win-Situation in allen Aspekten des Segelns.“
Diese bahnbrechende Entscheidung, die weltweit erste ihrer Art, wurde nicht schnell getroffen, sondern erfolgte nach 18 Monaten strenger Schritt-für-Schritt-Tests.
Die Zahlen, die letztendlich aus dieser umfassenden Testphase hervorgingen, sind bedeutsam:
Eine Verbesserung der Schiffseffizienz um 6,91 TP3T und mehr als 170.000 Tonnen prognostizierten eine Reduzierung der Emissionen in der gesamten Flotte.
Genauso wichtig ist es jedoch, sich auf die wichtigsten Erkenntnisse zu konzentrieren, die sich aus der 18-monatigen Phase intensiver Zusammenarbeit ergeben haben, die zu dieser Partnerschaft geführt hat.
Am 13. Oktober führten Wallenius Wilhelmsen und DeepSea ein virtuelles Webinar durch, in dem sie diesen Validierungszeitraum online besprachen und gemeinsam ihre wichtigsten Erkenntnisse zur Dekarbonisierung durch Schiffsreiseoptimierung diskutierten (Reiseoptimierung zur Dekarbonisierung – Online-Webinar).
Was ist die 10%-Initiative? Eine Bewegung zur Senkung der Energiekosten von Seeschiffen um 10%. Der Ansatz ist bewährt, kosteneffektiv und kann innerhalb von 12 Monaten umgesetzt werden. Die 10%-Initiative ist eine Verpflichtung von DeepSea und den Mitgliedern (EUROSEAS Ltd, EuroDRY Ltd, ETF Partners, Nabtesco) der Initiative, gemeinsam daran zu arbeiten, etwas Reales, Messbares und Wirkungsvolles zu tun – mit greifbaren Vorteilen für alle.
Wenn es um die Optimierung der Reise geht – die Wahl des besten Kurses und der besten Geschwindigkeit für die Reise – verfügen die Schiffskapitäne nicht über die Mittel, um fundierte Entscheidungen zu treffen, erklärt Herr Fagerheim von der Reederei Wallenius Wilhelmsen (Frachtschiffe). Aus diesem Grund fahren sie zu Beginn der Reise hart und schnell, weil sie die späteren Bedingungen nicht vorhersagen können. Hier kommen KI-gestützte Reiseoptimierungsplattformen ins Spiel.
Die Einführung von KI-Lösungen in der maritimen Industrie steckt noch in den Kinderschuhen, doch künstliche Intelligenz hat ein immenses Potenzial, Mehrwert bei der Optimierung der Flotteneffizienz zu schaffen. KI-Technologie zur Reiseoptimierung konzentriert sich in erster Linie auf die Reduzierung des Treibstoffverbrauchs von Schiffen, was zu einer Reduzierung der CO2-Emissionen und Betriebskosten führt. Die Maritime Performance Services von Lloyd's Register verfügen über umfassende Erfahrung im Einsatz von KI zur Schiffsoptimierung und tragen letztendlich dazu bei, die Schiffsleistung zu verbessern. Herkömmliche und ältere Datenanalysen betrachten nur 10% Schiffsdaten, während KI-Modelle jetzt fast 100% Schiffsdaten betrachten und diese Daten sofort verarbeiten können, um äußerst genaue Einblicke in die Schiffsleistung in Bezug auf Kraftstoffverbrauch, Geschwindigkeit, Trimmung, Rumpfverschmutzung und Leistung zu erhalten Verbrauch“ (Andy McKeran, Director of Maritime Performance Services, Lloyd's Register). Die Ausgaben für KI-Lösungen für künstliche Intelligenz in der Seeschifffahrtsbranche werden sich in den nächsten fünf Jahren voraussichtlich mehr als verdoppeln und bis 2027 14 Milliarden Tonnen betragen, was einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 231 Millionen Tonnen entspricht.
Maschinelles Lernen: Die nächste maritime Grenze?
Da die Verfügbarkeit von Daten für Hochleistungsrechnen mit der Einführung der Automatisierung zunimmt, ist Wärtsilä Voyage davon überzeugt, dass künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen Technologien sind, die man im Auge behalten sollte.
Vier Möglichkeiten, wie die maritime Industrie in KI für das Leistungsmanagement investiert
KI, IOT, Business Intelligence und Datenanalyse verändern die Art und Weise, wie die Schifffahrt funktioniert, senken außerdem Kosten und verringern das Risiko für Menschenleben. Führende Reedereien haben KI-gestützte Technologien eingesetzt, um einen besseren Einblick in die Leistung ihrer Schiffe zu gewinnen, während sowohl etablierte Unternehmen als auch Start-ups neue Wege finden, die Grenzen der KI zu erweitern.
Künstliche Intelligenz und das Zeitalter der autonomen Schifffahrt
Die Welt ist durch den globalen Handel auf der Grundlage einer Transportindustrie vernetzt. Und es wird weiter wachsen, mit einem prognostizierten Anstieg des Seehandels um fast ein Drittel bis zum Jahr 2030 und einem Anstieg der Tonnenkilometer auf bis zu 74.000 Milliarden im Prognosezeitraum.
Mit anderen Worten: Der Verkehr auf den Ozeanen wird deutlich zunehmen, der Druck wird deutlich zunehmen und das Risiko von Unfällen und Zwischenfällen auf See wird bestehen bleiben. Es wird geschätzt, dass etwa 90% der Unfälle und Zwischenfälle auf See auf menschliches Versagen zurückzuführen sind und Schadensersatzforderungen aus der Seehaftpflichtversicherung in Höhe von über 1,4 Milliarden Euro verursachen.
Dies hat Unternehmen tatsächlich dazu gedrängt, in Automatisierung zu investieren, die auf transformativen Technologien wie künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen basiert und die ultimative Lösung zur Verbesserung von Produktivität, Effizienz und Sicherheit durch die Eliminierung menschlicher Fehler darstellt.
Statistiken haben gezeigt, dass KI die Leistung der Transport- und Logistikbranche um fast 901 TP3T steigern und den Jahresumsatz der Branche potenziell auf bis zu 0,45 Billionen Euro steigern kann.
„Autonome Schifffahrt ist die Zukunft der maritimen Industrie. So disruptiv wie das Smartphone, wird das intelligente Schiff die Landschaft des Schiffsdesigns und -betriebs revolutionieren.“
Mikael Mäkinen, Präsident, Marine bei Rolls-Royce Plc.
Der Seeschifffahrtssektor hat hart daran gearbeitet, Wege zu finden, um die Kohlenstoffemissionen im Einklang mit der Initiale zu senken Meiner Meinung nach Treibhausgasstrategie und das Maritime Agenda 2050 mit einem starken Fokus auf Autonomie und zukünftigen Kraftstoffen. Aber da der Druck im Zuge dessen weiter zunimmt COP26 Lösungen, die das Potenzial für eine Reduzierung bestehender Schiffsflotten freisetzen, sind zwingend erforderlich.
Eine kurze Einführung in KI (Künstliche Intelligenz) und ihre Anwendungen in der maritimen Industrie
Während des SMART4SEA Athens Forum 2023 erklärte Herr Themistoklis Sardis (IT-Manager bei Costamare Shipping Company SA), dass es in der Schifffahrtsbranche mehrere KI-Anwendungen gibt, darunter die Automatisierung des Frachtumschlags und -managements, die Optimierung von Routen und Logistik sowie die vorausschauende Wartung von Schiffe und andere Ausrüstung.
Während viele Branchen von KI profitieren und sie nutzen, um Abläufe zu rationalisieren und wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, verfügt jede Branche über einzigartige Anwendungen. Wenn Sie verstehen, wie die maritime Industrie KI und maschinelles Lernen anpasst, können Sie sich besser auf die Arbeit auf dem Wasser mit dieser Ausrüstung vorbereiten
Ein kostenloses Dokument (Einkaufsleitfaden), das detaillierte Informationen zu den Herstellern und Lieferanten von Versand-KI-Lösungen und ihren Schiffsrouting-Optimierungs- und Planungsprodukten sowie Kontaktdaten enthält, um Sie bei Ihrer Kaufentscheidung zu unterstützen (kostenloses Exemplar herunterladen).
Schifffahrt 4.0: Die Zukunft der maritimen Industrie
Dampf. Elektrizität. Internet. Diese drei industriellen Revolutionen veränderten alles an der Art und Weise, wie die Welt funktioniert. Heute befinden wir uns mitten in der vierten industriellen Revolution: Künstliche Intelligenz (KI). Entgegen der landläufigen Meinung, dass die Schifffahrt nach einem traditionellen, „altmodischen“ Modell funktioniert, haben neue Fortschritte im Rahmen dieser automatisierungsgetriebenen industriellen Revolution neue Muster der Innovation und des Wandels geschaffen. Das ist Versand 4.0.
Was ist Künstliche Intelligenz (KI)? Künstliche Intelligenz nutzt Computer und Maschinen, um die Problemlösungs- und Entscheidungsfähigkeiten des menschlichen Geistes nachzuahmen. (IBM)
Künstliche Intelligenz ist die Intelligenz von Maschinen oder Software, im Gegensatz zur Intelligenz von Menschen oder Tieren. (Künstliche Intelligenz – Wikipedia)
Künstliche Intelligenz, die Fähigkeit eines Computers oder computergesteuerten Roboters, Aufgaben auszuführen, die üblicherweise mit intelligenten Wesen in Verbindung gebracht werden. (Künstliche Intelligenz (KI): Definition, Beispiele, Typen – Britannica)
Was ist künstliche Intelligenz (KI)?
Künstliche Intelligenz ist die Simulation menschlicher Intelligenzprozesse durch Maschinen, insbesondere Computersysteme. Spezifische Anwendungen der KI umfassen Expertensysteme, Verarbeitung natürlicher Sprache, Spracherkennung und maschinelles Sehen.
Wie funktioniert KI?
Da der Hype um KI zunimmt, bemühen sich Anbieter darum, die Art und Weise bekannt zu machen, wie ihre Produkte und Dienstleistungen diese nutzen. Oftmals handelt es sich bei dem, was sie als KI bezeichnen, lediglich um eine Komponente der Technologie, beispielsweise maschinelles Lernen. KI erfordert eine Grundlage aus spezieller Hardware und Software zum Schreiben und Trainieren von Algorithmen für maschinelles Lernen. Keine einzelne Programmiersprache ist gleichbedeutend mit KI, aber Python, R, Java, C++ und Julia verfügen über Funktionen, die bei KI-Entwicklern beliebt sind. (Was ist künstliche Intelligenz und wie funktioniert KI – TechTarget)
Unterschiede zwischen KI, maschinellem Lernen und Deep Learning
KI, maschinelles Lernen und tiefes Lernen sind gängige Begriffe in der Unternehmens-IT und werden manchmal synonym verwendet, insbesondere von Unternehmen in ihren Marketingmaterialien. Es gibt jedoch Unterschiede (mehr dazu unter: KI vs. maschinelles Lernen vs. Deep Learning: Hauptunterschiede (techtarget.com)
Welche 4 Arten von KI-Intelligenz gibt es?
Einige dieser Arten von KI sind derzeit wissenschaftlich noch nicht einmal möglich. Nach dem aktuellen Klassifizierungssystem gibt es solche vier primäre KI-Typen: reaktives, begrenztes Gedächtnis, Theorie des Geistes und Selbstbewusstsein. (Quelle: Die 4 Arten künstlicher Intelligenz verstehen – bernardmarr.com )
Was ist KI? Erfahren Sie mehr über künstliche Intelligenz – ein sehr umfassender Artikel über KI von Oracle.com
Vor- und Nachteile des Einsatzes künstlicher Intelligenz
Was ist Künstliche Intelligenz (KI)? (laut einer KI-App selbst 🙂 … ChatGPT)
Künstliche Intelligenz (KI) bezieht sich auf die Simulation menschlicher Intelligenz in Maschinen, die in der Lage sind, Aufgaben auszuführen, die typischerweise menschliche Intelligenz erfordern. Zu diesen Aufgaben gehören Dinge wie Lernen, Argumentation, Problemlösung, Wahrnehmung, Sprachverständnis und sogar Entscheidungsfindung.
KI-Systeme sind darauf ausgelegt, Daten zu analysieren, Muster zu erkennen und auf der Grundlage dieser Daten fundierte Entscheidungen oder Vorhersagen zu treffen. Sie können durch iterative Lernprozesse dazu trainiert werden, ihre Leistung im Laufe der Zeit zu verbessern. KI-Technologien werden grob in zwei Kategorien eingeteilt: schmale oder schwache KI und allgemeine oder starke KI.
Enge oder schwache KI: Diese Art von KI wird für eine bestimmte Aufgabe oder einen engen Aufgabenbereich entwickelt und trainiert. Es ist bei der Ausführung dieser Aufgaben hervorragend und übersteigt oft die menschlichen Fähigkeiten, es fehlt ihm jedoch die Fähigkeit, Aufgaben außerhalb seines vordefinierten Umfangs zu verstehen oder auszuführen. Beispiele für enge KI sind Sprachassistenten wie Siri oder Alexa, Bilderkennungssysteme und Empfehlungsalgorithmen, die von Streaming-Diensten verwendet werden.
Allgemeine oder starke KI: Allgemeine KI bezieht sich auf eine Ebene der künstlichen Intelligenz, die ähnlich wie ein Mensch in der Lage ist, Wissen zu verstehen, zu lernen und auf eine Vielzahl von Aufgaben anzuwenden. Es verfügt über menschenähnliche kognitive Fähigkeiten und könnte möglicherweise jede intellektuelle Aufgabe ausführen, die ein Mensch bewältigen kann. Die allgemeine KI bleibt zu diesem Zeitpunkt noch weitgehend theoretisch und wurde nicht erreicht.
KI-Systeme können weiter in maschinelles Lernen und tiefes Lernen kategorisiert werden:
Maschinelles Lernen: Dabei handelt es sich um eine Teilmenge der KI, bei der Algorithmen trainiert werden, um Muster aus Daten zu lernen und auf der Grundlage dieser Daten Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen. Zu den Arten des maschinellen Lernens gehören überwachtes Lernen (Training mit gekennzeichneten Daten), unüberwachtes Lernen (Muster in unbeschrifteten Daten finden) und verstärkendes Lernen (Lernen durch Versuch und Irrtum).
Tiefes Lernen: Hierbei handelt es sich um einen Teilbereich des maschinellen Lernens, der künstliche neuronale Netze nutzt, um komplexe Muster und Beziehungen in Daten zu modellieren und zu verarbeiten. Besonders erfolgreich war Deep Learning bei Aufgaben wie der Bild- und Spracherkennung.
KI hat ein breites Anwendungsspektrum in verschiedenen Branchen, darunter Gesundheitswesen, Finanzen, Transport, Unterhaltung und mehr. Sie schreitet weiterhin rasant voran und hat das Potenzial, die Art und Weise, wie wir leben und arbeiten, zu revolutionieren, obwohl im Zuge des Fortschritts der KI-Technologie auch ethische Überlegungen und potenzielle Herausforderungen sorgfältig berücksichtigt werden müssen.
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