Φέρνοντας την τεχνητή νοημοσύνη αιχμής στη ναυτιλιακή βιομηχανία

DEEPSEA: βελτιστοποίηση ταξιδιού επόμενης γενιάς που υποστηρίζεται από Τεχνητή Νοημοσύνη (AI)

Χρησιμοποιήστε τη δρομολόγηση απόδοσης τεχνητής νοημοσύνης (AI) για να επιταχύνετε άμεσα την τροχιά απαλλαγής από τις ανθρακούχες εκπομπές του στόλου σας και να μειώσετε το κόστος καυσίμου. Το Performance Routing θα έχει σημαντικό, μετρήσιμο αντίκτυπο στην κατανάλωση καυσίμου και το CII του στόλου σας σήμερα, αποτελέσματα υψηλού αντίκτυπου από την πρώτη μέρα.

"Βελτιστοποίηση ταξιδιού σκάφους βαθιάς θάλασσας Λύση AI μειώνει τις εκπομπές ρύπων, μειώνει την κατανάλωση καυσίμου και αυξάνει την ασφάλεια κατά τη λειτουργία. Είναι win-win σε όλες τις πτυχές της ιστιοπλοΐας"

Geir Fagerheim (SVP Marine Operations) Wallenius Wilhelmsen

Vessel Voyage Optimization for Decarbonisation – Λύση AI:

Βαθιά θάλασσα αξιοποιεί την τελευταία λέξη της τεχνολογίας AI για να κάνει τα πλοία πιο αποτελεσματικά. Συγκεντρώνοντας ειδικούς από την τεχνολογία και τη ναυτιλία, η DeepSea εστιάζει αύξηση της αποτελεσματικότητας και μείωση της κατανάλωσης καυσίμου των πλοίων μέσω ενός συνδυασμού τεχνικών και επιχειρησιακών γνώσεων που υποστηρίζονται από λεπτομερή μοντέλα απόδοσης που δημιουργούνται από την τεχνητή νοημοσύνη. Δρομολόγηση σκαφών επιδόσεων για τον 21ο αιώνα.

Συνεργαζόμαστε με μελλοντικές ναυτιλιακές εταιρείες για να κάνουμε τη ναυτιλιακή βιομηχανία πιο ευέλικτη, πιο πράσινη και καλύτερα συνδεδεμένη.

Λύσεις Τεχνητής Νοημοσύνης (AI) για τη θαλάσσια ναυτιλία

Η DeepSea συνεργάζεται με μακροπρόθεσμες ναυτιλιακές εταιρείες για να καταστήσει τη ναυτιλιακή βιομηχανία πιο ευέλικτη, πιο πράσινη και καλύτερα συνδεδεμένη. Ιδρύθηκε το 2017 για να φέρει ό,τι καλύτερο έχει η Τεχνητή Νοημοσύνη (AI) στη ναυτιλιακή βιομηχανία και στον κορυφαίο της ναυτιλίας Ομάδα AI, που τροφοδοτείται από την πιο προηγμένη ομάδα AI στον κλάδο. Με μια κουλτούρα ενεργού έρευνας, συνεισφέρει ακαδημαϊκές εργασίες σε συνέδρια παγκοσμίως, διεξάγει διεθνείς πρωτοβουλίες στον τομέα της τεχνητής νοημοσύνης και φέρνει όλες αυτές τις εξελίξεις στα προϊόντα που ενισχύουν την αποτελεσματικότητά της.

«Η τεχνητή νοημοσύνη είναι το μυστικό όπλο της απανθρακοποίησης – μια «ασημένια σφαίρα» που μπορεί να κάνει δραματική βελτίωση σε κάθε στόλο. CII, κερδοφορία, αξία ενεργητικού – βοηθά τους πελάτες μας να βελτιώσουν τις βασικές μετρήσεις τους σε γενικές γραμμές.

Κωνσταντίνος Κυριακόπουλος, Διευθύνων Σύμβουλος της DeepSea

DeepSea – AI για τη ναυτιλιακή βιομηχανία

Προκειμένου να παρέχει συνεχώς ένα βελτιστοποιημένο ταξίδι σκάφους βάσει τεχνητής νοημοσύνης, το DeepSea λαμβάνει δεδομένα από το σκάφος σας και (με AI) δημιουργεί ένα ακριβές μοντέλο σκάφους στο Cloud, το οποίο ενημερώνεται, ζωντανά, για να ταιριάζει ακριβώς με την κατάσταση του σκάφους σας και να σας βοηθά να τρέχετε πιο αποτελεσματικά σκάφη και πιο αποτελεσματικά ταξίδια, προσαρμοσμένα προγραμματισμένα ταξίδια για κάθε σκάφος.

DEEPSEA Pythia – Δρομολόγηση σκαφών επιδόσεων για τον 21ο αιώνα
Η πρώτη πλατφόρμα δρομολόγησης καιρού στον κόσμο προσαρμοσμένη στην ακριβή απόδοση του σκάφους σας, κάτω από όλες τις καιρικές συνθήκες. Τα ισχυρά μοντέλα AI κατανοούν ακριβώς πώς αποδίδει το σκάφος σας κάτω από οποιεσδήποτε καιρικές συνθήκες και συνθήκες ρύπανσης.

Η πλατφόρμα της DeepSea, είναι πλέον σε θέση σε περισσότερους από 20 στόλους σκαφών και παρέχει με ακρίβεια εξατομικευμένες συστάσεις ταχύτητας και διαδρομής σκάφους για κάθε πλοίο, με βάση μοντέλα βαθιάς μάθησης που έχουν εκπαιδευτεί να προβλέπουν την κατανάλωση ενέργειας κάθε πλοίου σε κάθε δυνατή κατάσταση.

«Κανένας άνθρωπος, ανεξάρτητα από το πόσα χρόνια εμπειρίας έχει, δεν μπορεί να ανταγωνιστεί αυτές τις αυτοματοποιημένες οδηγίες. Μειώνουν τις εκπομπές ρύπων, μειώνουν την κατανάλωση καυσίμου και αυξάνουν τη λειτουργική ασφάλεια».

"Είναι win-win σε όλες τις πτυχές της ναυτιλίας."

Geir Fagerheim, SVP Marine Operations στη Wallenius Wilhelmsen Shipping Company

Ο Wallenius Wilhelmsen, γνωστός ως ηγέτης στην εισαγωγή νέας τεχνολογίας και πρακτικών στη ναυτιλιακή βιομηχανία, γίνεται η πρώτη παγκόσμια ναυτιλιακή εταιρεία που υιοθετεί μια πλήρως βασισμένη στην τεχνητή νοημοσύνη προσέγγιση για τη βελτιστοποίηση των ταξιδιών πλοίων σε ολόκληρο τον στόλο της με περισσότερα από 120 πλοία Ro-Ro .

Ο Wallenius Wilhelmsen, ο μεγαλύτερος αερομεταφορέας αυτοκινήτων στον κόσμο, πραγματοποίησε μια αυστηρή δοκιμή 18 μηνών του λογισμικού της DeepSea για να επιτύχει αυτή τη συμφωνία. «Αυτή είναι μια στιγμή ορόσημο για την ουσιαστική και αποδεδειγμένη εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης (AI) στη ναυτιλία», δήλωσε ο Πρόεδρος της DeepSea Roberto Cuessta (DeepSea), «Υπάρχουν πλέον πολλές λύσεις στην αγορά που ισχυρίζονται ότι εξοικονομούν καύσιμα, μειώνουν τις εκπομπές ρύπων και ικανοποιούν περιβαλλοντικοί κανονισμοί – και οι περισσότεροι από αυτούς είναι απλώς γραμμένοι. Είναι δύσκολο για τις ναυτιλιακές εταιρείες να διακρίνουν τι είναι πραγματικό και τι είναι απλώς μάρκετινγκ. Αυτή η συνεργασία είναι άλλη μια σφραγίδα έγκρισης για την τεχνολογία και την προσέγγισή μας, από μια από τις πιο προηγμένες εταιρείες στον κλάδο». Η δοκιμή διάρκειας 18 μηνών απέδωσε μια πλήρως επικυρωμένη βελτίωση απόδοσης 7% σε ένα υποσύνολο του στόλου του Wallenius Wilhelmsen και όταν ολοκληρωθεί το έργο σε ολόκληρο τον στόλο, ο αριθμός αυτός αναμένεται να αυξηθεί σε 10%. Αυτό ισοδυναμεί με περισσότερους από 75.000 τόνους καυσίμου που εξοικονομήθηκαν και 240.000 τόνους διοξειδίου του άνθρακα (C02) που δεν εκπέμπονται – και θα βοηθήσει δραματικά τα πλοία να συμμορφωθούν με τους νέους κανονισμούς εκπομπών της βιομηχανίας. Ο Wallenius Wilhelmsen έχει θέσει φιλόδοξους στόχους για μείωση των εκπομπών κατά 27,51 TP3T έως το 2030. «Το ήμισυ αυτής της μείωσης θα πρέπει να προέρχεται από υπάρχοντα πλοία. Εργαζόμαστε επιμελώς για να βρούμε φιλικές προς το περιβάλλον λύσεις για τον υπάρχοντα στόλο μας. Στόχος μας είναι να εφαρμόσουμε αυτήν την καινοτόμο λύση βελτιστοποίησης ταξιδιών για αυξημένη απόδοση των πλοίων σε ολόκληρο τον στόλο μας», δήλωσε ο Geir Fagerheim, SVP Marine Operations στο Wallenius Wilhelmsen.

– – –

Πώς η ναυτιλιακή βιομηχανία μπορεί να μειώσει τις εκπομπές άνθρακα

Οι πελάτες της ελληνικής εταιρείας DeepSea AI, που περιλαμβάνουν ναυτιλιακές εταιρείες από τη Σιγκαπούρη, τη Νορβηγία, την Ιαπωνία κ.λπ., μπορούν να εξοικονομήσουν, μέσω της τεχνολογίας της DeepSea, 8%-12% σε καύσιμα και να μειώσουν το περιβαλλοντικό τους αποτύπωμα. Ο δρόμος για την ανάπτυξη αυτόνομων πλοίων, όπου η διαδρομή τους «καθορίζεται» όχι από τον καπετάνιο του πλοίου αλλά από έναν αλγόριθμο, ανοίγει η εξαγορά της DeepSea Technologies που ιδρύθηκε από τον Κωνσταντίνο Κυριακόπουλο και τον Ρομπέρτο Κούστα, από την ιαπωνική πολυεθνική Nabtesco, εισηγμένη στο το χρηματιστήριο του Τόκιο.

«Η τεχνολογία που αναπτύσσουμε τόσα χρόνια οδεύει προς αυτή την κατεύθυνση. Τώρα έχουμε τον κατάλληλο συνεργάτη, που μας επιτρέπει να πραγματοποιήσουμε αυτόν τον στόχο, καθώς δεν είχαμε σύστημα υλικού. Με τον συνδυασμό των τεχνολογιών μας μπορούμε να μετατρέψουμε και υπάρχοντα πλοία σε αυτόνομα, καθώς και να εγκαταστήσουμε τα συστήματά μας σε νέα πλοία», λέει ο κ. Κυριακόπουλος μιλώντας για τον στόχο της εξαγοράς της DeepSea από τη Nabtesco. Η DeepSea έχει αναπτύξει μια πλατφόρμα τεχνητής νοημοσύνης η οποία, μέσω της συλλογής –σε πραγματικό χρόνο– δεδομένων σχετικά με την απόδοση εμπορικών πλοίων (δεξαμενόπλοια, εμπορευματοκιβώτια) κατά τη ναυσιπλοΐα, δημιουργεί μοντέλα για τη βελτιστοποίηση της απόδοσής τους (εξοικονόμηση καυσίμου, μείωση εκπομπών άνθρακα) λαμβάνοντας υπόψη οι καιρικές συνθήκες, τα χαρακτηριστικά του εκάστοτε πλοίου κ.λπ.

Η τεχνολογία του χρησιμοποιείται σε περισσότερα από 300 πλοία. «Ουσιαστικά με αυτό το μοντέλο τεχνητής νοημοσύνης βοηθάμε τον καπετάνιο να φτάσει στον προορισμό του με τη μικρότερη δυνατή περιβαλλοντική ρύπανση και την καλύτερη δυνατή απόδοση», εξηγεί ο κ. Κούστας. Εδώ «συγχωνεύονται» τα συστήματα DeepSea και Nabtesco, τα οποία θα μπορούν να αυτοματοποιούν τις «εντολές» που δίνονται στο πλοίο από το DeepSea (π.χ. τη βέλτιστη ταχύτητα του πλοίου με βάση τις καιρικές συνθήκες). «Η αυτονομία του πλοίου θα βασίζεται στον καλύτερο δυνατό έλεγχο κάθε κίνησής του για εξοικονόμηση ακόμη περισσότερων καυσίμων», λέει ο κ. Κυριακόπουλος.

Σύμφωνα με την εταιρεία, οι πελάτες της, στους οποίους περιλαμβάνονται ναυτιλιακές εταιρείες από τη Σιγκαπούρη, τη Νορβηγία, την Ιαπωνία κ.λπ., μπορούν να χρησιμοποιήσουν την τεχνολογία της DeepSea για να εξοικονομήσουν 8%-12% σε καύσιμο και μειώνουν το περιβαλλοντικό τους αποτύπωμα. Το τελευταίο θεωρείται κρίσιμο, καθώς συζητείται η επιβολή φόρου άνθρακα στη ναυτιλία, με την Ευρωπαϊκή Ένωση να ασκεί πιέσεις στον ναυτιλιακό κλάδο.

Η ομάδα της DeepSea, που αποτελείται από 90 άτομα –τα 80% βρίσκονται στην Ελλάδα– αναμένεται να αυξηθεί σε 110 το επόμενο διάστημα, ενώ η Αθήνα μετατρέπεται σε κέντρο τεχνητής νοημοσύνης για τις δραστηριότητες της ιαπωνικής εταιρείας. Αυτά δεν περιορίζονται στη ναυτιλιακή βιομηχανία, αλλά επεκτείνονται σε σιδηροδρομικούς αυτοματισμούς, αερομεταφορές, ανεμογεννήτριες κ.λπ. «Με την επένδυση της Nabtesco θα αναπτυχθούν στην Ελλάδα τεχνολογίες γύρω από αυτό που ονομάζουμε βιομηχανική τεχνητή νοημοσύνη (βιομηχανική τεχνητή νοημοσύνη)», λέει ο κ. Κυριακόπουλος. . «Έχουμε ένα μακροπρόθεσμο σχέδιο δράσης για να εφαρμόσουμε αυτό που θέλουμε στην αυτονομία και την τεχνητή νοημοσύνη».

Ο Wallenius Wilhelmsen μετακινείται σε πλήρη προγραμματισμό ταξιδιών βασισμένο σε τεχνητή νοημοσύνη με το DeepSea

Πραγματικό αντίκτυπο στις εκπομπές – λύσεις τεχνητής νοημοσύνης για τη θαλάσσια ναυτιλία

(7 Σεπτεμβρίου 2022) έγινε ο Wallenius Wilhelmsen η πρώτη παγκόσμια ναυτιλιακή εταιρεία που υιοθέτησε μια πλήρως βασισμένη σε τεχνητή νοημοσύνη προσέγγιση για τη βελτιστοποίηση των ταξιδιών σε ολόκληρο τον στόλο των 120+ πλοίων.

Wallenius Wilhelmsen η ναυτιλιακή εταιρεία κυκλοφόρησε το DeepSea's Λογισμικό Performance Routing, η οποία παρέχει σχέδια διαδρομής και ταχύτητας για συγκεκριμένα πλοία, το τελευταίο τρίμηνο του 2022 και του 2023. Μία από τις πιο προοδευτικές εταιρείες στον κλάδο της ναυτιλίας, η Wallenius Wilhelmsen έχει θέσει φιλόδοξους στόχους για μείωση των εκπομπών κατά 27,5 τοις εκατό μέχρι το 2030. Αυτή η εργασία με την DeepSea είναι ένα σημαντικό βήμα προς την κατεύθυνση της συνάντησης τους.

Geir Fagerheim, SVP Marine Operations στο Wallenius Wilhelmsen, λέει:

«Κανένας άνθρωπος, ανεξάρτητα από το πόσα χρόνια εμπειρίας έχει, δεν μπορεί να ανταγωνιστεί αυτές τις αυτοματοποιημένες οδηγίες ιστιοπλοΐας. Μειώνει τις εκπομπές ρύπων, μειώνει την κατανάλωση καυσίμου και αυξάνει την ασφάλεια κατά τη λειτουργία. Είναι ένα win-win σε όλες τις πτυχές της ιστιοπλοΐας».

Αυτή η απόφαση ορόσημο, η πρώτη του είδους της παγκοσμίως, δεν ελήφθη γρήγορα – αλλά ακολούθησε 18 μήνες αυστηρών δοκιμών βήμα προς βήμα.

Οι αριθμοί που προέκυψαν τελικά από αυτή τη συνολική δοκιμαστική περίοδο είναι σημαντικοί:

Μια βελτίωση κατά 6,91 TP3T στην απόδοση του σκάφους και πάνω από 170.000 τόνοι προέβλεπε μείωση των εκπομπών σε όλο τον στόλο.

Ωστόσο, εξίσου σημαντικές είναι οι βασικές γνώσεις που προέκυψαν από τη 18μηνη περίοδο έντονης συνεργασίας που οδήγησε σε αυτή τη συνεργασία.

Στις 13 Οκτωβρίου, ο Wallenius Wilhelmsen και η DeepSea πραγματοποίησαν ένα εικονικό διαδικτυακό σεμινάριο συζητώντας στο διαδίκτυο αυτήν την περίοδο επικύρωσης και συζήτησαν μαζί τις βασικές γνώσεις τους για την απαλλαγή από τις ανθρακούχες εκπομπές με τη βελτιστοποίηση ταξιδιού πλοίων (Voyage Optimization for Decarbonisation – διαδικτυακό σεμινάριο).

Η ΠΡΩΤΟΒΟΥΛΙΑ 10% – Μείωση των εκπομπών CO2 κατά 10%, με τους κορυφαίους στόλους της ναυτιλιακής βιομηχανίας

Τι είναι η πρωτοβουλία 10%; Μια κίνηση για τη μείωση του ενεργειακού κόστους των θαλάσσιων σκαφών κατά 10%, η προσέγγιση είναι αποδεδειγμένη, οικονομικά αποδοτική και μπορεί να επιτευχθεί εντός 12 μηνών. Η πρωτοβουλία 10% αποτελεί δέσμευση της DeepSea και των μελών (EUROSEAS Ltd, EuroDRY Ltd, ETF Partners, Nabtesco) της πρωτοβουλίας να εργαστούν συλλογικά για να κάνουν κάτι πραγματικό, μετρήσιμο και επιδραστικό – με απτά οφέλη για όλους.

Άρθρα που σχετίζονται με τη χρήση της Τεχνητής Νοημοσύνης στη ναυτιλιακή βιομηχανία

Ο γίγαντας της Wallenius Wilhelmsen Cargo Shipping δοκιμάζει λύσεις βελτιστοποίησης ταξιδιού με τεχνητή νοημοσύνη AI: «Ξαφνικά είχαμε 10.000 σημεία δεδομένων στη βάση δεδομένων μας και έπρεπε να το κατανοήσουμε αυτό». (16 Σεπτεμβρίου 2022)

Όσον αφορά τη βελτιστοποίηση του ταξιδιού – επιλέγοντας την καλύτερη διαδρομή και ταχύτητα για το ταξίδι – οι καπετάνιοι των πλοίων δεν έχουν τα εργαλεία για να λάβουν τεκμηριωμένες αποφάσεις, εξηγεί ο κ. Fagerheim της ναυτιλιακής εταιρείας Wallenius Wilhelmsen (φορτηγά πλοία). Αυτός είναι ο λόγος που πηγαίνουν σκληρά και γρήγορα στην αρχή του ταξιδιού, γιατί δεν μπορούν να προβλέψουν μεταγενέστερες συνθήκες. Εδώ μπαίνουν οι πλατφόρμες βελτιστοποίησης ταξιδιού με τεχνητή νοημοσύνη.

Η ναυτιλιακή βιομηχανία προβλέπεται να δαπανήσει $931 εκατομμύρια σε λύσεις τεχνητής νοημοσύνης (AI) το 2022, σύμφωνα με πρόσφατη έκθεση που δημοσιεύτηκε από το Lloyd's Register σε συνεργασία με τη Thetius

Η υιοθέτηση λύσεων τεχνητής νοημοσύνης στη ναυτιλιακή βιομηχανία βρίσκεται σε ένα εκκολαπτόμενο στάδιο, ωστόσο, η Τεχνητή Νοημοσύνη έχει τεράστιες δυνατότητες να ξεκλειδώσει την αξία στη βελτιστοποίηση της αποδοτικότητας του στόλου. Η τεχνολογία AI για βελτιστοποίηση ταξιδιού επικεντρώνεται κυρίως στη μείωση της κατανάλωσης καυσίμου των πλοίων, με αποτέλεσμα τη μείωση των εκπομπών CO2 και του λειτουργικού κόστους. Οι Υπηρεσίες Maritime Performance Services του Lloyd's Register έχουν αναπτύξει τεράστια εμπειρία στη χρήση της τεχνητής νοημοσύνης για τη βελτιστοποίηση των σκαφών και συμβάλλουν στην τελική βελτίωση της απόδοσης του σκάφους. Οι παραδοσιακές και παλαιού τύπου αναλύσεις δεδομένων εξετάζουν μόνο 10% δεδομένων σκαφών, ενώ τα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης μπορούν τώρα να εξετάσουν σχεδόν 100% δεδομένα σκαφών και να επεξεργάζονται αυτά τα δεδομένα στιγμιαία για να δημιουργήσουν εξαιρετικά ακριβείς πληροφορίες για την απόδοση του σκάφους σχετικά με την κατανάλωση καυσίμου, την ταχύτητα, την περικοπή, τη ρύπανση του κύτους και την ισχύ κατανάλωσης», (Andy McKeran, Director of Maritime Performance Services, Lloyd's Register). Οι δαπάνες για λύσεις Τεχνητής Νοημοσύνης AI στον κλάδο της ναυτιλίας αναμένεται να υπερδιπλασιαστούν τα επόμενα πέντε χρόνια σε $2,7 δισεκατομμύρια έως το 2027, με σύνθετο ετήσιο ρυθμό ανάπτυξης 23%.

Μηχανική μάθηση: Τα επόμενα θαλάσσια σύνορα;

Καθώς η διαθεσιμότητα δεδομένων για υπολογιστές υψηλής απόδοσης αυξάνεται παράλληλα με την υιοθέτηση του αυτοματισμού, η Wärtsilä Voyage πιστεύει ότι η τεχνητή νοημοσύνη και η μηχανική μάθηση είναι τεχνολογίες που πρέπει να παρακολουθούμε.

Τέσσερις τρόποι με τους οποίους η Ναυτιλιακή Βιομηχανία επενδύει στην τεχνητή νοημοσύνη για τη διαχείριση της απόδοσης

AI, IOT, Business Intelligence, Data Analytics αλλάζουν τον τρόπο λειτουργίας της ναυτιλίας και επίσης μειώνουν το κόστος και μειώνουν τον κίνδυνο για τις ανθρώπινες ζωές. Οι κορυφαίες ναυτιλιακές εταιρείες έχουν αναπτύξει τεχνολογίες με τη βοήθεια AI για να αποκτήσουν μεγαλύτερη εικόνα για την απόδοση των πλοίων τους, ενώ τόσο οι εδραιωμένες όσο και οι νεοσύστατες εταιρείες βρίσκουν νέους τρόπους για να ξεπεράσουν τα όρια της τεχνητής νοημοσύνης.

Η Τεχνητή Νοημοσύνη και η Εποχή της Αυτόνομης Ναυτιλίας

Ο κόσμος είναι διασυνδεδεμένος μέσω του παγκόσμιου εμπορίου στη βάση μιας βιομηχανίας μεταφορών. Και, θα συνεχίσει να αυξάνεται, με προβλεπόμενη άνοδο σχεδόν κατά ένα τρίτο του θαλάσσιου εμπορίου έως το 2030, και με αυξήσεις σε τόνους χιλιομέτρων έως και 74.000 δισεκατομμύρια κατά την προβλεπόμενη περίοδο.

Με άλλα λόγια, ο ωκεανός θα παρουσιάσει σημαντικές αυξήσεις στην κυκλοφορία, η πίεση θα αυξηθεί πολύ και ο κίνδυνος θαλάσσιων ατυχημάτων και συμβάντων στη θάλασσα θα παραμείνει. Υπολογίζεται ότι περίπου 901 TP3T ναυτικών ατυχημάτων και συμβάντων που προκλήθηκαν από ανθρώπινα λάθη, κοστίζουν πάνω από 1,4 δισεκατομμύρια ευρώ σε αξιώσεις ασφάλισης θαλάσσιας αστικής ευθύνης.

Αυτό στην πραγματικότητα ώθησε τις επιχειρήσεις να επενδύσουν στον αυτοματισμό που στηρίζεται σε μετασχηματιστικές τεχνολογίες Τεχνητής Νοημοσύνης (AI) και μηχανικής μάθησης, ως την απόλυτη λύση για τη βελτίωση της παραγωγικότητας, της αποτελεσματικότητας και της ασφάλειας, εξαλείφοντας τα ανθρώπινα λάθη.

Οι στατιστικές έχουν δείξει ότι η τεχνητή νοημοσύνη έχει τη δυνατότητα να ενισχύσει την απόδοση της βιομηχανίας μεταφορών και logistics κατά σχεδόν 90%, αυξάνοντας δυνητικά τα ετήσια έσοδα της βιομηχανίας έως και 0,45 τρισεκατομμύρια ευρώ.

«Η αυτόνομη ναυτιλία είναι το μέλλον της ναυτιλιακής βιομηχανίας. Τόσο ενοχλητικό όσο το smartphone, το έξυπνο πλοίο θα φέρει επανάσταση στο τοπίο του σχεδιασμού και των λειτουργιών του πλοίου».

Mikael Mäkinen, Πρόεδρος, Marine στην Rolls-Royce Plc.

Βελτιστοποίηση ταξιδιού με τεχνητή νοημοσύνη Εργαλεία Τεχνητής Νοημοσύνης Προσφέρουν Βήμα Αλλαγή για τον τομέα πλοήγησης στη θαλάσσια ναυτιλία

Ο τομέας της ναυτιλίας εργάζεται σκληρά για να βρει τρόπους μείωσης των εκπομπών καυσίμων άνθρακα σύμφωνα με την αρχική Στρατηγική IMO GHG και το Ναυτιλιακή ατζέντα 2050 με μεγάλη έμφαση στην αυτονομία και τα μελλοντικά καύσιμα. Αλλά καθώς η πίεση συνεχίζει να αυξάνεται στον απόηχο του COP26 λύσεις που ξεκλειδώνουν τη δυνατότητα μείωσης στους υπάρχοντες στόλους πλοίων είναι επιτακτική.

Μια σύντομη εισαγωγή στο AI (Τεχνητή Νοημοσύνη) και τις εφαρμογές του στη ναυτιλιακή βιομηχανία

Κατά τη διάρκεια του 2023 SMART4SEA Athens Forum, ο κ. Θεμιστοκλής Σάρδης, (Διευθυντής Πληροφορικής στην Costamare Shipping Company SA) εξήγησε ότι υπάρχουν αρκετές εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης στη ναυτιλιακή βιομηχανία, όπως η αυτοματοποίηση της διαχείρισης και διαχείρισης φορτίου, η βελτιστοποίηση δρομολογίων και η επιμελητεία και η προγνωστική συντήρηση πλοία και άλλος εξοπλισμός.

Πώς η τεχνητή νοημοσύνη αλλάζει τη ναυτιλιακή βιομηχανία; Πώς χρησιμοποιείται η Τεχνητή Νοημοσύνη και ωφελεί τη Ναυτιλιακή Βιομηχανία!

Ενώ πολλές βιομηχανίες επωφελούνται και χρησιμοποιούν την τεχνητή νοημοσύνη για τον εξορθολογισμό των λειτουργιών και τη λήψη πολύτιμων πληροφοριών, η καθεμία έχει μοναδικές εφαρμογές. Η κατανόηση του τρόπου με τον οποίο η ναυτιλιακή βιομηχανία προσαρμόζει την τεχνητή νοημοσύνη και τη μηχανική μάθηση μπορεί να σας προετοιμάσει καλύτερα για να εργαστείτε στο νερό μαζί με αυτόν τον εξοπλισμό

Δωρεάν οδηγός αγοραστών – Κορυφαίες εταιρείες τεχνητής νοημοσύνης (AI) για τη ναυτιλιακή βιομηχανία

Ένα δωρεάν έγγραφο (οδηγός αγοραστών) που περιλαμβάνει λεπτομερείς πληροφορίες για τους κατασκευαστές και προμηθευτές λύσεων τεχνητής νοημοσύνης αποστολής και τα προϊόντα βελτιστοποίησης και σχεδιασμού δρομολόγησης πλοίων, μαζί με στοιχεία επικοινωνίας, για να ενημερώσετε την απόφασή σας για την αγορά (λήψη δωρεάν αντιγράφου).

Shipping 4.0 : The Future of the Maritime Industry

Ατμός. Ηλεκτρική ενέργεια. Διαδίκτυο. Αυτές οι τρεις βιομηχανικές επαναστάσεις, άλλαξαν τα πάντα στον τρόπο λειτουργίας του κόσμου. Σήμερα, βρισκόμαστε στη μέση της τέταρτης βιομηχανικής επανάστασης: Τεχνητή νοημοσύνη (AI). Σε αντίθεση με την κοινή πεποίθηση ότι η ναυτιλία λειτουργεί με ένα παραδοσιακό, «παλιομοδίτικο» μοντέλο, νέα βήματα ως μέρος αυτής της βιομηχανικής επανάστασης που βασίζεται στον αυτοματισμό έχουν δημιουργήσει νέα πρότυπα καινοτομίας και αλλαγής. Αυτό είναι το Shipping 4.0.

ΠΗΓΕΣ ΓΙΑ ΤΟ ΘΕΜΑ: Τεχνητή νοημοσύνη

Τι είναι η Τεχνητή Νοημοσύνη (AI); Τεχνητή νοημοσύνη αξιοποιεί υπολογιστές και μηχανές για να μιμηθεί τις ικανότητες επίλυσης προβλημάτων και λήψης αποφάσεων του ανθρώπινου μυαλού. (IBM)

Η τεχνητή νοημοσύνη είναι η νοημοσύνη των μηχανών ή του λογισμικού, σε αντίθεση με τη νοημοσύνη των ανθρώπων ή των ζώων. (Τεχνητή Νοημοσύνη – Wikipedia)

Τεχνητή νοημοσύνη, η ικανότητα ενός υπολογιστή ή ρομπότ ελεγχόμενου από υπολογιστή να εκτελεί εργασίες που συνήθως συνδέονται με νοήμονα όντα. (Τεχνητή νοημοσύνη (AI): Ορισμός, Παραδείγματα, Τύποι – Britannica)

Τι είναι η τεχνητή νοημοσύνη (AI);

Η τεχνητή νοημοσύνη είναι η προσομοίωση διαδικασιών ανθρώπινης νοημοσύνης από μηχανές, ειδικά συστήματα υπολογιστών. Οι συγκεκριμένες εφαρμογές της τεχνητής νοημοσύνης περιλαμβάνουν έμπειρα συστήματα, επεξεργασία φυσικής γλώσσας, αναγνώριση ομιλίας και μηχανική όραση.

Πώς λειτουργεί το AI;

Καθώς η διαφημιστική εκστρατεία γύρω από την τεχνητή νοημοσύνη έχει επιταχυνθεί, οι πωλητές προσπαθούν να προωθήσουν τον τρόπο με τον οποίο τα προϊόντα και οι υπηρεσίες τους τη χρησιμοποιούν. Συχνά, αυτό που αναφέρουν ως AI είναι απλώς ένα στοιχείο της τεχνολογίας, όπως η μηχανική εκμάθηση. Η τεχνητή νοημοσύνη απαιτεί μια βάση εξειδικευμένου υλικού και λογισμικού για τη σύνταξη και την εκπαίδευση αλγορίθμων μηχανικής εκμάθησης. Καμία γλώσσα προγραμματισμού δεν είναι συνώνυμη με την τεχνητή νοημοσύνη, αλλά η Python, η R, η Java, η C++ και η Julia διαθέτουν χαρακτηριστικά δημοφιλή στους προγραμματιστές τεχνητής νοημοσύνης. (Τι είναι η Τεχνητή Νοημοσύνη και πώς λειτουργεί η τεχνητή νοημοσύνη – TechTarget)

Διαφορές μεταξύ AI, Machine Learning και Deep Learning

Όλα συμπεριλαμβάνονται, μηχανική μάθηση και βαθιά μάθηση είναι κοινοί όροι στην επιχειρησιακή πληροφορική και μερικές φορές χρησιμοποιούνται εναλλακτικά, ειδικά από εταιρείες στο υλικό μάρκετινγκ τους. Υπάρχουν όμως διακρίσεις (δείτε περισσότερα στο: AI έναντι μηχανικής μάθησης έναντι βαθιάς μάθησης: Βασικές διαφορές (techtarget.com)

Ποιοι είναι οι 4 τύποι νοημοσύνης AI;

Μερικοί από αυτούς τους τύπους τεχνητής νοημοσύνης δεν είναι καν επιστημονικά δυνατοί αυτήν τη στιγμή. Σύμφωνα με το ισχύον σύστημα ταξινόμησης, υπάρχουν τέσσερα δημοτικά Τύποι AI: αντιδραστική, περιορισμένη μνήμη, θεωρία του νου και αυτογνωσία. (Πηγή: Κατανόηση των 4 τύπων τεχνητής νοημοσύνης – bernardmarr.com )

Τι είναι το AI; Όλα όσα πρέπει να γνωρίζετε για την τεχνητή νοημοσύνη, τις συναρπαστικές και ταχέως αναπτυσσόμενες τεχνολογίες της τεχνητής νοημοσύνης – ZDnet.com

Τι είναι το AI; Μάθετε για την Τεχνητή Νοημοσύνη – ένα πολύ περιεκτικό άρθρο για την τεχνητή νοημοσύνη, από το Oracle.com

Πλεονεκτήματα και μειονεκτήματα στη χρήση της Τεχνητής Νοημοσύνης

Τι είναι η Τεχνητή Νοημοσύνη (AI); (σύμφωνα με μια ίδια την εφαρμογή AI 🙂… ChatGPT)

Τεχνητή Νοημοσύνη (AI) αναφέρεται στην προσομοίωση της ανθρώπινης νοημοσύνης σε μηχανές που είναι ικανές να εκτελούν εργασίες που συνήθως απαιτούν ανθρώπινη νοημοσύνη. Αυτές οι εργασίες περιλαμβάνουν πράγματα όπως η μάθηση, η συλλογιστική, η επίλυση προβλημάτων, η αντίληψη, η κατανόηση της γλώσσας, ακόμη και η λήψη αποφάσεων.

Τα συστήματα AI έχουν σχεδιαστεί για να αναλύουν δεδομένα, να αναγνωρίζουν μοτίβα και να λαμβάνουν τεκμηριωμένες αποφάσεις ή προβλέψεις με βάση αυτά τα δεδομένα. Μπορούν να εκπαιδευτούν ώστε να βελτιώνουν την απόδοσή τους με την πάροδο του χρόνου μέσω επαναληπτικών διαδικασιών μάθησης. Οι τεχνολογίες τεχνητής νοημοσύνης ταξινομούνται ευρέως σε δύο κατηγορίες: Στενή ή Αδύναμη τεχνητή νοημοσύνη και Γενική ή Ισχυρή τεχνητή νοημοσύνη.

Στενή ή αδύναμη τεχνητή νοημοσύνη: Αυτός ο τύπος AI έχει σχεδιαστεί και εκπαιδευτεί για μια συγκεκριμένη εργασία ή ένα στενό εύρος εργασιών. Διαπρέπει στην εκτέλεση αυτών των εργασιών, ξεπερνώντας συχνά τις ανθρώπινες ικανότητες, αλλά δεν έχει την ικανότητα να κατανοεί ή να εκτελεί εργασίες εκτός του προκαθορισμένου πεδίου εφαρμογής του. Παραδείγματα στενής τεχνητής νοημοσύνης περιλαμβάνουν βοηθούς φωνής όπως το Siri ή την Alexa, συστήματα αναγνώρισης εικόνας και αλγόριθμους προτάσεων που χρησιμοποιούνται από υπηρεσίες ροής.

Γενική ή Ισχυρή AI: Η γενική τεχνητή νοημοσύνη αναφέρεται σε ένα επίπεδο τεχνητής νοημοσύνης που έχει την ικανότητα να κατανοεί, να μαθαίνει και να εφαρμόζει τη γνώση σε μια μεγάλη ποικιλία εργασιών, όπως ένας άνθρωπος. Θα είχε ανθρώπινες γνωστικές ικανότητες και θα μπορούσε ενδεχομένως να εκτελέσει οποιοδήποτε διανοητικό έργο που μπορεί ένας άνθρωπος. Η γενική τεχνητή νοημοσύνη παραμένει σε μεγάλο βαθμό θεωρητική σε αυτό το σημείο και δεν έχει επιτευχθεί.

Τα συστήματα AI μπορούν περαιτέρω να κατηγοριοποιηθούν σε μηχανική μάθηση και βαθιά μάθηση:

Μηχανική Μάθηση: Είναι ένα υποσύνολο της τεχνητής νοημοσύνης που περιλαμβάνει αλγόριθμους εκπαίδευσης για την εκμάθηση μοτίβων από δεδομένα και τη λήψη προβλέψεων ή αποφάσεων με βάση αυτά τα δεδομένα. Οι τύποι μηχανικής μάθησης περιλαμβάνουν την εποπτευόμενη μάθηση (εκπαίδευση με δεδομένα με ετικέτα), την μάθηση χωρίς επίβλεψη (εύρεση μοτίβων σε δεδομένα χωρίς ετικέτα) και την ενισχυτική μάθηση (μάθηση μέσω δοκιμής και σφάλματος).

Deep Learning: Αυτό είναι ένα υποσύνολο της μηχανικής μάθησης που χρησιμοποιεί τεχνητά νευρωνικά δίκτυα για να μοντελοποιήσει και να επεξεργαστεί πολύπλοκα μοτίβα και σχέσεις στα δεδομένα. Η βαθιά εκμάθηση ήταν ιδιαίτερα επιτυχημένη σε εργασίες όπως η αναγνώριση εικόνας και ομιλίας.

Η τεχνητή νοημοσύνη έχει ένα ευρύ φάσμα εφαρμογών σε διάφορους κλάδους, συμπεριλαμβανομένης της υγειονομικής περίθαλψης, των οικονομικών, των μεταφορών, της ψυχαγωγίας και άλλων. Συνεχίζει να εξελίσσεται γρήγορα και έχει τη δυνατότητα να φέρει επανάσταση στον τρόπο με τον οποίο ζούμε και εργαζόμαστε, αν και οι ηθικοί προβληματισμοί και οι πιθανές προκλήσεις πρέπει επίσης να αντιμετωπίζονται προσεκτικά καθώς προχωρά η τεχνολογία AI.