¡Hola Mundo!
Publicado: agosto 5, 2023

Trayendo AI (Inteligencia Artificial) de vanguardia a la industria del transporte marítimo

DEEPSEA: optimización de viajes de próxima generación impulsada por Inteligencia Artificial (IA)

Utilice el enrutamiento de rendimiento de inteligencia artificial (IA) para acelerar instantáneamente la trayectoria de descarbonización de su flota y reducir los costos de combustible. Performance Routing tendrá un impacto importante y cuantificable en el consumo de combustible de su flota y CII hoy, resultados de alto impacto desde el primer día.

Optimización de viajes de buques de aguas profundas Solución de IA reduce las emisiones, reduce el consumo de combustible y aumenta la seguridad durante la operación. Es un ganar-ganar en todos los aspectos de la navegación.

Geir Fagerheim (vicepresidente sénior de operaciones marítimas) Wallenius Wilhelmsen

Wallenius-Wilhelmsen utiliza la optimización de enrutamiento de viaje DeepSea AI para sus buques de carga
Wallenius-Wilhelmsen utiliza la optimización de enrutamiento de viaje DeepSea AI para sus buques de carga

Vessel Voyage Optimisation for Decarbonisation - AI Solution:

Mar profundo aprovecha lo último en tecnología de inteligencia artificial para hacer que los barcos sean más eficientes. Al reunir a expertos en tecnología y marítimo, DeepSea se enfoca en aumentando la eficiencia y disminución del consumo de combustible de los buques a través de una combinación de conocimientos técnicos y operativos impulsados por modelos de rendimiento detallados generados por IA. Enrutamiento de embarcaciones de alto rendimiento para el siglo XXI.

Trabajamos con compañías navieras con visión de futuro para hacer que la industria del transporte marítimo sea más eficiente, más ecológica y mejor conectada.

Soluciones de inteligencia artificial (IA) para el transporte marítimo

Optimización de viajes de próxima generación de DEEPSEA con tecnología de IA 850x207 1

DeepSea trabaja con empresas de transporte marítimo con visión de futuro para hacer que la industria del transporte marítimo sea más eficiente, más ecológica y mejor conectada. Fue fundada en 2017 para llevar lo mejor de la Inteligencia Artificial (IA) a la industria del transporte marítimo y es la más importante del transporte marítimo. equipo de IA, impulsado por el equipo de inteligencia artificial más avanzado de la industria. Con una cultura de investigación activa, contribuye con artículos académicos a conferencias a nivel mundial, ejecuta iniciativas internacionales en IA y lleva todos estos avances a sus productos que aumentan la eficiencia.

“La IA es el arma secreta de la descarbonización: una 'bala de plata' que puede lograr una mejora espectacular en todas las flotas. CII, rentabilidad, valor de los activos: ayuda a nuestros clientes a mejorar sus métricas clave en todos los ámbitos.
Konstantinos Kyriakopoulos, CEO de mar profundo

DeepSea - AI for the shipping industry

In order to constantly provide an AI driven optimised vessel voyage DeepSea takes data from your vessel and (with AI) creates an accurate vessel model in the Cloud, which is updated, live, to exactly match your vessel's state and help you run more efficient vessels and more efficient voyages, custom-planned voyages for each vessel.

Viaje en barco optimizado impulsado por IA (inteligencia artificial)
Viaje en barco optimizado impulsado por IA (inteligencia artificial)
Optimización de viajes de embarcaciones impulsada por (IA) Inteligencia Artificial
Optimización de viajes de embarcaciones impulsada por (IA) Inteligencia Artificial

DEEPSEA Pythia - Performance vessel routing for the 21st-century
La primera plataforma de enrutamiento meteorológico del mundo adaptada al rendimiento exacto de su embarcación, en todas las condiciones climáticas. Los potentes modelos de IA entienden exactamente cómo se comporta su embarcación en cualquier condición meteorológica y de incrustaciones.

Deepsee AI Vessel Voyage Optimization para la industria del transporte marítimo

DeepSea's platform, is now in place in more than 20 vessel fleets and accurately provides personalized speed and vessel route recommendations for each ship, based on deep learning models trained to predict each ship's energy consumption in every possible condition.

“No human, no matter how many years of experience they have, can compete with these automated instructions. They reduce emissions, reduce fuel consumption and increase operational safety."

"It's a win-win in all aspects of shipping."

Geir Fagerheim, vicepresidente sénior de operaciones marinas en Wallenius Wilhelmsen Shipping Company

Wallenius Wilhelmsen, conocido como líder en la introducción de nuevas tecnologías y prácticas en la industria marítima, se convierte en la primera compañía naviera mundial en adoptar un enfoque totalmente basado en inteligencia artificial para optimizar los viajes de los barcos en toda su flota de más de 120 barcos Ro-Ro. .

Wallenius Wilhelmsen, the world's largest car carrier, conducted a rigorous 18-month trial of DeepSea's software to reach this deal. "This is a watershed moment for the meaningful and proven implementation of artificial intelligence (AI) in shipping," said DeepSea President Roberto Cuestas (DeepSea), “There are now many solutions on the market that claim to save fuel, reduce emissions and meet environmental regulations – and most of them are just lip service. It is difficult for shipping companies to distinguish between what is real and what is just marketing. This partnership is another stamp of approval for our technology and approach, from one of the most advanced companies in the industry.” The 18-month trial yielded a fully validated performance improvement of 7% in a subset of Wallenius Wilhelmsen's fleet, and when the project is completed across the entire fleet, this figure is expected to increase to 10%. This equates to more than 75.000 tonnes of fuel saved and 240.000 tonnes of carbon dioxide (C02) not emitted – and will dramatically help ships comply with new industry emissions regulations. Wallenius Wilhelmsen has set ambitious targets to reduce emissions by 27,5% by 2030. “Half of this reduction should come from existing ships. We are working diligently to find environmentally friendly solutions for our existing fleet. Our goal is to implement this innovative voyage optimization solution for increased vessel efficiency across our entire fleet," said Geir Fagerheim, SVP Marine Operations at Wallenius Wilhelmsen.

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Cómo la industria naviera puede reducir las emisiones de carbono

The clients of the Greek company DeepSea AI, which include shipping companies from Singapore, Norway, Japan, etc., can save, through DeepSea's technology, 8%-12% in fuel and reduce their environmental footprint. The way for the development of autonomous ships, where their route is "determined" not by the ship captain but by an algorithm, is opened by the acquisition of DeepSea Technologies founded by Konstantinos Kyriakopoulos and Roberto Kousta, by the Japanese multinational Nabtesco, listed on the stock exchange Tokyo.

"The technology we have been developing for so many years was heading in this direction. Now we have the right partner, which allows us to realize this goal, as we did not have a hardware system. With the combination of our technologies, we can also convert existing ships into autonomous ones, as well as install our systems on new ships," says Mr. Kyriakopoulos, speaking about the goal of the acquisition of DeepSea by Nabtesco. DeepSea has developed an artificial intelligence platform which, through the collection - in real time - of data concerning the performance of commercial ships (tankers, containers) during navigation, creates models to optimize their performance (fuel saving, reduction carbon emissions) taking into account the weather conditions, the characteristics of the respective ship, etc.

Its technology is used on over 300 ships. "Essentially with this artificial intelligence model we help the captain reach his destination with the least possible environmental pollution and the best possible performance", explains Mr. Koustas. This is where DeepSea and Nabtesco's systems 'merge' together in which will be able to automate the 'commands' given to the ship by DeepSea (eg the optimal speed of the ship based on the weather conditions). "The ship's autonomy will be based on the best possible control of its every movement to save even more fuel," says Mr. Kyriakopoulos.

According to the company, its customers, which include shipping companies from Singapore, Norway, Japan, etc., can use DeepSea's technology to save 8%-12% en combustible y reducir su huella ambiental. Este último se considera crucial, ya que se está discutiendo la imposición de un impuesto al carbono en el transporte marítimo, con la Unión Europea ejerciendo presión sobre el sector del transporte marítimo.

DeepSea's team, which consists of 90 people – 80% are located in Greece – is expected to increase to 110 in the next period, while Athens is being transformed into an artificial intelligence center for the Japanese company's activities. These are not limited to the shipping industry, but extend to railway automation, aviation, wind turbines, etc. "With Nabtesco's investment, technologies around what we call industrial artificial intelligence (industrial AI) will be developed in Greece," says Mr. Kyriakopoulos. "We have a long-term action plan to implement what we want in autonomy and artificial intelligence".

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Wallenius Wilhelmsen pasa a la planificación de viajes totalmente basada en IA con DeepSea

Making a real impact on emissions - artificial intelligence solutions for maritime shipping

(7 de septiembre de 2022) Wallenius Wilhelmsen se convirtió en la primera compañía naviera global en adoptar un enfoque totalmente basado en IA para la optimización de viajes en toda su flota de más de 120 barcos.

Wallenius Wilhelmsen naviera lanzó DeepSea's Software de enrutamiento de rendimiento, que proporciona planes de ruta y velocidad específicos para embarcaciones, en el último trimestre de 2022 y 2023. Wallenius Wilhelmsen, una de las empresas con mayor visión de futuro en la industria del transporte marítimo, ha establecido objetivos ambiciosos para reducir las emisiones en un 27,5 %. para 2030. Este trabajo con DeepSea es un paso importante para cumplirlos.

Geir Fagerheim, vicepresidente sénior de operaciones marinas en Wallenius Wilhelmsen, dice:

“Ningún ser humano, por muchos años de experiencia que tenga, puede competir con estas instrucciones de navegación automatizadas. Reduce las emisiones, reduce el consumo de combustible y aumenta la seguridad durante la operación. Es un ganar-ganar en todos los aspectos de la navegación”.

Esta decisión histórica, la primera de su tipo a nivel mundial, no se tomó rápidamente, sino que siguió a 18 meses de rigurosas pruebas paso a paso.

Los números que finalmente surgieron de este extenso período de prueba son significativos:

Una mejora de 6,91 TP3T en la eficiencia de los buques y una reducción prevista de más de 170 000 toneladas en las emisiones de toda la flota.

Sin embargo, es igualmente importante centrarse en los aprendizajes clave que surgieron del período de 18 meses de intensa colaboración que condujo a esta asociación.

El 13 de octubre, Wallenius Wilhelmsen y DeepSea realizaron un seminario web virtual para discutir en línea este período de validación y juntos discutieron sus aprendizajes clave para la descarbonización con la optimización de los viajes de los buques (Voyage Optimisation for Decarbonisation - online webinar).

Ni Envío 2023: Por qué la inteligencia artificial ya no es opcional para las compañías navieras (DeepSea AI)

THE 10% INITIATIVE - Reducing CΟ2 emissions by 10%, with the shipping industry’s leading fleets

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¿Qué es la iniciativa 10%? Un movimiento para reducir los costos de energía de los buques marítimos en 10%, el enfoque está probado, es rentable y se puede lograr en 12 meses. La iniciativa 10% es un compromiso de DeepSea y los miembros (EUROSEAS Ltd, EuroDRY Ltd, ETF Partners, Nabtesco) de trabajar en colaboración para hacer algo real, medible e impactante, con beneficios tangibles para todos.

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Artículos relacionados con el uso de la Inteligencia Artificial en la industria del transporte marítimo

Wallenius Wilhelmsen Cargo Shipping giant is testing Artificial Intelligence AI voyage optimisation solutions: "Suddenly we had 10.000 data points in our database, and needed to make sense of that." (16 de septiembre de 2022)

Cuando se trata de optimizar el viaje (elegir el mejor rumbo y la mejor velocidad para el viaje), los capitanes de los barcos no tienen las herramientas para tomar decisiones informadas, explica el Sr. Fagerheim de la compañía naviera Wallenius Wilhelmsen (buques de carga). Es por eso que van duro y rápido al comienzo del viaje, porque no pueden predecir las condiciones posteriores. Aquí es donde entran en juego las plataformas de optimización de viajes impulsadas por IA.

Se prevé que la industria marítima gaste $931 millones en soluciones de inteligencia artificial (IA) en 2022, según un informe reciente publicado por Lloyd's Register en cooperación con Thetius.

La adopción de soluciones de IA en la industria marítima se encuentra en una etapa incipiente, sin embargo, la Inteligencia Artificial tiene un inmenso potencial para desbloquear valor en la optimización de la eficiencia de la flota. La tecnología de IA para la optimización de viajes se centra principalmente en reducir el consumo de combustible de los buques, lo que da como resultado la reducción de las emisiones de CO2 y los costos de funcionamiento. Los Servicios de Rendimiento Marítimo de Lloyd's Register han desarrollado una vasta experiencia en el uso de IA para la optimización de embarcaciones y, en última instancia, para ayudar a mejorar el rendimiento de las embarcaciones. Los análisis de datos tradicionales y heredados solo analizan 10% de datos de la embarcación, mientras que los modelos de IA ahora pueden analizar cerca de 100% de datos de la embarcación y procesar estos datos instantáneamente para crear información extremadamente precisa sobre el rendimiento de la embarcación en torno al consumo de combustible, la velocidad, el asiento, el ensuciamiento del casco y la potencia. consumo” (Andy McKeran, Director de Servicios de Rendimiento Marítimo, Lloyd's Register). Se espera que el gasto en soluciones de inteligencia artificial de IA en la industria del transporte marítimo se duplique con creces en los próximos cinco años a $2,7 mil millones para 2027, una tasa de crecimiento anual compuesta de 23%.

Aprendizaje automático: ¿La próxima frontera marítima?

A medida que aumenta la disponibilidad de datos para la computación de alto rendimiento junto con la adopción de la automatización, Wärtsilä Voyage cree que la inteligencia artificial y el aprendizaje automático son tecnologías a tener en cuenta.

Cuatro formas en que la industria marítima está invirtiendo en IA para la gestión del rendimiento

AI, IOT, Business Intelligence, Data Analytics están cambiando la forma en que opera el envío y también reducen los costos y el riesgo para las vidas humanas. Las principales compañías navieras han implementado tecnologías asistidas por IA para obtener una mayor comprensión del rendimiento de sus barcos, mientras que tanto las empresas establecidas como las nuevas están encontrando nuevas formas de ampliar los límites de la IA.

Inteligencia artificial y la era del envío autónomo

El mundo está interconectado a través del comercio global sobre la base de una industria de transporte. Y seguirá creciendo, con un aumento previsto de casi un tercio en el comercio marítimo hacia 2030, y con aumentos en las toneladas-millas hasta 74 000 billones durante el período de pronóstico.

En otras palabras, el océano experimentará aumentos sustanciales en el tráfico, la presión será mucho mayor y persistirá el riesgo de accidentes marítimos e incidentes en el mar. Se estima que aproximadamente 90% de siniestros e incidentes marítimos causados por errores humanos, cuestan más de 1400 millones de EUR en reclamaciones de seguros de responsabilidad civil marítima.

De hecho, esto ha instado a las empresas a invertir en automatización respaldada por tecnologías transformacionales de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático, como la solución definitiva para mejorar la productividad, la eficiencia y la seguridad al eliminar los errores humanos.

Las estadísticas han demostrado que la IA tiene la capacidad de impulsar el rendimiento de la industria del transporte y la logística en casi 90%, lo que podría aumentar los ingresos anuales de la industria hasta 0,45 billones de euros.

“El transporte marítimo autónomo es el futuro de la industria marítima. Tan disruptivo como el teléfono inteligente, el barco inteligente revolucionará el panorama del diseño y las operaciones de los barcos”.

Mikael Mäkinen, presidente de Marina en Rolls-Royce Plc.

Las herramientas de inteligencia artificial de optimización de viajes impulsadas por IA ofrecen un cambio radical para el sector de la navegación marítima

El sector del transporte marítimo ha estado trabajando arduamente para encontrar formas de reducir las emisiones de combustible de carbono en línea con el Estrategia de GEI de la OMI y el Agenda Marítima 2050 con un fuerte enfoque en la autonomía y los combustibles futuros. Pero a medida que la presión continúa creciendo a raíz de COP26 Las soluciones que desbloqueen el potencial de una reducción en las flotas de buques existentes son imprescindibles.

Una breve introducción a la IA (Inteligencia Artificial) y sus aplicaciones en la industria marítima

Durante el Foro SMART4SEA Atenas 2023, el Sr. Themistoklis Sardis, (Gerente de TI en Costamare Shipping Company SA) explicó que existen varias aplicaciones de IA en la industria del transporte marítimo, incluida la automatización del manejo y la gestión de carga, la optimización de rutas y logística, y el mantenimiento predictivo de barcos y otros equipos.

¿Cómo la IA está cambiando la industria marítima? ¡Cómo se usa la Inteligencia Artificial y beneficia a la Industria del Transporte Marítimo!

Si bien muchas industrias se benefician y utilizan la IA para optimizar las operaciones y recibir información valiosa, cada una tiene aplicaciones únicas. Comprender cómo la industria marítima está adaptando la IA y el aprendizaje automático puede prepararlo mejor para trabajar en el agua junto con este equipo

Free Buyers Guide - Leading artificial intelligence (AI) companies for the shipping industry

Un documento gratuito (guía del comprador) que incluye información detallada sobre los fabricantes y proveedores de soluciones de IA para envíos y sus productos de optimización y planificación de rutas de embarcaciones, junto con detalles de contacto, para informar su decisión de compra (descargue una copia gratuita).

Envío 4.0: El futuro de la industria marítima

Vapor. Electricidad. Internet. Estas tres revoluciones industriales cambiaron todo sobre la forma en que funciona el mundo. Hoy, estamos en medio de la cuarta revolución industrial: la inteligencia artificial (IA). Contrariamente a la creencia común de que el transporte marítimo opera en un modelo tradicional y "anticuado", los nuevos avances como parte de esta revolución industrial impulsada por la automatización han creado nuevos patrones de innovación y cambio. Esto es Envío 4.0.

FUENTES SOBRE el tema: Inteligencia artificial


¿Qué es la Inteligencia Artificial (IA)? Inteligencia artificial aprovecha las computadoras y las máquinas para imitar las capacidades de resolución de problemas y toma de decisiones de la mente humana. (IBM)


La inteligencia artificial es la inteligencia de las máquinas o el software, a diferencia de la inteligencia de los seres humanos o los animales. (Artificial Intelligence - Wikipedia)


Inteligencia artificial, la capacidad de una computadora o robot controlado por computadora para realizar tareas comúnmente asociadas con seres inteligentes. (Artificial intelligence (AI): Definition, Examples, Types - Britannica)


¿Qué es la inteligencia artificial (IA)?

La inteligencia artificial es la simulación de procesos de inteligencia humana por parte de máquinas, especialmente sistemas informáticos. Las aplicaciones específicas de la IA incluyen sistemas expertos, procesamiento de lenguaje natural, reconocimiento de voz y visión artificial.

¿Cómo funciona la IA?

A medida que se ha acelerado la exageración en torno a la IA, los proveedores se han esforzado por promocionar cómo la utilizan sus productos y servicios. A menudo, lo que llaman IA es simplemente un componente de la tecnología, como el aprendizaje automático. La IA requiere una base de hardware y software especializados para escribir y entrenar algoritmos de aprendizaje automático. Ningún lenguaje de programación es sinónimo de IA, pero Python, R, Java, C++ y Julia tienen funciones populares entre los desarrolladores de IA. (What is Artificial Intelligence and How Does AI Work - TechTarget)


Diferencias entre IA, Machine Learning y Deep Learning

AI, aprendizaje automático y aprendizaje profundo son términos comunes en TI empresarial y, a veces, se usan indistintamente, especialmente por parte de las empresas en sus materiales de marketing. Pero hay distinciones (ver más en: IA frente a aprendizaje automático frente a aprendizaje profundo: diferencias clave (techtarget.com)

Diferencias entre IA, Machine Learning y Deep Learning
Diferencias entre IA, Machine Learning y Deep Learning
Tipos de IA Inteligencia Artificial
Tipos de IA Inteligencia Artificial

¿Cuáles son los 4 tipos de inteligencia de IA?

Some of these types of AI aren't even scientifically possible right now. According to the current system of classification, there are cuatro primaria Tipos de IA: reactivo, memoria limitada, teoría de la mente y autoconsciencia. (Fuente: Comprender los 4 tipos de inteligencia artificial - bernardmarr.com )


¿Qué es la IA? Todo lo que debe saber sobre la inteligencia artificial, las tecnologías fascinantes y de rápido desarrollo de la IA - ZDnet.com


¿Qué es la IA? Aprenda sobre la inteligencia artificial - a very comprehensive article on AI, by Oracle.com

IA Inteligencia artificial Aprendizaje automático Aprendizaje profundo

Ventajas y Desventajas del uso de la Inteligencia Artificial

Ventajas y Desventajas del uso de la Inteligencia Artificial
Ventajas y Desventajas del uso de la Inteligencia Artificial

¿Qué es la Inteligencia Artificial (IA)? (according to an AI app itself 🙂 ... ChatGPT)

Inteligencia Artificial (IA) se refiere a la simulación de la inteligencia humana en máquinas que son capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana. Estas tareas incluyen cosas como el aprendizaje, el razonamiento, la resolución de problemas, la percepción, la comprensión del lenguaje e incluso la toma de decisiones.

Los sistemas de IA están diseñados para analizar datos, reconocer patrones y tomar decisiones informadas o predicciones basadas en esos datos. Se les puede capacitar para mejorar su desempeño con el tiempo a través de procesos de aprendizaje iterativos. Las tecnologías de IA se clasifican ampliamente en dos categorías: IA estrecha o débil e IA general o fuerte.

IA estrecha o débil: Este tipo de IA está diseñado y entrenado para una tarea específica o una gama limitada de tareas. Sobresale en la realización de esas tareas, a menudo superando las capacidades humanas, pero carece de la capacidad de comprender o realizar tareas fuera de su alcance predefinido. Los ejemplos de IA estrecha incluyen asistentes de voz como Siri o Alexa, sistemas de reconocimiento de imágenes y algoritmos de recomendación utilizados por los servicios de transmisión.

IA general o fuerte: La IA general se refiere a un nivel de inteligencia artificial que tiene la capacidad de comprender, aprender y aplicar conocimientos en una amplia variedad de tareas, al igual que un ser humano. Poseería habilidades cognitivas similares a las humanas y potencialmente podría realizar cualquier tarea intelectual que un humano pueda hacer. La IA general sigue siendo en gran parte teórica en este punto y no se ha logrado.

Los sistemas de IA se pueden clasificar en aprendizaje automático y aprendizaje profundo:

Aprendizaje automático: Es un subconjunto de la IA que implica entrenar algoritmos para aprender patrones a partir de datos y hacer predicciones o decisiones basadas en esos datos. Los tipos de aprendizaje automático incluyen aprendizaje supervisado (entrenamiento con datos etiquetados), aprendizaje no supervisado (búsqueda de patrones en datos no etiquetados) y aprendizaje reforzado (aprendizaje a través de prueba y error).

Aprendizaje profundo: Este es un subconjunto del aprendizaje automático que utiliza redes neuronales artificiales para modelar y procesar patrones y relaciones complejos en los datos. El aprendizaje profundo ha sido particularmente exitoso en tareas como el reconocimiento de imágenes y voz.

AI tiene una amplia gama de aplicaciones en varias industrias, que incluyen atención médica, finanzas, transporte, entretenimiento y más. Continúa avanzando rápidamente y tiene el potencial de revolucionar la forma en que vivimos y trabajamos, aunque las consideraciones éticas y los posibles desafíos también deben abordarse con cuidado a medida que avanza la tecnología de IA.

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