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
Optimización de la travesía del buque para la descarbonización: solución de IA:
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.
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.
DeepSea: IA para la industria naviera
Con el fin de proporcionar constantemente un viaje de barco optimizado impulsado por IA, DeepSea toma datos de su barco y (con IA) crea un modelo de barco preciso en la nube, que se actualiza, en vivo, para que coincida exactamente con el estado de su barco y ayudarlo a operar barcos más eficientes. y viajes más eficientes, viajes planificados a medida para cada buque.
DEEPSEA Pythia: enrutamiento de embarcaciones de alto rendimiento para el siglo XXI
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.
La plataforma de DeepSea ahora está instalada en más de 20 flotas de embarcaciones y proporciona con precisión recomendaciones personalizadas de velocidad y rutas de embarcaciones para cada barco, en función de modelos de aprendizaje profundo entrenados para predecir el consumo de energía de cada barco en todas las condiciones posibles.
“Ningún ser humano, por muchos años de experiencia que tenga, puede competir con estas instrucciones automatizadas. Reducen las emisiones, reducen el consumo de combustible y aumentan la seguridad operativa”.
“Es un ganar-ganar en todos los aspectos del envío”.
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, el transportista de automóviles más grande del mundo, realizó una prueba rigurosa de 18 meses del software de DeepSea para llegar a este acuerdo. “Este es un momento decisivo para la implementación significativa y comprobada de la inteligencia artificial (IA) en el transporte marítimo”, dijo el presidente de DeepSea, Roberto Cuestas (DeepSea), “Ahora hay muchas soluciones en el mercado que pretenden ahorrar combustible, reducir las emisiones y cumplir con reglamentaciones ambientales, y la mayoría de ellas son sólo palabrería. Es difícil para las compañías navieras distinguir entre lo que es real y lo que es solo marketing. Esta asociación es otro sello de aprobación de nuestra tecnología y enfoque, de una de las empresas más avanzadas de la industria”. La prueba de 18 meses arrojó una mejora de rendimiento totalmente validada de 7% en un subconjunto de la flota de Wallenius Wilhelmsen, y cuando el proyecto se complete en toda la flota, se espera que esta cifra aumente a 10%. Esto equivale a más de 75 000 toneladas de combustible ahorrado y 240 000 toneladas de dióxido de carbono (C02) no emitido, y ayudará enormemente a los barcos a cumplir con las nuevas regulaciones de emisiones de la industria. Wallenius Wilhelmsen ha establecido objetivos ambiciosos para reducir las emisiones en 27,5% para 2030. “La mitad de esta reducción debería provenir de los barcos existentes. Estamos trabajando diligentemente para encontrar soluciones respetuosas con el medio ambiente para nuestra flota existente. Nuestro objetivo es implementar esta innovadora solución de optimización de viajes para aumentar la eficiencia de los buques en toda nuestra flota”, dijo Geir Fagerheim, SVP Marine Operations en Wallenius Wilhelmsen.
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Los clientes de la empresa griega DeepSea AI, que incluyen compañías navieras de Singapur, Noruega, Japón, etc., pueden ahorrar, a través de la tecnología de DeepSea, 8%-12% en combustible y reducir su huella ambiental. El camino para el desarrollo de barcos autónomos, donde su ruta no es "determinada" por el capitán del barco sino por un algoritmo, se abre con la adquisición de DeepSea Technologies fundada por Konstantinos Kyriakopoulos y Roberto Kousta, por la multinacional japonesa Nabtesco, cotizada en la bolsa de valores de Tokio.
“La tecnología que venimos desarrollando durante tantos años iba en esa dirección. Ahora tenemos el socio adecuado, lo que nos permite lograr este objetivo, ya que no teníamos un sistema de hardware. Con la combinación de nuestras tecnologías, también podemos convertir barcos existentes en autónomos, así como instalar nuestros sistemas en barcos nuevos”, dice el Sr. Kyriakopoulos, hablando sobre el objetivo de la adquisición de DeepSea por parte de Nabtesco. DeepSea ha desarrollado una plataforma de inteligencia artificial que, a través de la recopilación, en tiempo real, de datos sobre el rendimiento de los buques comerciales (petroleros, contenedores) durante la navegación, crea modelos para optimizar su rendimiento (ahorro de combustible, reducción de emisiones de carbono) teniendo en cuenta las condiciones meteorológicas, las características del buque respectivo, etc.
Su tecnología se utiliza en más de 300 barcos. “Esencialmente, con este modelo de inteligencia artificial ayudamos al capitán a llegar a su destino con la menor contaminación ambiental posible y el mejor rendimiento posible”, explica el Sr. Koustas. Aquí es donde los sistemas de DeepSea y Nabtesco se 'fusionan' y podrán automatizar los 'comandos' dados al barco por DeepSea (por ejemplo, la velocidad óptima del barco en función de las condiciones meteorológicas). “La autonomía del barco se basará en el mejor control posible de todos sus movimientos para ahorrar aún más combustible”, dice el Sr. Kyriakopoulos.
Según la compañía, sus clientes, que incluyen compañías navieras de Singapur, Noruega, Japón, etc., pueden usar la tecnología de DeepSea para ahorrar 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.
Se espera que el equipo de DeepSea, que consta de 90 personas (80% se encuentran en Grecia), aumente a 110 en el próximo período, mientras que Atenas se está transformando en un centro de inteligencia artificial para las actividades de la compañía japonesa. Estos no se limitan a la industria del transporte marítimo, sino que se extienden a la automatización ferroviaria, la aviación, las turbinas eólicas, etc. "Con la inversión de Nabtesco, se desarrollarán tecnologías en torno a lo que llamamos inteligencia artificial industrial (IA industrial) en Grecia", dice el Sr. Kyriakopoulos. . “Tenemos un plan de acción a largo plazo para implementar lo que queremos en autonomía e inteligencia artificial”.
(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 (Optimización de viajes para la descarbonización: seminario web en línea).
¿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.
El gigante de Wallenius Wilhelmsen Cargo Shipping está probando soluciones de optimización de viajes con Inteligencia Artificial AI: "De repente teníamos 10.000 puntos de datos en nuestra base de datos y necesitábamos darles sentido". (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.
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.
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.
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
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.
¿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. (Inteligencia Artificial – Wikipedia)
Inteligencia artificial, la capacidad de una computadora o robot controlado por computadora para realizar tareas comúnmente asociadas con seres inteligentes. (Inteligencia artificial (IA): definición, ejemplos, tipos – 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. (Qué es la inteligencia artificial y cómo funciona la IA – 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)
¿Cuáles son los 4 tipos de inteligencia de IA?
Algunos de estos tipos de IA ni siquiera son científicamente posibles en este momento. De acuerdo con el sistema de clasificación actual, existen 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? Aprenda sobre la inteligencia artificial – un artículo muy completo sobre IA, por Oracle.com
Ventajas y Desventajas del uso de la Inteligencia Artificial
¿Qué es la Inteligencia Artificial (IA)? (según una propia aplicación de IA 🙂... 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.
Encuentre todos los principales proveedores de productos y servicios de navegación marítima para la planificación segura de viajes marítimos
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