Utilisez le routage de performance de l'intelligence artificielle (IA) pour accélérer instantanément la trajectoire de décarbonisation de votre flotte et réduire les coûts de carburant. Performance Routing aura un impact majeur et quantifiable sur la consommation de carburant de votre flotte et CII aujourd'hui, des résultats à fort impact dès le premier jour.
"Optimisation du voyage des navires en haute mer Solution IA réduit les émissions, réduit la consommation de carburant et augmente la sécurité pendant le fonctionnement. C'est un gagnant-gagnant dans tous les aspects de la voile"
Geir Fagerheim (SVP Marine Operations) Wallenius Wilhelmsen
Vessel Voyage Optimisation for Decarbonisation - AI Solution:
Mer profonde exploite les dernières technologies d'intelligence artificielle pour rendre les navires plus efficaces. Réunissant des experts de la technologie et du maritime, DeepSea se concentre sur augmenter l'efficacité et diminuer la consommation de carburant des navires grâce à une combinaison d'informations techniques et opérationnelles alimentées par des modèles de performance détaillés générés par l'IA. Routage performant des navires pour le 21e siècle.
Nous travaillons avec des compagnies maritimes avant-gardistes pour rendre l'industrie du transport maritime plus légère, plus verte et mieux connectée.
DeepSea travaille avec des compagnies maritimes avant-gardistes pour rendre l'industrie du transport maritime plus légère, plus verte et mieux connectée. A été fondée en 2017 pour apporter le meilleur de l'intelligence artificielle (IA) à l'industrie du transport maritime et c'est le plus important du transport maritime Équipe IA, propulsé par l'équipe d'IA la plus avancée du secteur. Avec une culture de recherche active, contribue à des conférences universitaires dans le monde entier, dirige des initiatives internationales en matière d'IA et apporte toutes ces avancées à ses produits qui améliorent l'efficacité.
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.
DEEPSEA Pythia - Performance vessel routing for the 21st-century
La première plateforme de routage météo au monde adaptée aux performances exactes de votre navire, quelles que soient les conditions météorologiques. De puissants modèles d'IA comprennent exactement les performances de votre navire dans toutes les conditions météorologiques et d'encrassement.
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, SVP Marine Operations chez Wallenius Wilhelmsen Shipping Company
Wallenius Wilhelmsen, connu comme un leader dans l'introduction de nouvelles technologies et pratiques dans l'industrie maritime, devient la première compagnie maritime mondiale à adopter une approche entièrement basée sur l'IA pour optimiser les voyages des navires sur l'ensemble de sa flotte de plus de 120 navires 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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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% dans le carburant et réduire leur empreinte environnementale. Cette dernière est considérée comme cruciale, car l'imposition d'une taxe carbone sur le transport maritime est en cours de discussion, l'Union européenne exerçant une pression sur le secteur maritime.
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".
(7 septembre 2022) Wallenius Wilhelmsen est devenu la première compagnie maritime mondiale à adopter une approche entièrement basée sur l'IA pour l'optimisation des voyages sur l'ensemble de sa flotte de plus de 120 navires.
Wallenius Wilhelmsen compagnie maritime a déployé DeepSea Logiciel de routage de performances, qui fournit des plans de route et de vitesse spécifiques aux navires, au cours du dernier trimestre de 2022 et 2023. L'une des entreprises les plus avant-gardistes de l'industrie du transport maritime, Wallenius Wilhelmsen s'est fixé des objectifs ambitieux pour réduire les émissions de 27,5 % d'ici 2030. Ce travail avec DeepSea est une étape importante pour les atteindre.
Geir Fagerheim, SVP Marine Operations chez Wallenius Wilhelmsen, dit:
"Aucun être humain, quel que soit son nombre d'années d'expérience, ne peut rivaliser avec ces instructions de navigation automatisées. Il réduit les émissions, réduit la consommation de carburant et augmente la sécurité pendant le fonctionnement. C'est un gagnant-gagnant dans tous les aspects de la voile.
Cette décision historique, la première du genre dans le monde, n'a pas été prise rapidement - mais a suivi 18 mois de tests rigoureux étape par étape.
Les chiffres qui sont finalement sortis de cette période d'essai complète sont significatifs :
Une amélioration de 6,91 TP3T de l'efficacité des navires et une réduction prévue de plus de 170 000 tonnes des émissions sur l'ensemble de la flotte.
Cependant, il est tout aussi important de se concentrer sur les apprentissages clés qui ont émergé de la période de 18 mois de collaboration intense qui a conduit à ce partenariat.
Le 13 octobre, Wallenius Wilhelmsen et DeepSea ont organisé un webinaire virtuel discutant en ligne de cette période de validation et ont discuté ensemble de leurs principaux apprentissages pour la décarbonisation avec l'optimisation du voyage des navires (Voyage Optimisation for Decarbonisation - online webinar).
Qu'est-ce que l'initiative 10% ? Un mouvement pour réduire les coûts énergétiques des navires maritimes de 10%, l'approche est éprouvée, rentable et peut être réalisée dans les 12 mois. L'initiative 10% est un engagement de DeepSea et des membres (EUROSEAS Ltd, EuroDRY Ltd, ETF Partners, Nabtesco) de travailler en collaboration pour faire quelque chose de réel, mesurable et percutant - avec des avantages tangibles pour tout le monde.
Lorsqu'il s'agit d'optimiser le voyage - choisir le meilleur cap et la meilleure vitesse pour le voyage - les capitaines des navires n'ont pas les outils pour prendre des décisions éclairées, explique M. Fagerheim de la compagnie maritime Wallenius Wilhelmsen (cargos). C'est pourquoi ils vont vite et fort au début du voyage, car ils ne peuvent pas prédire les conditions ultérieures. C'est là qu'interviennent les plateformes d'optimisation de voyage alimentées par l'IA.
L'adoption de solutions d'IA dans l'industrie maritime en est à ses débuts, cependant, l'intelligence artificielle a un immense potentiel pour libérer de la valeur dans l'optimisation de l'efficacité de la flotte. La technologie d'intelligence artificielle pour l'optimisation des voyages se concentre principalement sur la réduction de la consommation de carburant des navires, ce qui entraîne une réduction des émissions de CO2 et des coûts de fonctionnement. Les services de performance maritime de Lloyd's Register ont développé une vaste expérience dans l'utilisation de l'IA pour l'optimisation des navires et pour aider à améliorer les performances des navires. L'analyse de données traditionnelle et héritée n'examine que 10% de données de navire, tandis que les modèles d'IA peuvent désormais examiner près de 100% de données de navire et traiter ces données instantanément pour créer des informations extrêmement précises sur les performances du navire concernant la consommation de carburant, la vitesse, l'assiette, l'encrassement de la coque et la puissance. consommation » (Andy McKeran, directeur des services de performance maritime, Lloyd's Register). Les dépenses en solutions d'intelligence artificielle IA dans l'industrie du transport maritime devraient plus que doubler au cours des cinq prochaines années pour atteindre $2,7 milliards d'ici 2027, soit un taux de croissance annuel composé de 23%.
Apprentissage automatique : la prochaine frontière maritime ?
Alors que la disponibilité des données pour le calcul haute performance augmente parallèlement à l'adoption de l'automatisation, Wärtsilä Voyage estime que l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique sont des technologies à surveiller.
Quatre façons dont l'industrie maritime investit dans l'IA pour la gestion des performances
L'IA, l'IOT, la Business Intelligence et l'analyse de données modifient le mode de fonctionnement du transport maritime, réduisent également les coûts et les risques pour les vies humaines. Les principales compagnies maritimes ont déployé des technologies assistées par l'IA pour mieux comprendre les performances de leurs navires, tandis que les entreprises établies et les start-ups trouvent de nouvelles façons de repousser les limites de l'IA.
L'intelligence artificielle et l'ère de la navigation autonome
Le monde est interconnecté par le biais du commerce mondial sur la base d'une industrie des transports. Et, il continuera de croître, avec une augmentation prévue de près d'un tiers du commerce maritime vers 2030, et avec des augmentations du kilométrage en tonnes jusqu'à 74 000 milliards sur la période de prévision.
En d'autres termes, l'océan connaîtra une augmentation substantielle du trafic, la pression augmentera beaucoup et le risque d'accidents et d'incidents maritimes persistera. On estime qu'environ 90% d'accidents et d'incidents maritimes sont causés par des erreurs humaines, coûtant plus de 1,4 milliard d'euros en réclamations d'assurance responsabilité civile maritime.
Cela a en fait poussé les entreprises à investir dans l'automatisation soutenue par les technologies transformationnelles de l'intelligence artificielle (IA) et de l'apprentissage automatique, comme solution ultime pour améliorer la productivité, l'efficacité et la sécurité en éliminant les erreurs humaines.
Les statistiques ont montré que l'IA a la capacité d'augmenter les performances de l'industrie du transport et de la logistique de près de 90%, augmentant potentiellement les revenus annuels de l'industrie jusqu'à 0,45 billion d'euros.
« La navigation autonome est l'avenir de l'industrie maritime. Aussi perturbateur que le smartphone, le navire intelligent va révolutionner le paysage de la conception et des opérations des navires »
Mikael Mäkinen, président, Marine chez Rolls-Royce Plc.
Le secteur du transport maritime a travaillé dur pour trouver des moyens de réduire les émissions de carbone conformément aux Stratégie GES de l'OMI et le Agenda maritime 2050 avec un fort accent sur l'autonomie et les futurs carburants. Mais alors que la pression continue de croître à la suite de COP26 des solutions qui libèrent le potentiel de réduction des flottes de navires existantes sont impératives.
Lors du forum SMART4SEA d'Athènes 2023, M. Themistoklis Sardis, (responsable informatique chez Costamare Shipping Company SA) a expliqué qu'il existe plusieurs applications d'IA dans l'industrie du transport maritime, notamment l'automatisation de la manutention et de la gestion du fret, l'optimisation des itinéraires et de la logistique, et la maintenance prédictive des navires et autres équipements.
Alors que de nombreuses industries bénéficient de l'IA et l'utilisent pour rationaliser leurs opérations et recevoir des informations précieuses, chacune a des applications uniques. Comprendre comment l'industrie maritime adapte l'IA et l'apprentissage automatique peut mieux vous préparer à travailler sur l'eau à côté de cet équipement
Free Buyers Guide - Leading artificial intelligence (AI) companies for the shipping industry
Un document gratuit (guide de l'acheteur) qui comprend des informations détaillées sur les fabricants et fournisseurs de solutions Shipping AI et leurs produits d'optimisation et de planification du routage des navires, ainsi que les coordonnées, pour éclairer votre décision d'achat (téléchargez une copie gratuite).
Shipping 4.0 : L'Avenir de l'Industrie Maritime
Fumer. Électricité. L'Internet. Ces trois révolutions industrielles ont tout changé dans le fonctionnement du monde. Aujourd'hui, nous sommes au milieu de la quatrième révolution industrielle : l'intelligence artificielle (IA). Contrairement à la croyance commune selon laquelle le transport maritime opère selon un modèle traditionnel et «à l'ancienne», de nouvelles avancées dans le cadre de cette révolution industrielle axée sur l'automatisation ont créé de nouveaux modèles d'innovation et de changement. C'est l'expédition 4.0.
Qu'est-ce que l'Intelligence Artificielle (IA) ? Intelligence artificielle tire parti des ordinateurs et des machines pour imiter les capacités de résolution de problèmes et de prise de décision de l'esprit humain. (IBM)
L'intelligence artificielle est l'intelligence des machines ou des logiciels, par opposition à l'intelligence des êtres humains ou des animaux. (Artificial Intelligence - Wikipedia)
Intelligence artificielle, la capacité d'un ordinateur ou d'un robot contrôlé par ordinateur à effectuer des tâches généralement associées à des êtres intelligents. (Artificial intelligence (AI): Definition, Examples, Types - Britannica)
Qu'est-ce que l'intelligence artificielle (IA) ?
L'intelligence artificielle est la simulation des processus de l'intelligence humaine par des machines, en particulier des systèmes informatiques. Les applications spécifiques de l'IA comprennent les systèmes experts, le traitement du langage naturel, la reconnaissance vocale et la vision artificielle.
Comment fonctionne l'IA ?
Alors que le battage médiatique autour de l'IA s'est accéléré, les fournisseurs se sont efforcés de promouvoir la manière dont leurs produits et services l'utilisent. Souvent, ce qu'ils appellent l'IA est simplement un composant de la technologie, comme l'apprentissage automatique. L'IA nécessite une base de matériel et de logiciels spécialisés pour l'écriture et la formation d'algorithmes d'apprentissage automatique. Aucun langage de programmation n'est synonyme d'IA, mais Python, R, Java, C++ et Julia ont des fonctionnalités populaires auprès des développeurs d'IA. (What is Artificial Intelligence and How Does AI Work - TechTarget)
Différences entre IA, Machine Learning et Deep Learning
IA, apprentissage automatique et l'apprentissage en profondeur sont des termes courants dans l'informatique d'entreprise et parfois utilisés de manière interchangeable, en particulier par les entreprises dans leurs supports marketing. Mais il y a des distinctions (voir plus sur : IA vs machine learning vs deep learning : principales différences (techtarget.com)
Quels sont les 4 types d'intelligence artificielle ?
Some of these types of AI aren't even scientifically possible right now. According to the current system of classification, there are quatre primaires Types d'IA : mémoire réactive, limitée, théorie de l'esprit et conscience de soi. (Source: Comprendre les 4 types d'intelligence artificielle - bernardmarr.com )
Qu'est-ce que l'IA ? En savoir plus sur l'intelligence artificielle - a very comprehensive article on AI, by Oracle.com
Avantages et inconvénients de l'utilisation de l'intelligence artificielle
Qu'est-ce que l'Intelligence Artificielle (IA) ? (according to an AI app itself 🙂 ... ChatGPT)
Intelligence Artificielle (IA) fait référence à la simulation de l'intelligence humaine dans des machines capables d'effectuer des tâches qui nécessitent généralement l'intelligence humaine. Ces tâches incluent des choses comme l'apprentissage, le raisonnement, la résolution de problèmes, la perception, la compréhension du langage et même la prise de décision.
Les systèmes d'IA sont conçus pour analyser des données, reconnaître des modèles et prendre des décisions ou des prévisions éclairées sur la base de ces données. Ils peuvent être formés pour améliorer leurs performances au fil du temps grâce à des processus d'apprentissage itératifs. Les technologies d'IA sont généralement classées en deux catégories : IA étroite ou faible et IA générale ou forte.
IA étroite ou faible : Ce type d'IA est conçu et formé pour une tâche spécifique ou un éventail restreint de tâches. Il excelle dans l'exécution de ces tâches, dépassant souvent les capacités humaines, mais il lui manque la capacité de comprendre ou d'effectuer des tâches en dehors de sa portée prédéfinie. Les exemples d'IA étroite incluent les assistants vocaux comme Siri ou Alexa, les systèmes de reconnaissance d'images et les algorithmes de recommandation utilisés par les services de streaming.
IA générale ou forte : L'IA générale fait référence à un niveau d'intelligence artificielle qui a la capacité de comprendre, d'apprendre et d'appliquer des connaissances dans une grande variété de tâches, un peu comme un être humain. Il posséderait des capacités cognitives de type humain et pourrait potentiellement effectuer n'importe quelle tâche intellectuelle qu'un humain peut effectuer. L'IA générale reste largement théorique à ce stade et n'a pas été réalisée.
Les systèmes d'IA peuvent être classés en apprentissage automatique et apprentissage en profondeur :
Apprentissage automatique : Il s'agit d'un sous-ensemble de l'IA qui implique la formation d'algorithmes pour apprendre des modèles à partir de données et faire des prédictions ou des décisions basées sur ces données. Les types d'apprentissage automatique comprennent l'apprentissage supervisé (formation avec des données étiquetées), l'apprentissage non supervisé (trouver des modèles dans des données non étiquetées) et l'apprentissage par renforcement (apprentissage par essais et erreurs).
L'apprentissage en profondeur: Il s'agit d'un sous-ensemble de l'apprentissage automatique qui utilise des réseaux de neurones artificiels pour modéliser et traiter des modèles et des relations complexes dans les données. L'apprentissage en profondeur a été particulièrement efficace dans des tâches telles que la reconnaissance d'images et de la parole.
L'IA a un large éventail d'applications dans divers secteurs, notamment la santé, la finance, les transports, le divertissement, etc. Elle continue de progresser rapidement et a le potentiel de révolutionner notre façon de vivre et de travailler, bien que les considérations éthiques et les défis potentiels doivent également être soigneusement pris en compte à mesure que la technologie de l'IA progresse.
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