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
Optimisation du voyage des navires pour la décarbonisation - Solution d'IA:
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 – IA pour l'industrie maritime
Afin de fournir en permanence un voyage de navire optimisé piloté par l'IA, DeepSea prend les données de votre navire et (avec l'IA) crée un modèle de navire précis dans le Cloud, qui est mis à jour, en direct, pour correspondre exactement à l'état de votre navire et vous aider à gérer des navires plus efficaces. et des voyages plus efficaces, des voyages planifiés sur mesure pour chaque navire.
DEEPSEA Pythia – Routage performant des navires pour le 21e siècle
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.
La plate-forme de DeepSea est désormais en place dans plus de 20 flottes de navires et fournit avec précision des recommandations personnalisées de vitesse et d'itinéraire de navire pour chaque navire, basées sur des modèles d'apprentissage en profondeur formés pour prédire la consommation d'énergie de chaque navire dans toutes les conditions possibles.
"Aucun humain, peu importe ses années d'expérience, ne peut rivaliser avec ces instructions automatisées. Ils réduisent les émissions, réduisent la consommation de carburant et augmentent la sécurité opérationnelle.
"C'est un gagnant-gagnant dans tous les aspects de l'expédition."
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, le plus grand transporteur de voitures au monde, a mené un essai rigoureux de 18 mois du logiciel de DeepSea pour conclure cet accord. "C'est un moment décisif pour la mise en œuvre significative et éprouvée de l'intelligence artificielle (IA) dans le transport maritime", a déclaré le président de DeepSea, Roberto Cuestas (DeepSea), "Il existe désormais de nombreuses solutions sur le marché qui prétendent économiser du carburant, réduire les émissions et répondre réglementations environnementales - et la plupart d'entre elles ne sont que des paroles en l'air. Il est difficile pour les compagnies maritimes de faire la distinction entre ce qui est réel et ce qui n'est que du marketing. Ce partenariat est un autre sceau d'approbation pour notre technologie et notre approche, de la part de l'une des sociétés les plus avancées de l'industrie. L'essai de 18 mois a donné une amélioration des performances entièrement validée de 7% dans un sous-ensemble de la flotte de Wallenius Wilhelmsen, et lorsque le projet sera achevé sur l'ensemble de la flotte, ce chiffre devrait passer à 10%. Cela équivaut à plus de 75 000 tonnes de carburant économisé et 240 000 tonnes de dioxyde de carbone (C02) non émis - et aidera considérablement les navires à se conformer aux nouvelles réglementations sur les émissions de l'industrie. Wallenius Wilhelmsen s'est fixé des objectifs ambitieux de réduction des émissions de 27,5% d'ici 2030. « La moitié de cette réduction devrait provenir des navires existants. Nous travaillons avec diligence pour trouver des solutions respectueuses de l'environnement pour notre flotte existante. Notre objectif est de mettre en œuvre cette solution innovante d'optimisation des voyages pour une efficacité accrue des navires sur l'ensemble de notre flotte », a déclaré Geir Fagerheim, SVP Marine Operations chez Wallenius Wilhelmsen.
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Les clients de la société grecque DeepSea AI, qui comprennent des compagnies maritimes de Singapour, de Norvège, du Japon, etc., peuvent économiser, grâce à la technologie de DeepSea, 8%-12% en carburant et réduire leur empreinte environnementale. La voie du développement de navires autonomes, où leur route est « déterminée » non par le capitaine du navire mais par un algorithme, est ouverte par l'acquisition de DeepSea Technologies fondée par Konstantinos Kyriakopoulos et Roberto Kousta, par la multinationale japonaise Nabtesco, cotée au la bourse de Tokyo.
« La technologie que nous développons depuis tant d'années allait dans cette direction. Nous avons maintenant le bon partenaire, ce qui nous permet d'atteindre cet objectif, car nous n'avions pas de système matériel. Grâce à la combinaison de nos technologies, nous pouvons également convertir des navires existants en navires autonomes, ainsi qu'installer nos systèmes sur de nouveaux navires », déclare M. Kyriakopoulos, évoquant l'objectif de l'acquisition de DeepSea par Nabtesco. DeepSea a développé une plateforme d'intelligence artificielle qui, grâce à la collecte - en temps réel - de données concernant les performances des navires commerciaux (tankers, conteneurs) lors de la navigation, crée des modèles pour optimiser leurs performances (économie de carburant, réduction des émissions de carbone) en tenant compte les conditions météorologiques, les caractéristiques du navire respectif, etc.
Sa technologie est utilisée sur plus de 300 navires. "Essentiellement, avec ce modèle d'intelligence artificielle, nous aidons le capitaine à atteindre sa destination avec le moins de pollution environnementale possible et les meilleures performances possibles", explique M. Koustas. C'est là que les systèmes de DeepSea et Nabtesco « fusionnent » pour automatiser les « commandes » données au navire par DeepSea (par exemple la vitesse optimale du navire en fonction des conditions météorologiques). « L'autonomie du navire reposera sur le meilleur contrôle possible de chacun de ses mouvements pour économiser encore plus de carburant », précise M. Kyriakopoulos.
Selon la société, ses clients, parmi lesquels figurent des compagnies maritimes de Singapour, de Norvège, du Japon, etc., peuvent utiliser la technologie de DeepSea pour économiser 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.
L'équipe de DeepSea, composée de 90 personnes - 80% sont situées en Grèce - devrait passer à 110 dans la prochaine période, tandis qu'Athènes se transforme en centre d'intelligence artificielle pour les activités de la société japonaise. Celles-ci ne se limitent pas à l'industrie du transport maritime, mais s'étendent à l'automatisation ferroviaire, à l'aviation, aux éoliennes, etc. "Avec l'investissement de Nabtesco, des technologies autour de ce que nous appelons l'intelligence artificielle industrielle (IA industrielle) seront développées en Grèce", déclare M. Kyriakopoulos . "Nous avons un plan d'action à long terme pour mettre en œuvre ce que nous voulons en matière d'autonomie et d'intelligence artificielle".
(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 (Optimisation du voyage pour la décarbonisation – webinaire en ligne).
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
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. (Intelligence Artificielle – Wikipédia)
Intelligence artificielle, la capacité d'un ordinateur ou d'un robot contrôlé par ordinateur à effectuer des tâches généralement associées à des êtres intelligents. (Intelligence artificielle (IA) : définition, exemples, types)
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. (Qu'est-ce que l'intelligence artificielle et comment fonctionne l'IA ?)
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 ?
Certains de ces types d'IA ne sont même pas scientifiquement possibles à l'heure actuelle. Selon le système de classification actuel, il existe 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 – un article très complet sur l'IA, par Oracle.com
Avantages et inconvénients de l'utilisation de l'intelligence artificielle
Qu'est-ce que l'Intelligence Artificielle (IA) ? (selon une application AI elle-même 🙂 … 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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