השתמש בניתוב ביצועים של אינטליגנציה מלאכותית (AI) כדי להאיץ באופן מיידי את מסלול שחרור הפחמן של הצי שלך ולהפחית את עלויות הדלק. ניתוב ביצועים ישפיע משמעותית וניתנת לכימות על צריכת הדלק וה-CII של הצי שלך היום, תוצאות בעלות השפעה מהיום הראשון.
"אופטימיזציה של מסעות כלי שיט עמוקים פתרון AI מפחית פליטות, מפחית את צריכת הדלק ומגביר את הבטיחות במהלך הפעולה. זה win-win בכל היבטי השיט"
Geir Fagerheim (SVP Marine Operations) Wallenius Wilhelmsen
Vessel Voyage Optimisation for Decarbonisation - AI Solution:
ים עמוק רותם את הטכנולוגיה העדכנית ביותר של AI כדי להפוך ספינות ליעילות יותר. מפגיש מומחים מהטכנולוגיה והים, DeepSea מתמקדת הגדלת היעילות ו הפחתת צריכת הדלק של כלי השיט באמצעות שילוב של תובנות טכניות ותפעוליות המופעלות על ידי מודלים מפורטים שנוצרו על ידי AI. ניתוב כלי ביצוע למאה ה-21.
אנו עובדים עם חברות שילוח שחושבות קדימה כדי להפוך את תעשיית הספנות לרזה יותר, ירוקה יותר ומחוברת טוב יותר.
DeepSea עובדת עם חברות ספנות ימיות שחושבות קדימה כדי להפוך את תעשיית הספנות הימית לרזה יותר, ירוקה יותר ומחוברת טוב יותר. נוסדה בשנת 2017 כדי להביא את המיטב של בינה מלאכותית (AI) לתעשיית הספנות והיא המובילה בתחום הספנות. צוות AI, מופעל על ידי צוות AI המתקדם ביותר בתעשייה. עם תרבות של מחקר פעיל, תורם מאמרים אקדמיים לכנסים ברחבי העולם, מפעיל יוזמות בינלאומיות בתחום הבינה המלאכותית, ומביא את כל ההתקדמות הללו למוצרים משפרי היעילות שלה.
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
פלטפורמת ניתוב מזג האוויר הראשונה בעולם המותאמת לביצועים המדויקים של כלי השיט שלך, בכל תנאי מזג האוויר. דגמי בינה מלאכותית עוצמתית מבינים בדיוק כיצד הספינה שלך מתפקדת בכל מזג אוויר ותנאי עכבה.
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 בחברת הספנות Wallenius Wilhelmsen
Wallenius Wilhelmsen, הידוע כמוביל בהחדרת טכנולוגיה ושיטות חדשות בתעשייה הימית, הופך לחברת הספנות הגלובלית הראשונה שמאמצת גישה מבוססת בינה מלאכותית לאופטימיזציה של מסעות אוניות על פני כל הצי שלה הכולל יותר מ-120 ספינות 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.
- - -
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% בדלק ו להפחית את טביעת הרגל הסביבתית שלהם. זה האחרון נחשב מכריע, שכן הטלת מס פחמן על ספנות נידונה, כאשר האיחוד האירופי מפעיל לחץ על מגזר הספנות.
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 בספטמבר 2022) ולניוס וילהלםן הפך חברת הספנות העולמית הראשונה שאימצה גישה מבוססת בינה מלאכותית לאופטימיזציה של מסעות על פני כל הצי של 120+ אוניות.
ולניוס וילהלמסן חברת הספנות הפעילה את DeepSea's תוכנת ניתוב ביצועים, המספקת תוכניות מסלול ומהירות ספציפיות לכלי שיט, ברבעון האחרון של 2022 ו-2023. אחת החברות החשיבות ביותר בענף הספנות הימית, ולניוס וילהלםסן קבע יעדים שאפתניים להפחתת פליטות פליטות ב-27.5 אחוזים. עד 2030. עבודה זו עם DeepSea היא צעד חשוב לקראת המפגש איתם.
Geir Fagerheim, SVP Marine Operations ב-Wallenius Wilhelmsen, אומר:
"אף בן אדם, לא משנה כמה שנות ניסיון יש לו, לא יכול להתחרות בהוראות ההפלגה האוטומטיות הללו. הוא מפחית פליטות, מפחית את צריכת הדלק ומגביר את הבטיחות במהלך הפעולה. זה win-win בכל היבטי השיט".
החלטה נקודתית זו, הראשונה מסוגה בעולם, לא התקבלה במהירות - אלא לאחר 18 חודשים של בדיקות קפדניות צעד אחר צעד.
המספרים שיצאו בסופו של דבר מתקופת ניסיון מקיפה זו הם משמעותיים:
שיפור של 6,9% ביעילות כלי השיט ויותר מ-170,000 טון חזו הפחתה בפליטות בכל הצי.
עם זאת, לא פחות חשוב להתמקד בהם הן הלמידה המרכזית שעלתה מהתקופה של 18 חודשים של שיתוף פעולה אינטנסיבי שהובילה לשותפות זו.
ב-13 באוקטובר, Wallenius Wilhelmsen ו-DeepSea ביצעו סמינר מקוון וירטואלי שדן בתקופת אימות זו באופן מקוון ודנו יחד על הלמידה העיקרית שלהם להפחתת פחמן עם אופטימיזציה של הפלגת כלי שיט (Voyage Optimisation for Decarbonisation - online webinar).
מהי יוזמת 10%? תנועה להפחתת עלויות האנרגיה של כלי שיט ימיים ב-10%, הגישה מוכחת, חסכונית וניתן להשיגה תוך 12 חודשים. יוזמת 10% היא התחייבות של DeepSea והחברים (EUROSEAS Ltd, EuroDRY Ltd, ETF Partners, Nabtesco) של היוזמה לעבוד בשיתוף פעולה כדי לעשות משהו אמיתי, מדיד ומשפיע - עם יתרונות מוחשיים לכולם.
כשמדובר באופטימיזציה של ההפלגה - בחירת המסלול והמהירות הטובים ביותר למסע - לקברניטי הספינות אין את הכלים לקבל החלטות מושכלות, מסביר מר Fagerheim מחברת הספנות Wallenius Wilhelmsen (ספינות משא). זו הסיבה שהם הולכים קשה ומהר בתחילת המסע, כי הם לא יכולים לחזות תנאים מאוחרים יותר. כאן נכנסות לתמונה פלטפורמות אופטימיזציית הפלגות המופעלות על ידי בינה מלאכותית.
האימוץ של פתרונות בינה מלאכותית בתעשייה הימית נמצאת בשלב התחלתי, עם זאת, לבינה מלאכותית יש פוטנציאל עצום לפתוח ערך באופטימיזציה של יעילות הצי. טכנולוגיית בינה מלאכותית לאופטימיזציה של מסע מתמקדת בעיקר בהפחתת צריכת הדלק של כלי השיט, וכתוצאה מכך הפחתת פליטת CO2 ועלויות שוטפות. שירותי הביצועים הימיים של Lloyd's Register פיתחו ניסיון רב בשימוש בבינה מלאכותית לאופטימיזציה של כלי שיט ועוזרים בסופו של דבר לשפר את ביצועי כלי השיט. ניתוח נתונים מסורתי ומדור קודם מסתכל רק על 10% של נתוני כלי שיט, בעוד שדגמי בינה מלאכותית יכולים כעת להסתכל על קרוב ל-100% של נתוני כלי שיט ולעבד את הנתונים הללו באופן מיידי כדי ליצור תובנות מדויקות ביותר לגבי ביצועי כלי שיט לגבי צריכת דלק, מהירות, חיתוך, עיקול גוף והספק צריכה", (אנדי מק'קרן, מנהל שירותי ביצועים ימיים, לויד'ס רישום). ההוצאה על פתרונות בינה מלאכותית של בינה מלאכותית בתעשיית הספנות הימית צפויה להכפיל את עצמה בחמש השנים הקרובות ל-$2,7 מיליארד עד 2027, קצב צמיחה שנתי מורכב של 23%.
מכיוון שהזמינות של נתונים עבור מחשוב ביצועים גבוהים עולה לצד אימוץ האוטומציה, Wärtsilä Voyage מאמינה כי בינה מלאכותית ולמידת מכונה הן טכנולוגיות שיש לשים עליהן עין.
ארבע דרכים בהן התעשייה הימית משקיעה בבינה מלאכותית לניהול ביצועים
AI, IOT, Business Intelligence, Data Analytics משנים את אופן פעולת המשלוחים, וגם מקצצים בעלויות ומפחיתים את הסיכון לחיי אדם. חברות ספנות מובילות פרסו טכנולוגיות הנעזרות בבינה מלאכותית כדי לקבל תובנה טובה יותר לגבי ביצועי הספינות שלהן, בעוד שגם חברות מבוססות וגם סטארט-אפים מוצאים דרכים חדשות לפרוץ את גבולות הבינה המלאכותית.
בינה מלאכותית ועידן השילוח האוטונומי
העולם מקושר באמצעות סחר עולמי על בסיס תעשיית תחבורה. והוא ימשיך לצמוח, עם עלייה צפויה של כמעט שליש בסחר הים לקראת 2030, ועם עליות בקילומטראז' הטונות עד 74,000 מיליארד בתקופת התחזית.
במילים אחרות, האוקיינוס יחווה עלייה משמעותית בתנועה, הלחץ יגדל בהרבה והסיכון לתאונות ימיות ותקריות בים יימשך. ההערכה היא שבערך 90% של נפגעים ימיים ותקריות שנגרמו מטעויות אנוש, שעלו יותר מ-1.4 מיליארד יורו בתביעות ביטוח אחריות ימית.
זה למעשה דחק לעסקים להשקיע באוטומציה בבסיס טכנולוגיות טרנספורמציות של בינה מלאכותית (AI) ולמידת מכונה, כפתרון האולטימטיבי לשיפור הפרודוקטיביות, היעילות והבטיחות על ידי ביטול טעויות אנוש.
הסטטיסטיקה הראתה של-AI יש את היכולת להגביר את ביצועי תעשיית התחבורה והלוגיסטיקה בכמעט 90%, ועלולה להגדיל את ההכנסות השנתיות של התעשייה עד ל-0.45 טריליון יורו.
"ספנות אוטונומית היא העתיד של התעשייה הימית. משבש כמו הסמארטפון, הספינה החכמה תחולל מהפכה בנוף העיצוב והתפעול של האוניות"
מיקאל מקנן, נשיא מארינס ב-Rolls-Royce Plc.
מגזר השילוח הימי עבד קשה כדי למצוא דרכים להפחית את פליטת דלק פחמן בהתאם ל- אסטרטגיית GHG של IMO וה סדר היום הימי 2050 עם התמקדות כבדה באוטונומיה ובדלקים עתידיים. אבל ככל שהלחץ ממשיך לגדול בעקבות COP26 פתרונות הפותחים את הפוטנציאל להפחתה בין ציי כלי השיט הקיימים הם הכרחיים.
היכרות קצרה עם AI (בינה מלאכותית) ויישומיה בתעשייה הימית
במהלך 2023 SMART4SEA אתונה פורום, מר Themistoklis Sardis, (מנהל IT בחברת Costamare Shipping Company SA) הסביר כי ישנם מספר יישומי AI בתעשיית הספנות, כולל אוטומציה של טיפול וניהול מטענים, אופטימיזציה של מסלולים ולוגיסטיקה, ותחזוקה חזויה של ספינות וציוד אחר.
כיצד AI משנה את התעשייה הימית? כיצד משתמשים בבינה מלאכותית ומועילה לתעשיית השילוח הימי!
בעוד שתעשיות רבות נהנות מבינה מלאכותית ומשתמשות בהן כדי לייעל את התפעול ולקבל תובנות חשובות, לכל אחת יש יישומים ייחודיים. הבנה כיצד התעשייה הימית מתאימה את הבינה המלאכותית ולמידת מכונה יכולה להכין אותך טוב יותר לעבודה על המים לצד הציוד הזה
Free Buyers Guide - Leading artificial intelligence (AI) companies for the shipping industry
מסמך חינמי (מדריך קונים) הכולל מידע מפורט על יצרני וספקי פתרונות בינה מלאכותית של Shipping ומוצרי אופטימיזציה ותכנון ניתוב כלי השיט שלהם, יחד עם פרטי התקשרות, כדי ליידע את החלטת הרכישה שלך (הורד עותק חינם).
משלוח 4.0 : עתיד התעשייה הימית
קִיטוֹר. חַשְׁמַל. מרשתת. שלוש המהפכות התעשייתיות הללו שינו הכל בדרך שבה העולם עובד. היום, אנחנו באמצע המהפכה התעשייתית הרביעית: בינה מלאכותית (AI). בניגוד לדעה הרווחת שהספנות פועלת במודל מסורתי, "מיושן", צעדים חדשים כחלק ממהפכה תעשייתית מונעת אוטומציה זו יצרו דפוסים חדשים של חדשנות ושינוי. זה משלוח 4.0.
מהי בינה מלאכותית (AI)? בינה מלאכותית ממנפת מחשבים ומכונות כדי לחקות את יכולות פתרון הבעיות וקבלת ההחלטות של המוח האנושי. (IBM)
בינה מלאכותית היא אינטליגנציה של מכונות או תוכנה, בניגוד לבינה של בני אדם או בעלי חיים. (Artificial Intelligence - Wikipedia)
בינה מלאכותית, היכולת של מחשב או רובוט הנשלט על ידי מחשב לבצע משימות הקשורות בדרך כלל עם יצורים תבוניים. (Artificial intelligence (AI): Definition, Examples, Types - Britannica)
מהי בינה מלאכותית (AI)?
בינה מלאכותית היא הדמיה של תהליכי בינה אנושית על ידי מכונות, במיוחד מערכות מחשב. יישומים ספציפיים של AI כוללים מערכות מומחים, עיבוד שפה טבעית, זיהוי דיבור וראיית מכונה.
איך עובד AI?
ככל שההייפ סביב AI התגבר, הספקים מתאמצים לקדם את האופן שבו המוצרים והשירותים שלהם משתמשים בו. לעתים קרובות, מה שהם מכנים AI הוא פשוט מרכיב של הטכנולוגיה, כגון למידת מכונה. בינה מלאכותית דורשת בסיס של חומרה ותוכנה מיוחדים לכתיבה ואימון אלגוריתמים של למידת מכונה. אין שפת תכנות אחת היא שם נרדף ל-AI, אבל לפיתון, R, Java, C++ וג'וליה יש תכונות פופולריות בקרב מפתחי בינה מלאכותית. (What is Artificial Intelligence and How Does AI Work - TechTarget)
הבדלים בין AI, Machine Learning ו-Deep Learning
AI, למידת מכונה ו למידה עמוקה הם מונחים נפוצים ב-IT ארגוני ולעיתים משתמשים בהם לסירוגין, במיוחד על ידי חברות בחומרי השיווק שלהן. אבל יש הבדלים (ראה עוד ב: AI לעומת למידת מכונה לעומת למידה עמוקה: הבדלים מרכזיים (techtarget.com)
מהם 4 סוגי אינטליגנציה של AI?
Some of these types of AI aren't even scientifically possible right now. According to the current system of classification, there are ארבעה ראשוניים סוגי AI: זיכרון תגובתי, מוגבל, תורת הנפש ומודע לעצמו. (מָקוֹר: הבנת 4 סוגי הבינה המלאכותית - bernardmarr.com )
מה זה AI? כל מה שצריך לדעת על בינה מלאכותית, הטכנולוגיות המרתקות והמתפתחות של AI - ZDnet.com
מה זה AI? למד על בינה מלאכותית - a very comprehensive article on AI, by Oracle.com
יתרונות וחסרונות בשימוש בבינה מלאכותית
מהי בינה מלאכותית (AI)? (according to an AI app itself 🙂 ... ChatGPT)
בינה מלאכותית (AI) מתייחס לסימולציה של אינטליגנציה אנושית במכונות המסוגלות לבצע משימות הדורשות בדרך כלל אינטליגנציה אנושית. משימות אלו כוללות דברים כמו למידה, חשיבה, פתרון בעיות, תפיסה, הבנת שפה ואפילו קבלת החלטות.
מערכות AI נועדו לנתח נתונים, לזהות דפוסים ולקבל החלטות או תחזיות מושכלות על סמך הנתונים הללו. ניתן לאמן אותם לשפר את הביצועים שלהם לאורך זמן באמצעות תהליכי למידה איטרטיביים. טכנולוגיות AI מסווגות באופן כללי לשתי קטגוריות: AI צר או חלש ובינה מלאכותית כללית או חזקה.
AI צר או חלש: סוג זה של AI מתוכנן ומאומן עבור משימה ספציפית או מגוון מצומצם של משימות. הוא מצטיין בביצוע משימות אלו, לרוב עולה על היכולות האנושיות, אך אין לו את היכולת להבין או לבצע משימות מחוץ להיקפו המוגדר מראש. דוגמאות ל-AI צר כוללות עוזרות קוליות כמו Siri או Alexa, מערכות זיהוי תמונות ואלגוריתמי המלצות המשמשים שירותי סטרימינג.
AI כללי או חזק: בינה מלאכותית כללית מתייחסת לרמה של בינה מלאכותית שיש לה את היכולת להבין, ללמוד וליישם ידע במגוון רחב של משימות, בדומה לאדם. הוא יחזיק ביכולות קוגניטיביות דמויות אדם ויכול לבצע כל משימה אינטלקטואלית שאדם יכול. בינה מלאכותית כללית נותרה בעיקרה תיאורטית בשלב זה ולא הושגה.
ניתן לסווג מערכות בינה מלאכותית עוד יותר ללמידת מכונה ולמידה עמוקה:
למידת מכונה: זוהי תת-קבוצה של בינה מלאכותית הכוללת אימון אלגוריתמים ללמוד דפוסים מנתונים ולקבל תחזיות או החלטות על סמך הנתונים הללו. סוגי למידת מכונה כוללים למידה מפוקחת (אימון עם נתונים מסומנים), למידה ללא פיקוח (מציאת דפוסים בנתונים לא מתויגים) ולמידת חיזוק (למידה באמצעות ניסוי וטעייה).
למידה עמוקה: זוהי תת-קבוצה של למידת מכונה המשתמשת ברשתות עצביות מלאכותיות למודל ועיבוד של דפוסים ויחסים מורכבים בנתונים. למידה עמוקה הצליחה במיוחד במשימות כמו זיהוי תמונה ודיבור.
ל-AI מגוון רחב של יישומים בתעשיות שונות, כולל שירותי בריאות, פיננסים, תחבורה, בידור ועוד. הוא ממשיך להתקדם במהירות ובעל פוטנציאל לחולל מהפכה באופן שבו אנו חיים ועובדים, אם כי יש להתייחס בזהירות לשיקולים אתיים ואתגרים פוטנציאליים ככל שטכנולוגיית הבינה המלאכותית מתקדמת.
מצא את כל הספקים המובילים של מוצרים ושירותי ניווט ימי לתכנון מסע ימי בטוח
עִבְרִית 
English 
Ελληνικά 
Français 
Español 
Deutsch 
Русский 
日本語 
香港中文 
Tagalog 
العربية 
हिन्दी 
Svenska 
한국어 
Nederlands 
Bahasa Indonesia 
Polski 
Українська 
Türkçe 
ไทย 
Português do Brasil 
Italiano 
فارسی 
Română 
Bahasa Melayu 
Dansk 
Suomi 
Norsk bokmål 
Português 
Tiếng Việt