הבאת AI (בינה מלאכותית) מתקדמת לתעשיית הספנות הימית

DEEPSEA: אופטימיזציה של מסע הדור הבא המופעל על ידי בינה מלאכותית (AI)

Use Artificial Intelligence (AI) Performance Routing to instantly accelerate your fleet’s decarbonisation trajectory, and decrease fuel costs. Performance Routing will make a major, quantifiable impact on your fleet’s fuel consumption and CII today, high–impact results from day one.

“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

אופטימיזציה של הפלגת כלי שיט לצורך הפחתת פחמן - פתרון בינה מלאכותית:

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.

פתרונות בינה מלאכותית (AI) עבור שילוח ימי

DeepSea works with forward-thinking marine shipping companies to make the maritime shipping industry leaner, greener and better connected. Was founded in 2017 to bring the best of Artificial Intelligence (AI) to the shipping industry and its the shipping’s foremost 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.

“AI is decarbonisation’s secret weapon – a ‘silver bullet’ which can make a dramatic improvement to every fleet. CII, profitability, asset value – it helps our customers improve their key metrics across the board.

קונסטנטינוס קיריאקופולוס, מנכ"ל DeepSea

DeepSea - בינה מלאכותית לתעשיית הספנות

על מנת לספק באופן קבוע הפלגת כלי שיט אופטימלית המונעת על ידי בינה מלאכותית, DeepSea לוקחת נתונים מכלי השיט שלכם ו(בעזרת בינה מלאכותית) יוצרת מודל כלי שיט מדויק בענן, המתעדכן בזמן אמת כדי להתאים בדיוק למצב כלי השיט שלכם ולעזור לכם להפעיל כלי שיט והפלגות יעילות יותר, הפלגות מתוכננות בהתאמה אישית לכל כלי שיט.

דיפסי פיתיה - מסלולי שייט בעלי ביצועים גבוהים למאה ה-21
The world’s first weather routing platform tailored to the exact performance of your vessel, under all weather conditions. Powerful AI models understand exactly how your vessel performs under any weather and fouling conditions.

הפלטפורמה של DeepSea קיימת כעת ביותר מ-20 ציי ספינות ומספקת במדויק המלצות מותאמות אישית למהירות ולמסלול של כל ספינה, בהתבסס על מודלים של למידה עמוקה שאומנו לחזות את צריכת האנרגיה של כל ספינה בכל מצב אפשרי.

“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."

"זהו מצב של win-win בכל היבטי השילוח."

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.

- - -

כיצד תעשיית הספנות יכולה לצמצם את פליטת הפחמן

לקוחות החברה היוונית DeepSea AI, הכוללים חברות ספנות מסינגפור, נורבגיה, יפן ועוד, יכולים לחסוך, באמצעות הטכנולוגיה של DeepSea, 8%-12% בדלק ולהפחית את טביעת הרגל הסביבתית שלהם. הדרך לפיתוח ספינות אוטונומיות, שבהן מסלולן "נקבע" לא על ידי קפטן הספינה אלא על ידי אלגוריתם, נפתחת על ידי רכישת DeepSea Technologies, שנוסדה על ידי קונסטנטינוס קיריאקופולוס ורוברטו קוסטה, על ידי החברה הרב-לאומית היפנית Nabtesco, הנסחרת בבורסה בטוקיו.

"הטכנולוגיה שפיתחנו במשך כל כך הרבה שנים פנתה בכיוון הזה. כעת יש לנו את השותף הנכון, שמאפשר לנו להגשים את המטרה הזו, מכיוון שלא הייתה לנו מערכת חומרה. בעזרת שילוב הטכנולוגיות שלנו, נוכל גם להמיר ספינות קיימות לאוטונומיות, וכן להתקין את המערכות שלנו על ספינות חדשות", אומר מר קיריאקופולוס, בהתייחסו למטרת רכישת DeepSea על ידי Nabtesco. DeepSea פיתחה פלטפורמת בינה מלאכותית אשר, באמצעות איסוף - בזמן אמת - של נתונים הנוגעים לביצועי ספינות מסחריות (מכליות, מכולות) במהלך הניווט, יוצרת מודלים לייעול ביצועיהן (חיסכון בדלק, הפחתת פליטות פחמן) תוך התחשבות בתנאי מזג האוויר, במאפייני הספינה הרלוונטית וכו'.

הטכנולוגיה שלה משמשת ביותר מ-300 ספינות. "בעיקרון, בעזרת מודל הבינה המלאכותית הזה, אנו עוזרים לקפטן להגיע ליעדו עם זיהום הסביבה הנמוך ביותר האפשרי ועם הביצועים הטובים ביותר האפשריים", מסביר מר קוסטאס. כאן "מתמזגות" המערכות של DeepSea ו-Nabtesco יחד, שיוכלו להפוך את ה"פקודות" שניתנו לספינה על ידי DeepSea לאוטומטיות (למשל, המהירות האופטימלית של הספינה בהתבסס על תנאי מזג האוויר). "האוטונומיה של הספינה תתבסס על שליטה מיטבית בכל תנועה שלה כדי לחסוך עוד יותר דלק", אומר מר קיריאקופולוס.

לדברי החברה, לקוחותיה, הכוללים חברות ספנות מסינגפור, נורבגיה, יפן ועוד, יכולים להשתמש בטכנולוגיה של DeepSea כדי לחסוך 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".

Wallenius Wilhelmsen עובר לתכנון מסעות מבוסס בינה מלאכותית עם DeepSea

השפעה ממשית על פליטות - פתרונות בינה מלאכותית לשיט ימי

(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 shipping company rolled out 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:

“No human being, no matter how many years of experience they have, can compete with these automated sailing instructions. It reduces emissions, it reduces fuel consumption, and it increases safety during operation. It is a win-win in all aspects of sailing.”

This landmark decision, the first of its kind globally, was not made quickly – but followed 18 months of rigorous step-by-step testing.

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 (אופטימיזציית הפלגות לצורך הפחתת פחמן - וובינר מקוון).

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

What is the 10% initiative? A movement to reduce maritime vessel energy costs by 10%, the approach is proven, cost-effective and can be achieved within 12 months. The 10% initiative is a commitment by DeepSea and the members (EUROSEAS Ltd, EuroDRY Ltd, ETF Partners, Nabtesco) of the initiative to work collaboratively to do something real, measurable, and impactful – with tangible benefits for everyone.

מאמרים הקשורים לשימוש בבינה מלאכותית בתעשיית הספנות הימית

ענקית הספנות Wallenius Wilhelmsen בוחנת פתרונות אופטימיזציה של הפלגות מבוססי בינה מלאכותית: "פתאום היו לנו 10,000 נקודות נתונים במסד הנתונים שלנו, והיינו צריכים להבין אותן." (16 בספטמבר 2022)

When it comes to voyage optimisation – picking the best course and speed for the journey – the ships’ captains don’t have the tools to make informed decisions, explains Mr Fagerheim of shipping company Wallenius Wilhelmsen (cargo ships). This is why they go hard and fast at the start of the journey, because they can’t predict later conditions. This is where AI-powered voyage optimisation platforms comes in.

The maritime industry is forecast to spend $931 million on artificial intelligence (AI) solutions in 2022, according to a recent report published by Lloyd’s Register in cooperation with Thetius

The adoption of AI solutions in the maritime industry is at a nascent stage, however, Artificial Intelligence has an immense potential to unlock value in optimizing fleet efficiency. AI technology for voyage optimisation is primarily focused on reducing vessel fuel consumption, resulting in the reduction of CO2 emissions and running costs. Lloyd’s Register’s Maritime Performance Services has developed vast experience is in the use of AI for vessel optimisation and helping to ultimately improve vessel performance. Traditional and legacy data analytics only look at 10% of vessel data, whereas AI models can now look at close to 100% of vessel data and process this data instantaneously to create extremely accurate vessel performance insights around fuel consumption, speed, trim, hull fouling and power consumption,” (Andy McKeran, Director of Maritime Performance Services, Lloyd’s Register). Spend on AI Artificial Intelligence solutions in the maritime shipping industry is expected to more than double in the next five years to $2,7 billion by 2027, a compound annual growth rate of 23%.

למידת מכונה: הגבול הימי הבא?

As the availability of data for high performance computing is increasing alongside the adoption of automation, Wärtsilä Voyage believes that artificial intelligence and machine learning are technologies to keep an eye on.

ארבע דרכים בהן התעשייה הימית משקיעה בבינה מלאכותית לניהול ביצועים

AI, IOT, Business Intelligence, Data Analytics are changing the way shipping operates, and also cutting costs and reducing risk to human lives. Leading shipping companies have deployed AI-assisted technologies to gain greater insight into their ships’ performance, while both established companies and start-ups are finding new ways to push the boundaries of AI.

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.

Statistics have shown that AI has the capability to boost the transportation and logistics industry performance by almost 90%, potentially increase the industry’s annual revenue up to EUR0.45 trillion.

“Autonomous shipping is the future of the maritime industry. As disruptive as the smartphone, the smart ship will revolutionise the landscape of ship design and operations”

Mikael Mäkinen, President, Marine at Rolls-Royce Plc.

כלי בינה מלאכותית אופטימיזציית מסעות מונעי בינה מלאכותית מציעים שינוי שלב עבור מגזר הניווט בספנות ימית

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

מדריך קונים חינמי - חברות מובילות בתחום הבינה המלאכותית (AI) לתעשיית הספנות

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

Steam. Electricity. Internet. These three industrial revolutions, changed everything about the way the world works. Today, we’re in the middle of the fourth industrial revolution: Artificial intelligence (AI). Contrary to the common belief that shipping operates in a traditional, “old-fashioned” model, new strides as part of this automation-driven industrial revolution have created new patterns of innovation and change. This is Shipping 4.0.

מקורות בנושא: בינה מלאכותית

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. (בינה מלאכותית - ויקיפדיה)

בינה מלאכותית, היכולת של מחשב או רובוט הנשלט על ידי מחשב לבצע משימות הקשורות בדרך כלל עם יצורים תבוניים. (בינה מלאכותית (AI): הגדרה, דוגמאות, סוגים - בריטניקה)

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. (מהי בינה מלאכותית וכיצד היא פועלת - 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?

חלק מסוגי הבינה המלאכותית הללו אפילו אינם אפשריים מדעית כרגע. על פי שיטת הסיווג הנוכחית, ישנם 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 - מאמר מקיף מאוד על בינה מלאכותית, מאת 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.