समुद्री शिपिंग उद्योग में अत्याधुनिक एआई (कृत्रिम बुद्धिमत्ता) लाना

डीपसी: आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) द्वारा संचालित अगली पीढ़ी की यात्रा अनुकूलन

अपने बेड़े के डीकार्बोनाइजेशन प्रक्षेप पथ को तुरंत तेज करने और ईंधन लागत को कम करने के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) परफॉर्मेंस रूटिंग का उपयोग करें। प्रदर्शन रूटिंग आज आपके बेड़े की ईंधन खपत और सीआईआई पर एक बड़ा, मात्रात्मक प्रभाव डालेगी, पहले दिन से उच्च प्रभाव वाले परिणाम।

"गहरे समुद्र में जहाज़ यात्रा अनुकूलन एआई समाधान उत्सर्जन कम करता है, ईंधन की खपत कम करता है, और संचालन के दौरान सुरक्षा बढ़ाता है। यह नौकायन के सभी पहलुओं में फायदे का सौदा है"

गीर फागेरहाइम (एसवीपी मरीन ऑपरेशंस) वालेनियस विल्हेल्म्सन

डीकार्बोनाइजेशन के लिए पोत यात्रा अनुकूलन - एआई समाधान:

गहरा समुद्र जहाजों को अधिक कुशल बनाने के लिए नवीनतम एआई तकनीक का उपयोग करता है। डीपसी प्रौद्योगिकी और समुद्री क्षेत्र के विशेषज्ञों को एक साथ लाने पर ध्यान केंद्रित करता है कार्यकुशलता बढ़ाना तथा जहाजों की ईंधन खपत कम करना विस्तृत एआई-जनरेटेड प्रदर्शन मॉडल द्वारा संचालित तकनीकी और परिचालन अंतर्दृष्टि के संयोजन के माध्यम से। 21वीं सदी के लिए प्रदर्शन पोत रूटिंग।

हम शिपिंग उद्योग को अधिक सुविधाजनक, हरित और बेहतर कनेक्टिविटी प्रदान करने के लिए दूरदर्शी शिपिंग कंपनियों के साथ काम करते हैं।

समुद्री नौवहन के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) समाधान

डीपसी समुद्री शिपिंग उद्योग को अधिक सुगम, हरित और बेहतर कनेक्टिविटी प्रदान करने के लिए दूरदर्शी समुद्री शिपिंग कंपनियों के साथ काम करता है। शिपिंग उद्योग में सर्वोत्तम आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) लाने के लिए 2017 में इसकी स्थापना की गई थी और यह शिपिंग में सबसे अग्रणी है एआई टीम, उद्योग में सबसे उन्नत एआई टीम द्वारा संचालित। सक्रिय अनुसंधान की संस्कृति के साथ, वैश्विक स्तर पर सम्मेलनों में अकादमिक पेपरों में योगदान देता है, एआई में अंतर्राष्ट्रीय पहल चलाता है, और इन सभी प्रगतियों को अपने दक्षता बढ़ाने वाले उत्पादों में लाता है।

“एआई डीकार्बोनाइजेशन का गुप्त हथियार है - एक 'सिल्वर बुलेट' जो हर बेड़े में नाटकीय सुधार कर सकता है। सीआईआई, लाभप्रदता, परिसंपत्ति मूल्य - यह हमारे ग्राहकों को बोर्ड भर में उनके प्रमुख मैट्रिक्स को बेहतर बनाने में मदद करता है।

कॉन्स्टेंटिनो किरियाकोपोलोस, डीपसी सीईओ

डीपसी - शिपिंग उद्योग के लिए एआई

एआई संचालित अनुकूलित जहाज यात्रा को लगातार प्रदान करने के लिए डीपसी आपके जहाज से डेटा लेता है और (एआई के साथ) क्लाउड में एक सटीक जहाज मॉडल बनाता है, जो अपडेट किया जाता है, लाइव होता है, आपके जहाज की स्थिति से बिल्कुल मेल खाता है और आपको अधिक कुशल जहाजों को चलाने में मदद करता है। और अधिक कुशल यात्राएँ, प्रत्येक जहाज के लिए कस्टम-योजनाबद्ध यात्राएँ।

डीपसी पाइथिया - 21वीं सदी के लिए प्रदर्शन पोत रूटिंग
दुनिया का पहला मौसम रूटिंग प्लेटफ़ॉर्म, जो हर मौसम की स्थिति में आपके जहाज के सटीक प्रदर्शन के अनुरूप बनाया गया है। शक्तिशाली एआई मॉडल ठीक-ठीक समझते हैं कि आपका जहाज किसी भी मौसम और दूषित परिस्थितियों में कैसा प्रदर्शन करेगा।

डीपसी का प्लेटफॉर्म, अब 20 से अधिक जहाज बेड़े में मौजूद है और हर संभव स्थिति में प्रत्येक जहाज की ऊर्जा खपत की भविष्यवाणी करने के लिए प्रशिक्षित गहन शिक्षण मॉडल के आधार पर, प्रत्येक जहाज के लिए व्यक्तिगत गति और जहाज मार्ग की सिफारिशें सटीक रूप से प्रदान करता है।

“कोई भी इंसान, चाहे उनके पास कितने भी वर्षों का अनुभव हो, इन स्वचालित निर्देशों का मुकाबला नहीं कर सकता। वे उत्सर्जन कम करते हैं, ईंधन की खपत कम करते हैं और परिचालन सुरक्षा बढ़ाते हैं।''

"यह शिपिंग के सभी पहलुओं में फायदे का सौदा है।"

गीर फागेरहाइम, वालेनियस विल्हेल्म्सन शिपिंग कंपनी में एसवीपी समुद्री संचालन

समुद्री उद्योग में नई तकनीक और प्रथाओं की शुरूआत में अग्रणी के रूप में जाने जाने वाले वालेनियस विल्हेल्म्सन, 120 से अधिक रो-रो जहाजों के अपने पूरे बेड़े में जहाज यात्राओं को अनुकूलित करने के लिए पूरी तरह से एआई-आधारित दृष्टिकोण अपनाने वाली पहली वैश्विक शिपिंग कंपनी बन गई है। .

दुनिया के सबसे बड़े कार वाहक वालेनियस विल्हेल्म्सन ने इस सौदे तक पहुंचने के लिए डीपसी के सॉफ्टवेयर का 18 महीने का कठोर परीक्षण किया। डीपसी के अध्यक्ष रॉबर्टो क्यूस्टास (डीपसी) ने कहा, "यह शिपिंग में कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) के सार्थक और सिद्ध कार्यान्वयन के लिए एक महत्वपूर्ण क्षण है।" अब बाजार में कई समाधान हैं जो ईंधन बचाने, उत्सर्जन कम करने और पर्यावरण संबंधी नियम - और उनमें से अधिकांश केवल दिखावटी हैं। शिपिंग कंपनियों के लिए यह अंतर करना कठिन है कि क्या वास्तविक है और क्या केवल विपणन है। यह साझेदारी उद्योग की सबसे उन्नत कंपनियों में से एक, हमारी प्रौद्योगिकी और दृष्टिकोण के लिए अनुमोदन की एक और मोहर है। 18 महीने के परीक्षण से वालेनियस विल्हेल्म्सन के बेड़े के एक उपसमूह में 7% का पूरी तरह से मान्य प्रदर्शन सुधार प्राप्त हुआ, और जब परियोजना पूरे बेड़े में पूरी हो जाएगी, तो यह आंकड़ा 10% तक बढ़ने की उम्मीद है। यह 75,000 टन से अधिक ईंधन की बचत और 240,000 टन कार्बन डाइऑक्साइड (सी02) के उत्सर्जन के बराबर है - और इससे जहाजों को नए उद्योग उत्सर्जन नियमों का अनुपालन करने में नाटकीय रूप से मदद मिलेगी। वालेनियस विल्हेल्म्सन ने 2030 तक उत्सर्जन को 27,5% तक कम करने का महत्वाकांक्षी लक्ष्य रखा है। “इस कमी का आधा हिस्सा मौजूदा जहाजों से आना चाहिए। हम अपने मौजूदा बेड़े के लिए पर्यावरण अनुकूल समाधान खोजने के लिए लगन से काम कर रहे हैं। हमारा लक्ष्य हमारे पूरे बेड़े में बढ़ी हुई पोत दक्षता के लिए इस अभिनव यात्रा अनुकूलन समाधान को लागू करना है, ”वालेनियस विल्हेल्म्सन के एसवीपी मरीन ऑपरेशंस गीर फागेरहेम ने कहा।

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शिपिंग उद्योग कार्बन उत्सर्जन में कैसे कटौती कर सकता है

ग्रीक कंपनी डीपसी एआई के ग्राहक, जिसमें सिंगापुर, नॉर्वे, जापान आदि की शिपिंग कंपनियां शामिल हैं, डीपसी की तकनीक के माध्यम से ईंधन में 8%-12% की बचत कर सकते हैं और अपने पर्यावरणीय पदचिह्न को कम कर सकते हैं। स्वायत्त जहाजों के विकास का रास्ता, जहां उनका मार्ग जहाज के कप्तान द्वारा नहीं बल्कि एक एल्गोरिदम द्वारा "निर्धारित" किया जाता है, जापानी बहुराष्ट्रीय नाबटेस्को द्वारा कॉन्स्टेंटिनो क्यारीकोपोलोस और रॉबर्टो कोस्टा द्वारा स्थापित डीपसी टेक्नोलॉजीज के अधिग्रहण से खुलता है, जो सूचीबद्ध है। स्टॉक एक्सचेंज टोक्यो।

“जिस तकनीक को हम इतने वर्षों से विकसित कर रहे हैं वह इसी दिशा में आगे बढ़ रही थी। अब हमारे पास सही साझेदार है, जो हमें इस लक्ष्य को साकार करने की अनुमति देता है, क्योंकि हमारे पास हार्डवेयर सिस्टम नहीं था। अपनी प्रौद्योगिकियों के संयोजन से, हम मौजूदा जहाजों को स्वायत्त जहाजों में बदल सकते हैं, साथ ही नए जहाजों पर अपने सिस्टम भी स्थापित कर सकते हैं,'' श्री किरियाकोपोलोस कहते हैं, नाबटेस्को द्वारा डीपसी के अधिग्रहण के लक्ष्य के बारे में बोलते हुए। डीपसी ने एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्लेटफ़ॉर्म विकसित किया है, जो नेविगेशन के दौरान वाणिज्यिक जहाजों (टैंकरों, कंटेनरों) के प्रदर्शन से संबंधित डेटा के वास्तविक समय में संग्रह के माध्यम से, उनके प्रदर्शन (ईंधन की बचत, कार्बन उत्सर्जन में कमी) को ध्यान में रखते हुए अनुकूलित करने के लिए मॉडल बनाता है। मौसम की स्थिति, संबंधित जहाज की विशेषताएं, आदि।

इसकी तकनीक का उपयोग 300 से अधिक जहाजों पर किया जाता है। "अनिवार्य रूप से इस कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल के साथ हम कप्तान को कम से कम पर्यावरण प्रदूषण और सर्वोत्तम संभव प्रदर्शन के साथ अपने गंतव्य तक पहुंचने में मदद करते हैं", श्री कौस्टास बताते हैं। यहीं पर DeepSea और Nabtesco के सिस्टम एक साथ 'विलय' हो जाते हैं, जो DeepSea द्वारा जहाज को दिए गए 'कमांड' को स्वचालित करने में सक्षम होंगे (उदाहरण के लिए मौसम की स्थिति के आधार पर जहाज की इष्टतम गति)। श्री किरियाकोपोलोस कहते हैं, "जहाज की स्वायत्तता और भी अधिक ईंधन बचाने के लिए उसके हर आंदोलन के सर्वोत्तम संभव नियंत्रण पर आधारित होगी।"

कंपनी के अनुसार, उसके ग्राहक, जिनमें सिंगापुर, नॉर्वे, जापान आदि की शिपिंग कंपनियां शामिल हैं, बचत के लिए डीपसी की तकनीक का उपयोग कर सकते हैं ईंधन में 8%-12% तथा उनके पर्यावरणीय पदचिह्न को कम करें. उत्तरार्द्ध को महत्वपूर्ण माना जाता है, क्योंकि शिपिंग पर कार्बन टैक्स लगाने पर चर्चा की जा रही है, यूरोपीय संघ शिपिंग क्षेत्र पर दबाव बढ़ा रहा है।

डीपसी की टीम, जिसमें 90 लोग शामिल हैं - 801टीपी3टी ग्रीस में स्थित हैं - अगली अवधि में बढ़कर 110 होने की उम्मीद है, जबकि एथेंस को जापानी कंपनी की गतिविधियों के लिए एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता केंद्र में तब्दील किया जा रहा है। ये शिपिंग उद्योग तक ही सीमित नहीं हैं, बल्कि रेलवे स्वचालन, विमानन, पवन टरबाइन आदि तक विस्तारित हैं। "नाबटेस्को के निवेश के साथ, जिसे हम औद्योगिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता (औद्योगिक एआई) कहते हैं, उसके आसपास की तकनीकें ग्रीस में विकसित की जाएंगी," श्री किरियाकोपोलोस कहते हैं . "स्वायत्तता और कृत्रिम बुद्धिमत्ता में हम जो चाहते हैं उसे लागू करने के लिए हमारे पास एक दीर्घकालिक कार्य योजना है"।

वालेनियस विल्हेल्म्सन डीपसी के साथ पूरी तरह से एआई-आधारित यात्रा योजना की ओर बढ़ रहे हैं

उत्सर्जन पर वास्तविक प्रभाव डालना - समुद्री नौवहन के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता समाधान

(सितंबर 7, 2022) वालेनियस विल्हेल्म्सन बने यात्रा अनुकूलन के लिए पूरी तरह से एआई-आधारित दृष्टिकोण अपनाने वाली पहली वैश्विक शिपिंग कंपनी इसके 120+ जहाजों के पूरे बेड़े में।

वालेनियस विल्हेल्म्सन शिपिंग कंपनी ने डीपसी को लॉन्च किया प्रदर्शन रूटिंग सॉफ़्टवेयर, जो 2022 और 2023 की अंतिम तिमाही में पोत-विशिष्ट मार्ग और गति योजनाएं प्रदान करता है। समुद्री शिपिंग के उद्योग में सबसे आगे की सोच वाली कंपनियों में से एक, वालेनियस विल्हेल्म्सन ने उत्सर्जन को 27,5 प्रतिशत तक कम करने के लिए महत्वाकांक्षी लक्ष्य निर्धारित किए हैं। 2030 तक। डीपसी के साथ यह काम उन्हें पूरा करने की दिशा में एक महत्वपूर्ण कदम है।

गीर फागेरहाइम, वालेनियस विल्हेल्म्सन में एसवीपी समुद्री संचालन, कहते हैं:

“कोई भी इंसान, चाहे उनके पास कितने भी वर्षों का अनुभव हो, इन स्वचालित नौकायन निर्देशों का मुकाबला नहीं कर सकता। यह उत्सर्जन को कम करता है, ईंधन की खपत को कम करता है और संचालन के दौरान सुरक्षा बढ़ाता है। यह नौकायन के सभी पहलुओं में फायदे का सौदा है।"

यह ऐतिहासिक निर्णय, विश्व स्तर पर अपनी तरह का पहला, तुरंत नहीं लिया गया - बल्कि 18 महीने के कठोर चरण-दर-चरण परीक्षण के बाद लिया गया।

इस व्यापक परीक्षण अवधि से अंततः जो संख्याएँ सामने आईं वे महत्वपूर्ण हैं:

पोत की दक्षता में 6,9% सुधार और 170,000 टन से अधिक ने पूरे बेड़े में उत्सर्जन में कमी की भविष्यवाणी की।

हालाँकि, उन प्रमुख सीखों पर ध्यान देना भी उतना ही महत्वपूर्ण है जो 18 महीने की गहन सहयोग की अवधि से उभरीं, जिसके कारण यह साझेदारी हुई।

13 अक्टूबर को, वालेनियस विल्हेल्म्सन और डीपसी ने इस सत्यापन अवधि पर ऑनलाइन चर्चा करते हुए एक वर्चुअल वेबिनार का आयोजन किया और साथ में पोत यात्रा अनुकूलन के साथ डीकार्बोनाइजेशन के लिए अपनी प्रमुख सीखों पर चर्चा की (डीकार्बोनाइजेशन के लिए यात्रा अनुकूलन - ऑनलाइन वेबिनार).

10% पहल - शिपिंग उद्योग के अग्रणी बेड़े के साथ CΟ2 उत्सर्जन को 10% तक कम करना

10% पहल क्या है? समुद्री जहाज ऊर्जा लागत को 10% तक कम करने का एक आंदोलन, दृष्टिकोण सिद्ध, लागत प्रभावी है और इसे 12 महीनों के भीतर हासिल किया जा सकता है। 10% पहल DeepSea और सदस्यों (EUROSEAS Ltd, EuroDRY Ltd, ETF पार्टनर्स, Nabtesco) द्वारा सभी के लिए वास्तविक लाभ के साथ कुछ वास्तविक, मापने योग्य और प्रभावशाली करने के लिए सहयोगात्मक रूप से काम करने की प्रतिबद्धता है।

समुद्री नौवहन उद्योग में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के उपयोग से संबंधित लेख

वालेनियस विल्हेल्म्सन कार्गो शिपिंग दिग्गज आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एआई यात्रा अनुकूलन समाधान का परीक्षण कर रहा है: "अचानक हमारे डेटाबेस में 10,000 डेटा पॉइंट थे, और इसे समझने की जरूरत थी।" (सितंबर 16, 2022)

जब यात्रा अनुकूलन की बात आती है - यात्रा के लिए सबसे अच्छा मार्ग और गति चुनना - जहाजों के कप्तानों के पास सूचित निर्णय लेने के लिए उपकरण नहीं होते हैं, शिपिंग कंपनी वालेनियस विल्हेल्म्सन (मालवाहक जहाज) के श्री फागेरहेम बताते हैं। यही कारण है कि वे यात्रा की शुरुआत में कड़ी मेहनत और तेजी से आगे बढ़ते हैं, क्योंकि वे बाद की स्थितियों की भविष्यवाणी नहीं कर सकते हैं। यहीं पर एआई-संचालित यात्रा अनुकूलन प्लेटफॉर्म आते हैं।

थेटियस के सहयोग से लॉयड्स रजिस्टर द्वारा प्रकाशित एक हालिया रिपोर्ट के अनुसार, समुद्री उद्योग 2022 में कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) समाधानों पर $931 मिलियन खर्च करने का अनुमान लगा रहा है।

समुद्री उद्योग में एआई समाधानों को अपनाना शुरुआती चरण में है, हालांकि, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में बेड़े की दक्षता को अनुकूलित करने में मूल्य अनलॉक करने की अपार क्षमता है। यात्रा अनुकूलन के लिए एआई तकनीक मुख्य रूप से जहाज ईंधन की खपत को कम करने पर केंद्रित है, जिसके परिणामस्वरूप CO2 उत्सर्जन और संचालन लागत में कमी आती है। लॉयड्स रजिस्टर की समुद्री प्रदर्शन सेवाओं ने पोत अनुकूलन के लिए एआई के उपयोग और अंततः पोत के प्रदर्शन को बेहतर बनाने में मदद करने में व्यापक अनुभव विकसित किया है। पारंपरिक और विरासती डेटा एनालिटिक्स केवल 10% पोत डेटा को देखते हैं, जबकि AI मॉडल अब लगभग 100% पोत डेटा को देख सकते हैं और ईंधन की खपत, गति, ट्रिम, पतवार फाउलिंग और पावर के आसपास बेहद सटीक पोत प्रदर्शन अंतर्दृष्टि बनाने के लिए इस डेटा को तुरंत संसाधित कर सकते हैं। उपभोग,'' (एंडी मैकेरन, समुद्री प्रदर्शन सेवाओं के निदेशक, लॉयड्स रजिस्टर)। समुद्री शिपिंग उद्योग में एआई आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस समाधानों पर खर्च अगले पांच वर्षों में दोगुना से अधिक बढ़कर 2027 तक 1टीपी4टी2,7 बिलियन हो जाने की उम्मीद है, जो 231टीपी3टी की चक्रवृद्धि वार्षिक वृद्धि दर है।

मशीन लर्निंग: अगली समुद्री सीमा?

चूंकि स्वचालन को अपनाने के साथ-साथ उच्च प्रदर्शन कंप्यूटिंग के लिए डेटा की उपलब्धता बढ़ रही है, वार्टसिला वॉयेज का मानना है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग ऐसी तकनीकें हैं जिन पर नजर रखी जानी चाहिए।

समुद्री उद्योग प्रदर्शन प्रबंधन के लिए एआई में चार तरीकों से निवेश कर रहा है

एआई, आईओटी, बिजनेस इंटेलिजेंस, डेटा एनालिटिक्स शिपिंग के संचालन के तरीके को बदल रहे हैं, और लागत में भी कटौती कर रहे हैं और मानव जीवन के लिए जोखिम को कम कर रहे हैं। अग्रणी शिपिंग कंपनियों ने अपने जहाजों के प्रदर्शन के बारे में अधिक जानकारी हासिल करने के लिए एआई-सहायक प्रौद्योगिकियों को तैनात किया है, जबकि स्थापित कंपनियां और स्टार्ट-अप दोनों एआई की सीमाओं को आगे बढ़ाने के लिए नए तरीके ढूंढ रहे हैं।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता और स्वायत्त शिपिंग का युग

परिवहन उद्योग के आधार पर विश्व वैश्विक व्यापार के माध्यम से एक दूसरे से जुड़ा हुआ है। और, 2030 तक समुद्री व्यापार में लगभग एक तिहाई की अनुमानित वृद्धि के साथ, और पूर्वानुमानित अवधि में टन-माइलेज में 74,000 बिलियन तक की वृद्धि के साथ, यह बढ़ना जारी रहेगा।

दूसरे शब्दों में, समुद्र में यातायात में पर्याप्त वृद्धि होगी, दबाव बहुत अधिक हो जाएगा और समुद्री दुर्घटनाओं और समुद्र में होने वाली घटनाओं का खतरा बना रहेगा। अनुमान है कि मानवीय गलतियों के कारण लगभग 90% समुद्री मौतें और घटनाएं हुईं, जिनकी लागत समुद्री देयता बीमा दावों में €1.4 बिलियन से अधिक है।

वास्तव में इसने व्यवसायों को मानवीय त्रुटियों को दूर करके उत्पादकता, दक्षता और सुरक्षा में सुधार के अंतिम समाधान के रूप में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) और मशीन लर्निंग की परिवर्तनकारी प्रौद्योगिकियों द्वारा समर्थित स्वचालन में निवेश करने का आग्रह किया है।

आंकड़ों से पता चला है कि AI में परिवहन और लॉजिस्टिक्स उद्योग के प्रदर्शन को लगभग 90% तक बढ़ाने की क्षमता है, जिससे उद्योग का वार्षिक राजस्व EUR0.45 ट्रिलियन तक बढ़ सकता है।

“स्वायत्त शिपिंग समुद्री उद्योग का भविष्य है। स्मार्टफोन की तरह विघटनकारी, स्मार्ट जहाज जहाज डिजाइन और संचालन के परिदृश्य में क्रांतिकारी बदलाव लाएगा।

मिकेल मैकिनन, अध्यक्ष, रोल्स-रॉयस पीएलसी।

एआई-संचालित यात्रा अनुकूलन आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस उपकरण समुद्री शिपिंग नेविगेशन क्षेत्र के लिए कदम परिवर्तन की पेशकश करते हैं

समुद्री नौवहन क्षेत्र आरंभिक स्तर पर कार्बन ईंधन उत्सर्जन को कम करने के तरीके खोजने के लिए कड़ी मेहनत कर रहा है आईएमओ जीएचजी रणनीति और यह समुद्री 2050 एजेंडा स्वायत्तता और भविष्य के ईंधन पर भारी ध्यान के साथ। लेकिन जैसे-जैसे दबाव बढ़ता जा रहा है COP26 ऐसे समाधान जो मौजूदा जहाज बेड़े में कमी की संभावना को उजागर करते हैं, अत्यावश्यक हैं।

एआई (कृत्रिम बुद्धिमत्ता) और समुद्री उद्योग में इसके अनुप्रयोगों का संक्षिप्त परिचय

2023 SMART4SEA एथेंस फोरम के दौरान, श्री थेमिस्टोकलिस सार्डिस, (कोस्टामारे शिपिंग कंपनी एसए में आईटी प्रबंधक) ने बताया कि शिपिंग उद्योग में कई एआई अनुप्रयोग हैं, जिनमें कार्गो हैंडलिंग और प्रबंधन का स्वचालन, मार्गों और रसद का अनुकूलन, और पूर्वानुमानित रखरखाव शामिल हैं। जहाज और अन्य उपकरण।

AI समुद्री उद्योग को कैसे बदल रहा है? आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का उपयोग कैसे किया जाता है और समुद्री शिपिंग उद्योग को लाभ कैसे मिलता है!

जबकि कई उद्योग संचालन को सुव्यवस्थित करने और मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए एआई का उपयोग करते हैं और लाभ उठाते हैं, प्रत्येक के पास अद्वितीय अनुप्रयोग होते हैं। यह समझना कि समुद्री उद्योग एआई और मशीन लर्निंग को कैसे अपना रहा है, आपको इस उपकरण के साथ पानी पर काम करने के लिए बेहतर ढंग से तैयार कर सकता है

मुफ़्त खरीदार मार्गदर्शिका - शिपिंग उद्योग के लिए अग्रणी कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) कंपनियाँ

एक मुफ़्त दस्तावेज़ (खरीदार गाइड) जिसमें आपके खरीदारी निर्णय को सूचित करने के लिए संपर्क विवरण के साथ शिपिंग एआई समाधान निर्माताओं और आपूर्तिकर्ताओं और उनके पोत रूटिंग अनुकूलन और योजना उत्पादों पर विस्तृत जानकारी शामिल है (एक मुफ़्त प्रति डाउनलोड करें)।

शिपिंग 4.0: समुद्री उद्योग का भविष्य

भाप। बिजली. इंटरनेट। इन तीन औद्योगिक क्रांतियों ने दुनिया के कामकाज के तरीके में सब कुछ बदल दिया। आज, हम चौथी औद्योगिक क्रांति के मध्य में हैं: कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई)। आम धारणा के विपरीत कि शिपिंग पारंपरिक, "पुराने जमाने" के मॉडल में संचालित होती है, इस स्वचालन-संचालित औद्योगिक क्रांति के हिस्से के रूप में नई प्रगति ने नवाचार और परिवर्तन के नए पैटर्न बनाए हैं। यह शिपिंग 4.0 है.

विषय पर स्रोत: कृत्रिम होशियारी

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) क्या है? कृत्रिम होशियारी मानव मस्तिष्क की समस्या-समाधान और निर्णय लेने की क्षमताओं की नकल करने के लिए कंप्यूटर और मशीनों का लाभ उठाता है. (आईबीएम)

कृत्रिम बुद्धिमत्ता इंसानों या जानवरों की बुद्धि के विपरीत मशीनों या सॉफ़्टवेयर की बुद्धिमत्ता है। (कृत्रिम बुद्धिमत्ता - विकिपीडिया)

कृत्रिम बुद्धिमत्ता, आमतौर पर बुद्धिमान प्राणियों से जुड़े कार्यों को करने के लिए कंप्यूटर या कंप्यूटर-नियंत्रित रोबोट की क्षमता। (कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई): परिभाषा, उदाहरण, प्रकार - ब्रिटानिका)

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) क्या है?

कृत्रिम बुद्धिमत्ता मशीनों, विशेषकर कंप्यूटर सिस्टम द्वारा मानव खुफिया प्रक्रियाओं का अनुकरण है। एआई के विशिष्ट अनुप्रयोगों में विशेषज्ञ प्रणाली, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण, वाक् पहचान और मशीन विजन शामिल हैं।

एआई कैसे काम करता है?

जैसे-जैसे एआई के आसपास प्रचार तेज हुआ है, विक्रेता यह प्रचार करने के लिए संघर्ष कर रहे हैं कि उनके उत्पाद और सेवाएं इसका उपयोग कैसे करते हैं। अक्सर, जिसे वे एआई के रूप में संदर्भित करते हैं वह केवल प्रौद्योगिकी का एक घटक है, जैसे मशीन लर्निंग। मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को लिखने और प्रशिक्षित करने के लिए एआई को विशेष हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर की नींव की आवश्यकता होती है। कोई भी प्रोग्रामिंग भाषा AI का पर्याय नहीं है, लेकिन Python, R, Java, C++ और जूलिया में AI डेवलपर्स के बीच लोकप्रिय विशेषताएं हैं। (आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस क्या है और AI कैसे काम करता है - TechTarget)

एआई, मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग के बीच अंतर

ऐ, यंत्र अधिगम तथा ध्यान लगा के पढ़ना या सीखना एंटरप्राइज़ आईटी में सामान्य शब्द हैं और कभी-कभी परस्पर उपयोग किए जाते हैं, खासकर कंपनियों द्वारा उनकी मार्केटिंग सामग्री में। लेकिन इसमें कुछ अंतर भी हैं (और देखें: एआई बनाम मशीन लर्निंग बनाम डीप लर्निंग: मुख्य अंतर (techtarget.com)

AI इंटेलिजेंस के 4 प्रकार क्या हैं?

इनमें से कुछ प्रकार के AI अभी वैज्ञानिक रूप से भी संभव नहीं हैं। वर्गीकरण की वर्तमान प्रणाली के अनुसार, हैं चार प्राथमिक एआई प्रकार: प्रतिक्रियाशील, सीमित स्मृति, मन का सिद्धांत, और आत्म-जागरूक. (स्रोत: कृत्रिम बुद्धिमत्ता के 4 प्रकारों को समझना – bernardmarr.com )

एआई क्या है? कृत्रिम बुद्धिमत्ता, एआई की आकर्षक और तेजी से विकसित होने वाली प्रौद्योगिकियों के बारे में जानने के लिए सब कुछ – ZDnet.com

एआई क्या है? आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के बारे में जानें - Oracle.com द्वारा AI पर एक बहुत व्यापक लेख

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के उपयोग पर फायदे और नुकसान

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) क्या है? (एक AI ऐप के अनुसार ही 🙂... चैटजीपीटी)

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) उन मशीनों में मानव बुद्धि के अनुकरण को संदर्भित करता है जो ऐसे कार्य करने में सक्षम हैं जिनके लिए आमतौर पर मानव बुद्धि की आवश्यकता होती है। इन कार्यों में सीखना, तर्क करना, समस्या-समाधान, धारणा, भाषा समझ और यहां तक कि निर्णय लेने जैसी चीजें शामिल हैं।

एआई सिस्टम को डेटा का विश्लेषण करने, पैटर्न पहचानने और उस डेटा के आधार पर सूचित निर्णय या भविष्यवाणियां करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। उन्हें पुनरावृत्तीय सीखने की प्रक्रियाओं के माध्यम से समय के साथ अपने प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए प्रशिक्षित किया जा सकता है। एआई प्रौद्योगिकियों को मोटे तौर पर दो श्रेणियों में वर्गीकृत किया गया है: संकीर्ण या कमजोर एआई और सामान्य या मजबूत एआई।

संकीर्ण या कमज़ोर AI: इस प्रकार के AI को किसी विशिष्ट कार्य या कार्यों की एक संकीर्ण श्रेणी के लिए डिज़ाइन और प्रशिक्षित किया जाता है। यह उन कार्यों को करने में उत्कृष्टता प्राप्त करता है, अक्सर मानवीय क्षमताओं से आगे निकल जाता है, लेकिन इसमें अपने पूर्वनिर्धारित दायरे से बाहर के कार्यों को समझने या निष्पादित करने की क्षमता का अभाव होता है। संकीर्ण एआई के उदाहरणों में सिरी या एलेक्सा जैसे आवाज सहायक, छवि पहचान प्रणाली और स्ट्रीमिंग सेवाओं द्वारा उपयोग किए जाने वाले अनुशंसा एल्गोरिदम शामिल हैं।

सामान्य या सशक्त AI: सामान्य एआई कृत्रिम बुद्धिमत्ता के एक स्तर को संदर्भित करता है जिसमें एक इंसान की तरह विभिन्न प्रकार के कार्यों में ज्ञान को समझने, सीखने और लागू करने की क्षमता होती है। इसमें मानव जैसी संज्ञानात्मक क्षमताएं होंगी और यह संभावित रूप से कोई भी बौद्धिक कार्य कर सकता है जो एक मानव कर सकता है। सामान्य एआई इस बिंदु पर काफी हद तक सैद्धांतिक बना हुआ है और इसे हासिल नहीं किया जा सका है।

एआई सिस्टम को मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग में वर्गीकृत किया जा सकता है:

यंत्र अधिगम: यह एआई का एक सबसेट है जिसमें डेटा से पैटर्न सीखने और उस डेटा के आधार पर भविष्यवाणियां या निर्णय लेने के लिए प्रशिक्षण एल्गोरिदम शामिल हैं। मशीन लर्निंग के प्रकारों में पर्यवेक्षित शिक्षण (लेबल किए गए डेटा के साथ प्रशिक्षण), अनसुपरवाइज्ड लर्निंग (बिना लेबल वाले डेटा में पैटर्न ढूंढना), और सुदृढीकरण लर्निंग (परीक्षण और त्रुटि के माध्यम से सीखना) शामिल हैं।

ध्यान लगा के पढ़ना या सीखना: यह मशीन लर्निंग का एक उपसमूह है जो डेटा में जटिल पैटर्न और संबंधों को मॉडल और संसाधित करने के लिए कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करता है। छवि और वाक् पहचान जैसे कार्यों में गहन शिक्षण विशेष रूप से सफल रहा है।

एआई के पास स्वास्थ्य देखभाल, वित्त, परिवहन, मनोरंजन और अन्य सहित विभिन्न उद्योगों में अनुप्रयोगों की एक विस्तृत श्रृंखला है। यह तेजी से आगे बढ़ रहा है और इसमें हमारे रहने और काम करने के तरीके में क्रांतिकारी बदलाव लाने की क्षमता है, हालांकि एआई तकनीक की प्रगति के साथ-साथ नैतिक विचारों और संभावित चुनौतियों को भी सावधानीपूर्वक संबोधित करने की आवश्यकता है।