Usa l'Intelligenza Artificiale (AI) Performance Routing per accelerare istantaneamente la traiettoria di decarbonizzazione della tua flotta e ridurre i costi del carburante. Performance Routing avrà oggi un impatto importante e quantificabile sul consumo di carburante e sul CII della tua flotta, risultati ad alto impatto fin dal primo giorno.
“Ottimizzazione del viaggio in nave in acque profonde Soluzione AI riduce le emissioni, riduce il consumo di carburante e aumenta la sicurezza durante il funzionamento. È un vantaggio per tutti in tutti gli aspetti della vela“
Geir Fagerheim (SVP Operazioni marittime) Wallenius Wilhelmsen
Vessel Voyage Optimisation for Decarbonisation - AI Solution:
Mare profondo sfrutta la più recente tecnologia AI per rendere le navi più efficienti. Riunendo esperti di tecnologia e marittimi, DeepSea si concentra su aumentando l'efficienza e ridurre il consumo di carburante delle navi attraverso una combinazione di approfondimenti tecnici e operativi alimentati da modelli prestazionali dettagliati generati dall'intelligenza artificiale. Percorso delle navi ad alte prestazioni per il 21° secolo.
Collaboriamo con compagnie di navigazione lungimiranti per rendere il settore delle spedizioni più snello, più verde e meglio connesso.
DeepSea collabora con compagnie di navigazione marittima lungimiranti per rendere il settore delle spedizioni marittime più snello, più verde e meglio connesso. È stata fondata nel 2017 per portare il meglio dell'Intelligenza Artificiale (AI) nel settore delle spedizioni ed è il primo settore delle spedizioni Squadra AI, alimentato dal team di intelligenza artificiale più avanzato del settore. Con una cultura di ricerca attiva, contribuisce con articoli accademici a conferenze a livello globale, gestisce iniziative internazionali nell'IA e apporta tutti questi progressi ai suoi prodotti che aumentano l'efficienza.
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 prima piattaforma di routing meteorologico al mondo su misura per le prestazioni esatte della tua imbarcazione, in tutte le condizioni meteorologiche. I potenti modelli di intelligenza artificiale comprendono esattamente come si comporta la tua imbarcazione in qualsiasi condizione meteorologica e di fouling.
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 presso Wallenius Wilhelmsen Shipping Company
Wallenius Wilhelmsen, noto come leader nell'introduzione di nuove tecnologie e pratiche nel settore marittimo, diventa la prima compagnia di navigazione globale ad adottare un approccio completamente basato sull'intelligenza artificiale per ottimizzare i viaggi delle navi attraverso l'intera flotta di oltre 120 navi 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% nel carburante e ridurre la loro impronta ambientale. Quest'ultimo è considerato cruciale, poiché si sta discutendo l'imposizione di una carbon tax allo shipping, con l'Unione Europea che esercita pressioni sul settore dello shipping.
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 settembre 2022) Wallenius Wilhelmsen divenne la prima compagnia di navigazione globale ad adottare un approccio completamente basato sull'intelligenza artificiale per l'ottimizzazione del viaggio su tutta la sua flotta di oltre 120 navi.
Wallenius Wilhelmsen compagnia di spedizioni ha lanciato DeepSea's Software di routing delle prestazioni, che fornisce piani di rotta e velocità specifici per la nave, nell'ultimo trimestre del 2022 e del 2023. Una delle aziende più lungimiranti nel settore della navigazione marittima, Wallenius Wilhelmsen ha fissato obiettivi ambiziosi per ridurre le emissioni del 27,5% entro il 2030. Questo lavoro con DeepSea è un passo importante per incontrarli.
Geir Fagerheim, SVP Marine Operations presso Wallenius Wilhelmsen, dice:
“Nessun essere umano, non importa quanti anni di esperienza abbia, può competere con queste istruzioni di navigazione automatizzate. Riduce le emissioni, riduce il consumo di carburante e aumenta la sicurezza durante il funzionamento. È un vantaggio per tutti in tutti gli aspetti della vela”.
Questa decisione storica, la prima del suo genere a livello globale, non è stata presa rapidamente, ma ha fatto seguito a 18 mesi di rigorosi test passo dopo passo.
I numeri che alla fine sono emersi da questo periodo di prova completo sono significativi:
Un miglioramento di 6,9% nell'efficienza della nave e una riduzione prevista delle emissioni di oltre 170.000 tonnellate in tutta la flotta.
Tuttavia, altrettanto importanti su cui concentrarsi sono gli insegnamenti chiave emersi dal periodo di 18 mesi di intensa collaborazione che ha portato a questa partnership.
Il 13 ottobre, Wallenius Wilhelmsen e DeepSea hanno tenuto un webinar virtuale discutendo online questo periodo di convalida e insieme hanno discusso i loro insegnamenti chiave per la decarbonizzazione con l'ottimizzazione del viaggio della nave (Voyage Optimisation for Decarbonisation - online webinar).
Cos'è l'iniziativa 10%? Un movimento per ridurre i costi energetici delle navi marittime di 10%, l'approccio è collaudato, conveniente e può essere raggiunto entro 12 mesi. L'iniziativa 10% è un impegno di DeepSea e dei membri (EUROSEAS Ltd, EuroDRY Ltd, ETF Partners, Nabtesco) dell'iniziativa a lavorare in collaborazione per fare qualcosa di reale, misurabile e di impatto, con vantaggi tangibili per tutti.
Quando si tratta di ottimizzare il viaggio, scegliendo la rotta e la velocità migliori per il viaggio, i capitani delle navi non hanno gli strumenti per prendere decisioni informate, spiega Fagerheim della compagnia di navigazione Wallenius Wilhelmsen (navi mercantili). Questo è il motivo per cui vanno forte e veloce all'inizio del viaggio, perché non possono prevedere le condizioni successive. È qui che entrano in gioco le piattaforme di ottimizzazione del viaggio basate sull'intelligenza artificiale.
L'adozione di soluzioni di intelligenza artificiale nel settore marittimo è in una fase nascente, tuttavia, l'intelligenza artificiale ha un immenso potenziale per sbloccare valore nell'ottimizzazione dell'efficienza della flotta. La tecnologia AI per l'ottimizzazione del viaggio si concentra principalmente sulla riduzione del consumo di carburante delle navi, con conseguente riduzione delle emissioni di CO2 e dei costi di esercizio. I servizi per le prestazioni marittime di Lloyd's Register hanno sviluppato una vasta esperienza nell'uso dell'intelligenza artificiale per l'ottimizzazione delle navi e per contribuire a migliorare le prestazioni delle navi. L'analisi dei dati tradizionale e legacy esamina solo 10% di dati dell'imbarcazione, mentre i modelli AI possono ora esaminare quasi 100% di dati dell'imbarcazione ed elaborarli istantaneamente per creare informazioni estremamente accurate sulle prestazioni dell'imbarcazione in merito a consumo di carburante, velocità, assetto, incrostazioni dello scafo e potenza consumo” (Andy McKeran, direttore dei servizi per le prestazioni marittime, Lloyd's Register). Si prevede che la spesa per le soluzioni di intelligenza artificiale AI nel settore delle spedizioni marittime raddoppierà nei prossimi cinque anni fino a $2,7 miliardi entro il 2027, un tasso di crescita annuale composto di 23%.
Machine learning: la prossima frontiera marittima?
Poiché la disponibilità di dati per il calcolo ad alte prestazioni sta aumentando insieme all'adozione dell'automazione, Wärtsilä Voyage ritiene che l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico siano tecnologie da tenere d'occhio.
AI, IOT, Business Intelligence, Data Analytics stanno cambiando il modo in cui operano le spedizioni, tagliando anche i costi e riducendo i rischi per la vita umana. Le principali compagnie di navigazione hanno implementato tecnologie assistite dall'intelligenza artificiale per ottenere una visione più approfondita delle prestazioni delle loro navi, mentre sia le aziende affermate che le start-up stanno trovando nuovi modi per spingere i confini dell'IA.
L'intelligenza artificiale e l'era della navigazione autonoma
Il mondo è interconnesso attraverso il commercio globale sulla base di un'industria dei trasporti. E continuerà a crescere, con un aumento previsto di quasi un terzo nel commercio marittimo verso il 2030 e con aumenti delle tonnellate-chilometri fino a 74.000 miliardi nel periodo di previsione.
In altre parole, l'oceano subirà un aumento sostanziale del traffico, la pressione aumenterà molto e il rischio di incidenti marittimi e inconvenienti in mare persisterà. Si stima che circa 90% di sinistri e incidenti marittimi siano causati da errori umani, con un costo di oltre 1,4 miliardi di euro in risarcimenti assicurativi di responsabilità civile marittima.
Ciò ha infatti spinto le aziende a investire nell'automazione supportata dalle tecnologie di trasformazione dell'Intelligenza Artificiale (AI) e dell'apprendimento automatico, come soluzione definitiva per migliorare produttività, efficienza e sicurezza eliminando gli errori umani.
Le statistiche hanno dimostrato che l'intelligenza artificiale ha la capacità di aumentare le prestazioni del settore dei trasporti e della logistica di quasi 90%, aumentando potenzialmente le entrate annuali del settore fino a 0,45 trilioni di euro.
“La navigazione autonoma è il futuro dell'industria marittima. Dirompente come lo smartphone, la nave intelligente rivoluzionerà il panorama della progettazione e delle operazioni navali”
Mikael Mäkinen, Presidente, Marine presso Rolls-Royce Plc.
Il settore del trasporto marittimo ha lavorato duramente per trovare modi per ridurre le emissioni di carburanti di carbonio in linea con l'iniziale Strategia IMO sui gas a effetto serra e il Agenda marittima 2050 con una forte attenzione all'autonomia e ai combustibili futuri. Ma poiché la pressione continua a crescere sulla scia di COP26 sono imperative soluzioni che sblocchino il potenziale per una riduzione delle flotte di navi esistenti.
Durante il Forum SMART4SEA di Atene del 2023, Themistoklis Sardis, (IT Manager di Costamare Shipping Company SA) ha spiegato che esistono diverse applicazioni AI nel settore delle spedizioni, tra cui l'automazione della movimentazione e gestione delle merci, l'ottimizzazione delle rotte e della logistica e la manutenzione predittiva di navi e altre attrezzature.
Sebbene molti settori traggano vantaggio dall'AI e utilizzino l'intelligenza artificiale per semplificare le operazioni e ricevere informazioni preziose, ognuno ha applicazioni uniche. Capire come l'industria marittima sta adattando l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico può prepararti meglio a lavorare sull'acqua insieme a questa attrezzatura
Free Buyers Guide - Leading artificial intelligence (AI) companies for the shipping industry
Un documento gratuito (guida per gli acquirenti) che include informazioni dettagliate sui produttori e fornitori di soluzioni di intelligenza artificiale per le spedizioni e sui loro prodotti per l'ottimizzazione e la pianificazione del percorso delle navi, insieme ai dettagli di contatto, per informare la tua decisione di acquisto (scarica una copia gratuita).
Shipping 4.0: il futuro dell'industria marittima
Vapore. Elettricità. Internet. Queste tre rivoluzioni industriali hanno cambiato tutto nel modo in cui funziona il mondo. Oggi siamo nel mezzo della quarta rivoluzione industriale: l'Intelligenza Artificiale (AI). Contrariamente alla credenza comune che il trasporto marittimo operi secondo un modello tradizionale, "antiquato", i nuovi progressi nell'ambito di questa rivoluzione industriale guidata dall'automazione hanno creato nuovi modelli di innovazione e cambiamento. Questa è la spedizione 4.0.
Cos'è l'Intelligenza Artificiale (IA)? Intelligenza artificiale sfrutta computer e macchine per imitare le capacità di risoluzione dei problemi e decisionali della mente umana. (IBM)
L'intelligenza artificiale è l'intelligenza delle macchine o del software, al contrario dell'intelligenza degli esseri umani o degli animali. (Artificial Intelligence - Wikipedia)
Intelligenza artificiale, la capacità di un computer o di un robot controllato da computer di eseguire compiti comunemente associati a esseri intelligenti. (Artificial intelligence (AI): Definition, Examples, Types - Britannica)
Cos'è l'intelligenza artificiale (AI)?
L'intelligenza artificiale è la simulazione dei processi di intelligenza umana da parte delle macchine, in particolare dei sistemi informatici. Le applicazioni specifiche dell'intelligenza artificiale includono sistemi esperti, elaborazione del linguaggio naturale, riconoscimento vocale e visione artificiale.
Come funziona l'IA?
Con l'accelerazione dell'entusiasmo per l'intelligenza artificiale, i fornitori si sono dati da fare per promuovere il modo in cui i loro prodotti e servizi la utilizzano. Spesso, ciò che chiamano AI è semplicemente un componente della tecnologia, come l'apprendimento automatico. L'intelligenza artificiale richiede una base di hardware e software specializzati per scrivere e addestrare algoritmi di apprendimento automatico. Nessun singolo linguaggio di programmazione è sinonimo di intelligenza artificiale, ma Python, R, Java, C++ e Julia hanno funzionalità apprezzate dagli sviluppatori di intelligenza artificiale. (What is Artificial Intelligence and How Does AI Work - TechTarget)
Differenze tra AI, Machine Learning e Deep Learning
AI, apprendimento automatico e apprendimento approfondito sono termini comuni nell'IT aziendale e talvolta usati in modo intercambiabile, specialmente dalle aziende nei loro materiali di marketing. Ma ci sono distinzioni (vedi di più su: AI vs. machine learning vs. deep learning: differenze fondamentali (techtarget.com)
Quali sono i 4 tipi di intelligenza artificiale?
Some of these types of AI aren't even scientifically possible right now. According to the current system of classification, there are quattro primarie Tipi di IA: memoria reattiva, limitata, teoria della mente e autoconsapevolezza. (Fonte: Comprensione dei 4 tipi di intelligenza artificiale - bernardmarr.com )
Cos'è l'intelligenza artificiale? Informazioni sull'intelligenza artificiale - a very comprehensive article on AI, by Oracle.com
Vantaggi e svantaggi sull'uso dell'Intelligenza Artificiale
Cos'è l'Intelligenza Artificiale (IA)? (according to an AI app itself 🙂 ... ChatGPT)
Intelligenza artificiale (AI) si riferisce alla simulazione dell'intelligenza umana in macchine in grado di eseguire compiti che tipicamente richiedono intelligenza umana. Questi compiti includono cose come l'apprendimento, il ragionamento, la risoluzione dei problemi, la percezione, la comprensione della lingua e persino il processo decisionale.
I sistemi di intelligenza artificiale sono progettati per analizzare i dati, riconoscere modelli e prendere decisioni o previsioni informate sulla base di tali dati. Possono essere addestrati a migliorare le loro prestazioni nel tempo attraverso processi di apprendimento iterativi. Le tecnologie AI sono generalmente classificate in due categorie: IA ristretta o debole e IA generale o forte.
IA ristretta o debole: Questo tipo di intelligenza artificiale è progettato e addestrato per un'attività specifica o una gamma ristretta di attività. Eccelle nell'esecuzione di tali compiti, spesso superando le capacità umane, ma manca della capacità di comprendere o eseguire compiti al di fuori del suo ambito predefinito. Esempi di intelligenza artificiale ristretta includono assistenti vocali come Siri o Alexa, sistemi di riconoscimento delle immagini e algoritmi di raccomandazione utilizzati dai servizi di streaming.
IA generale o forte: L'intelligenza artificiale generale si riferisce a un livello di intelligenza artificiale che ha la capacità di comprendere, apprendere e applicare la conoscenza in un'ampia varietà di compiti, proprio come un essere umano. Possederebbe capacità cognitive simili a quelle umane e potrebbe potenzialmente svolgere qualsiasi compito intellettuale che un essere umano può fare. L'IA generale rimane in gran parte teorica a questo punto e non è stata raggiunta.
I sistemi di intelligenza artificiale possono essere ulteriormente classificati in machine learning e deep learning:
Apprendimento automatico: È un sottoinsieme dell'intelligenza artificiale che prevede l'addestramento di algoritmi per apprendere modelli dai dati e fare previsioni o decisioni basate su tali dati. I tipi di apprendimento automatico includono l'apprendimento supervisionato (addestramento con dati etichettati), l'apprendimento non supervisionato (individuazione di schemi in dati non etichettati) e l'apprendimento per rinforzo (apprendimento attraverso tentativi ed errori).
Apprendimento approfondito: Questo è un sottoinsieme dell'apprendimento automatico che utilizza reti neurali artificiali per modellare ed elaborare schemi e relazioni complessi nei dati. Il deep learning ha avuto particolare successo in attività come il riconoscimento di immagini e parole.
L'intelligenza artificiale ha una vasta gamma di applicazioni in vari settori, tra cui sanità, finanza, trasporti, intrattenimento e altro ancora. Continua ad avanzare rapidamente e ha il potenziale per rivoluzionare il modo in cui viviamo e lavoriamo, sebbene anche le considerazioni etiche e le potenziali sfide debbano essere affrontate con attenzione man mano che la tecnologia dell'IA progredisce.
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