海運業界に最先端のAI（人工知能）を導入

DEEPSEA: 人工知能 (AI) を活用した次世代の航海最適化

人工知能 (AI) パフォーマンス ルーティングを使用して、フリートの脱炭素化軌道を即座に加速し、燃料コストを削減します。パフォーマンス ルーティングは、今日のフリートの燃料消費量と CII に定量化可能な大きな影響を与え、初日から大きな影響を与える結果をもたらします。

「「深海船舶の航海の最適化 AIソリューション 排出ガスを削減し、燃料消費量を削減し、動作中の安全性を高めます。セーリングのあらゆる面で双方にとって有利です「「

ゲイル・ファーガーハイム (海洋作戦上級副社長) ワレニウス・ヴィルヘルムセン

脱炭素化に向けた船舶航行の最適化 – AI ソリューション:

深海 最新の AI テクノロジーを活用して船舶の効率を高めます。テクノロジーと海事の専門家を結集して、DeepSea は次のことに重点を置いています。 効率を高める と 船舶の燃料消費量の削減 AI が生成した詳細なパフォーマンス モデルを活用した、技術的洞察と運用上の洞察の組み合わせを通じて。 21 世紀のパフォーマンスに優れた船舶航行。

当社は先進的な海運会社と協力して、海運業界をよりスリムで環境に優しく、より良いつながりを実現します。

海上輸送向けの人工知能 (AI) ソリューション

DeepSea は、海運業界をよりスリムで環境に優しく、より良いつながりにするために、先進的な海運会社と協力しています。最高の人工知能 (AI) を海運業界にもたらすことを目的として 2017 年に設立されました。 AIチーム、業界で最も先進的な AI チームによって強化されています。積極的な研究の文化を持ち、世界中の会議に学術論文を寄稿し、AI における国際的な取り組みを実行し、これらすべての進歩を効率向上製品にもたらしています。

「AI は脱炭素化の秘密兵器であり、あらゆる車両を劇的に改善できる『特効薬』です。 CII、収益性、資産価値 – これは、お客様が主要な指標を全面的に向上させるのに役立ちます。

コンスタンティノス・キリアコプロス ディープシー CEO

DeepSea – 海運業界向け AI

AI 主導の最適化された船舶航海を常に提供するために、DeepSea は船舶からデータを取得し、(AI を使用して) 正確な船舶モデルをクラウド上に作成します。このモデルはリアルタイムで更新され、船舶の状態と正確に一致し、より効率的な船舶の運航を支援します。より効率的な航海、各船舶ごとにカスタム計画された航海。

DEEPSEA Pythia – 21 世紀のパフォーマンスに優れた船舶航行
あらゆる気象条件下で船舶の正確なパフォーマンスに合わせて調整された世界初の気象航行プラットフォームです。強力な AI モデルは、あらゆる天候や汚損条件下で船舶がどのように動作するかを正確に理解します。

DeepSea のプラットフォームは現在 20 以上の船舶に導入されており、あらゆる状況における各船舶のエネルギー消費を予測するために訓練されたディープラーニング モデルに基づいて、各船舶にパーソナライズされた速度と船舶ルートの推奨事項を正確に提供します。

「人間は、たとえ何年の経験があっても、これらの自動化された指示に対抗することはできません。これらは排出ガスを削減し、燃料消費量を削減し、運用の安全性を高めます。」

「配送のあらゆる面で双方にとって有利な関係です。」

Geir Fagerheim 氏、Wallenius Wilhelmsen Shipping Company 海洋事業担当上級副社長

海事業界における新技術と慣行の導入のリーダーとして知られるワレニウス・ウィルヘルムセンは、120 隻を超える Ro-Ro 船の艦隊全体で船舶航行を最適化する完全 AI ベースのアプローチを採用した初の世界的な海運会社となる。

世界最大の自動車運送会社であるワレニウス・ウィルヘルムセンは、この取引に至るためにディープシーのソフトウェアの18か月にわたる厳格なトライアルを実施した。 DeepSea のロベルト・クエスタス社長 (DeepSea) は、「これは、海運における人工知能 (AI) の有意義かつ実証済みの導入にとっての転換点です。現在、市場には、燃料を節約し、排出量を削減し、次の条件を満たすと主張するソリューションが数多くあります」と述べています。環境規制 - そしてそのほとんどは口先だけの規制です。運送会社にとって、何が本物で何が単なるマーケティングであるかを区別することは困難です。このパートナーシップは、業界で最も先進的な企業の 1 つによる、当社のテクノロジーとアプローチに対する新たな承認の証です。」 18 か月の試験では、ワレニウス ウィルヘルムセンの艦隊の一部で完全に検証された 7% の性能向上が得られ、プロジェクトが艦隊全体で完了すると、この数値は 10% に増加すると予想されます。これは、75,000 トン以上の燃料が節約され、240,000 トンの二酸化炭素 (C02) が排出されないことに相当し、船舶が新しい業界の排出規制に準拠するのに大幅に役立ちます。ワレニウス・ウィルヘルムセンは、2030 年までに排出量を 27,5% 削減するという野心的な目標を設定しました。「この削減の半分は既存の船舶から得られるべきです。当社は、既存の車両に対して環境に優しいソリューションを見つけるために熱心に取り組んでいます。私たちの目標は、この革新的な航海最適化ソリューションを導入して、当社の艦隊全体の船舶効率を向上させることです」と、ワレニウス・ウィルヘルムセンの海洋業務担当上級副社長、ゲイル・ファーガーハイム氏は述べています。

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海運業界はどのようにして二酸化炭素排出量を削減できるのか

シンガポール、ノルウェー、日本などの海運会社を含むギリシャ企業 DeepSea AI の顧客は、DeepSea のテクノロジーを通じて 8% ～ 12% の燃料を節約し、環境フットプリントを削減できます。船長ではなくアルゴリズムによって航路が「決定」される自律船の開発への道は、コンスタンティノス・キリアコプロス氏とロベルト・コウスタ氏が設立したディープシー・テクノロジーズを日本の多国籍企業ナブテスコが買収することで開かれた。東京証券取引所。

「私たちが長年にわたって開発してきたテクノロジーは、この方向に向かって進んでいます。私たちはハードウェア システムを持っていなかったので、今では適切なパートナーを獲得し、この目標を実現することができます。当社の技術を組み合わせることで、既存の船舶を自律型船舶に改造したり、当社のシステムを新しい船舶に設置したりすることもできます」とキリアコプロス氏はナブテスコによるディープシー買収の目標について語った。 DeepSea は、航行中の商船 (タンカー、コンテナ) のパフォーマンスに関するデータをリアルタイムで収集することにより、以下を考慮してパフォーマンスを最適化するモデル (燃料節約、二酸化炭素排出量の削減) を作成する人工知能プラットフォームを開発しました。気象条件、それぞれの船の特性など。

その技術は 300 隻以上の船舶で使用されています。 「基本的に、この人工知能モデルを使用することで、環境汚染を最小限に抑え、可能な限り最高のパフォーマンスで船長が目的地に到着できるように支援します」とコウタス氏は説明します。ここは、DeepSea とナブテスコのシステムが「統合」され、DeepSea によって船に与えられた「コマンド」 (気象条件に基づく船の最適速度など) を自動化できるようになります。 「船の自律性は、燃料をさらに節約するために、あらゆる動きを可能な限り最適に制御することに基づいています」とキリアコプロス氏は言います。

同社によれば、シンガポール、ノルウェー、日本などの海運会社を含む顧客は、DeepSea の技術を利用して、 燃料中の8%-12% と 環境フットプリントを削減する。欧州連合が海運部門に圧力をかけており、海運への炭素税の賦課が議論されていることから、後者は重要であると考えられている。

DeepSea のチームは 90 名で構成されており (80% はギリシャに拠点を置いています)、次期には 110 名に増加する予定であり、アテネは日本企業の活動のための人工知能センターとして生まれ変わります。これらは海運業界に限定されず、鉄道自動化、航空、風力タービンなどにも及びます。「ナブテスコの投資により、いわゆる産業用人工知能（産業用AI）を中心とした技術がギリシャで開発されるでしょう」とキリアコプロス氏は語る。 。 「私たちは自律性と人工知能において望むものを実現するための長期的な行動計画を持っています。」

ワレニウス・ウィルヘルムセン氏、DeepSea で完全 AI ベースの航海計画に移行

排出量に実際の影響を与える - 海運向けの人工知能ソリューション

(2022 年 9 月 7 日) ワレニウス ヴィルヘルムセンは 航海の最適化に完全に AI ベースのアプローチを採用した最初の世界的な海運会社 120 隻以上の船団全体で。

ワレニウス・ヴィルヘルムセン 海運会社はDeepSeaの船を展開した パフォーマンス ルーティング ソフトウェアは、2022 年と 2023 年の最終四半期に、船舶固有のルートと速度の計画を提供します。海運業界で最も先進的な企業の 1 つであるワレニウス ウィルヘルムセンは、排出量を 27.5% 削減するという野心的な目標を設定しました。 DeepSea とのこの取り組みは、彼らとの出会いに向けた重要な一歩です。

ワレニウス・ヴィルヘルムセンの海洋作戦上級副社長、ゲイル・ファーガーハイム氏、 言います：

「人間は、たとえ何年の経験があっても、これらの自動航行指示に匹敵することはできません。排出ガスを削減し、燃料消費量を削減し、動作中の安全性を高めます。それはセーリングのあらゆる側面において双方に利益をもたらします。」

この種の世界初の画期的な決定は、すぐには下されませんでしたが、18 か月にわたる厳格な段階的なテストを経て決定されました。

この包括的な試用期間から最終的に得られた数値は重要です。

船舶効率が 6,9% 向上し、フリート全体で 170,000 トン以上の排出量削減が予測されました。

しかし、同様に注目すべき重要なことは、このパートナーシップにつながった 18 か月にわたる集中的なコラボレーションから得られた重要な教訓です。

10月13日、ワレニウス・ウィルヘルムセンとDeepSeaは、この検証期間についてオンラインで議論する仮想ウェビナーを実施し、船舶の航行最適化による脱炭素化に向けた重要な知見について一緒に議論しました（脱炭素化のための航海の最適化 – オンラインウェビナー).

10% イニシアチブ – 海運業界をリードする船隊による 10% による CΟ2 排出量の削減

10%イニシアチブとは何ですか? 10% によって船舶のエネルギーコストを削減する取り組みであり、このアプローチは費用対効果が実証されており、12 か月以内に達成可能です。 10% イニシアチブは、DeepSea とこのイニシアチブのメンバー (EUROSEAS Ltd、EuroDRY Ltd、ETF Partners、Nabtesco) によるコミットメントであり、全員に目に見える利益をもたらす、現実的で測定可能で影響力のある何かを行うために協力して取り組むものです。

海運業界における人工知能の利用に関する記事

ワレニウス・ウィルヘルムセン貨物輸送大手は、人工知能 AI による航海最適化ソリューションをテストしています。「突然、データベースに 10,000 個のデータ ポイントが存在し、それを理解する必要がありました。」 (2022年9月16日)

航海の最適化、つまり航行に最適なコースと速度を選択することになると、船長は情報に基づいた決定を下すためのツールを持っていない、と海運会社ワレニウス・ウィルヘルムセン（貨物船）のファーガーハイム氏は説明する。後の状況を予測できないため、彼らは旅の初めに懸命に急いで行動します。ここで、AI を活用した航海最適化プラットフォームが登場します。

ロイズ・レジスターがThetiusと協力して発行した最近のレポートによると、海事業界は2022年に人工知能（AI）ソリューションに1TP4兆9億3,100万ドルを支出すると予測されている

海事業界における AI ソリューションの導入は初期段階にありますが、人工知能には艦隊の効率を最適化する上で価値を引き出す計り知れない可能性があります。航海を最適化するための AI テクノロジーは主に船舶の燃料消費量を削減することに焦点を当てており、結果として CO2 排出量とランニングコストが削減されます。 Lloyd's Register の Maritime Performance Services は、AI を使用して船舶を最適化し、最終的に船舶のパフォーマンスを向上させることに豊富な経験を積んできました。従来および従来のデータ分析では、10% に近い船舶データのみを参照するのに対し、AI モデルは 100% 近くの船舶データを参照し、このデータを瞬時に処理して、燃料消費量、速度、トリム、船体の汚れ、出力に関する非常に正確な船舶性能の洞察を作成できます。消費」（ロイド レジスターの海事パフォーマンス サービス担当ディレクター、アンディ マッケラン氏）。海運業界における AI 人工知能ソリューションへの支出は、今後 5 年間で 2 倍以上になり、2027 年までに $27 億に達すると予想されており、年間平均成長率は 23% になります。

機械学習: 次の海洋フロンティア?

自動化の導入に伴い、ハイ パフォーマンス コンピューティング用のデータの可用性が増加しているため、バルチラ ヴォヤージュは、人工知能と機械学習が注目すべきテクノロジーであると考えています。

海事業界がパフォーマンス管理のために AI に投資する 4 つの方法

AI、IoT、ビジネス インテリジェンス、データ分析は、海運の運営方法を変え、コストを削減し、人命へのリスクを軽減します。大手海運会社は自社の船舶のパフォーマンスについてより深い洞察を得るために AI 支援テクノロジーを導入しており、一方、老舗企業と新興企業の両方が AI の限界を押し上げる新しい方法を見つけています。

人工知能と自律配送の時代

世界は輸送産業を基盤とした国際貿易を通じて相互につながっています。そして、2030 年に向けて海上貿易は 3 分の 1 近く増加すると予測されており、予測期間中の走行距離は最大 74 兆トンまで増加すると予測されています。

言い換えれば、海洋では交通量が大幅に増加し、圧力がはるかに高くなり、海洋事故や海事事故のリスクが継続することになります。人的ミスによって引き起こされた海難事故および海事事故はおよそ 90% 発生し、海事賠償責任保険の請求額は 14 億ユーロを超えると推定されています。

実際、これにより企業は、人的エラーを排除して生産性、効率性、安全性を向上させる究極のソリューションとして、人工知能 (AI) と機械学習の変革テクノロジーに支えられた自動化への投資を促しています。

統計によると、AI には輸送および物流業界のパフォーマンスをほぼ 90% 押し上げる能力があり、業界の年間収益が最大 0 兆 4,500 億ユーロ増加する可能性があります。

「自律航行は海事業界の未来です。スマートフォンと同じくらい破壊的なスマートシップは、船舶の設計と運航の状況に革命を起こすでしょう。」

ミカエル・マキネン氏、ロールス・ロイス社マリン担当社長

AI 主導の航海最適化人工知能ツールが海運航行分野に大きな変化をもたらす

海運部門は、初期の目標に沿って炭素燃料排出を削減する方法を見つけるために懸命に取り組んできました。 IMO GHG 戦略 そしてその 海洋2050アジェンダ 自律性と将来の燃料に重点を置いています。しかし、この事件を受けてプレッシャーが増大し続ける中、 COP26 既存の船舶全体の削減の可能性を解き放つソリューションが不可欠です。

AI (人工知能) と海事産業におけるその応用についての簡単な紹介

2023 SMART4SEA アテネ フォーラムで、Themistoklis Sardis 氏 (Costamare Shipping Company SA の IT マネージャー) は、荷役と管理の自動化、ルートと物流の最適化、船舶の予知保全など、海運業界にはいくつかの AI アプリケーションがあると説明しました。船舶およびその他の機器。

AI は海事業界をどのように変えるのでしょうか?人工知能は海運業界にどのように活用され、利益をもたらしているのでしょうか。

多くの業界が AI の恩恵を受け、AI を使用して業務を合理化し、貴重な洞察を得ることができますが、それぞれに独自のアプリケーションがあります。海事業界が AI と機械学習をどのように適応させているかを理解することで、この機器を使用して水上で作業するための準備を整えることができます。

無料バイヤーガイド – 海運業界向けの大手人工知能 (AI) 企業

Shipping AI ソリューションのメーカーとサプライヤー、その配船ルートの最適化と計画製品に関する詳細情報と連絡先詳細が含まれており、購入の決定に役立つ無料のドキュメント (バイヤー ガイド) (無料コピーをダウンロード)。

Shipping 4.0 : 海事産業の未来

蒸気。電気。インターネット。これら 3 つの産業革命は、世界の仕組みをすべて変えました。現在、私たちは第 4 次産業革命、人工知能 (AI) の真っ只中にいます。海運業は伝統的な「昔ながらの」モデルで運営されているという一般的な考えに反して、この自動化主導の産業革命の一環としての新たな進歩により、革新と変化の新たなパターンが生み出されました。これがシッピング 4.0 です。

この件に関する情報源: 人工知能

人工知能 (AI) とは何ですか? 人工知能 コンピューターと機械を活用して、人間の心の問題解決能力と意思決定能力を模倣します。。 (IBM)

人工知能は、人間や動物の知能とは対照的に、機械またはソフトウェアの知能です。 (人工知能 - ウィキペディア)

人工知能、一般的に知的な存在に関連付けられるタスクを実行するコンピューターまたはコンピューター制御のロボットの能力。 (人工知能 (AI): 定義、例、種類 – ブリタニカ)

人工知能 (AI) とは何ですか?

人工知能は、機械、特にコンピューター システムによる人間の知能プロセスのシミュレーションです。 AI の具体的なアプリケーションには、エキスパート システム、自然言語処理、音声認識、マシン ビジョンなどがあります。

AIはどのように機能するのでしょうか?

AI に関する誇大宣伝が加速するにつれ、ベンダーは自社の製品やサービスで AI がどのように使用されているかを宣伝するために躍起になっています。多くの場合、彼らが AI と呼ぶものは、機械学習などのテクノロジーのコンポーネントにすぎません。 AI には、機械学習アルゴリズムを記述してトレーニングするための特殊なハードウェアとソフトウェアの基盤が必要です。 AI と同義のプログラミング言語は 1 つもありませんが、Python、R、Java、C++、Julia には AI 開発者に人気の機能があります。 (人工知能とは何か、AI はどのように機能するのか – TechTarget)

AI、機械学習、ディープラーニングの違い

AI, 機械学習 と ディープラーニング はエンタープライズ IT における一般的な用語であり、特に企業がマーケティング資料で同じ意味で使用することもあります。ただし、違いもあります (詳細については、次を参照してください: AI、機械学習、ディープラーニング: 主な違い (techtarget.com)

4 種類の AI インテリジェンスとは何ですか?

この種の AI の中には、現時点では科学的にさえ不可能なものもあります。現在の分類体系によれば、 4つのプライマリー AI の種類: 反応的、限られた記憶、心の理論、自己認識。 （ソース： 4 種類の人工知能を理解する – bernardmarr.com )

AIとは何ですか?人工知能、魅力的で急速に発展している AI テクノロジーについて知っておくべきことすべて – ZDnet.com

AIとは何ですか?人工知能について学ぶ – Oracle.comによるAIに関する非常に包括的な記事

人工知能の利用によるメリットとデメリット

人工知能 (AI) とは何ですか? (AI アプリ自体によると 🙂 … チャットGPT)

人工知能 (AI) 通常人間の知性を必要とするタスクを実行できるマシンにおける人間の知性のシミュレーションを指します。これらのタスクには、学習、推論、問題解決、知覚、言語理解、さらには意思決定などが含まれます。

AI システムは、データを分析し、パターンを認識し、そのデータに基づいて情報に基づいた意思決定や予測を行うように設計されています。反復学習プロセスを通じて、時間の経過とともにパフォーマンスを向上させるようにトレーニングできます。 AI テクノロジーは、狭い AI または弱い AI と一般的な AI または強い AI の 2 つのカテゴリに大別されます。

狭いまたは弱い AI: このタイプの AI は、特定のタスクまたは狭い範囲のタスク向けに設計およびトレーニングされます。これらのタスクの実行には優れており、多くの場合人間の能力を超えていますが、事前に定義された範囲外のタスクを理解したり実行したりする能力はありません。狭義の AI の例には、Siri や Alexa などの音声アシスタント、画像認識システム、ストリーミング サービスで使用される推奨アルゴリズムなどがあります。

一般または強力な AI: 一般的な AI は、人間と同じように、さまざまなタスクにわたって知識を理解し、学習し、適用する能力を備えたレベルの人工知能を指します。それは人間のような認知能力を持ち、人間ができるあらゆる知的作業を実行できる可能性があります。一般的な AI は現時点では理論上の部分が多く、まだ実現されていません。

AI システムはさらに、機械学習と深層学習に分類できます。

機械学習: これは、データからパターンを学習し、そのデータに基づいて予測や意思決定を行うトレーニング アルゴリズムを含む AI のサブセットです。機械学習の種類には、教師あり学習 (ラベル付きデータによるトレーニング)、教師なし学習 (ラベルなしデータからパターンを見つける)、強化学習 (試行錯誤による学習) があります。

ディープラーニング: これは、人工ニューラル ネットワークを利用してデータ内の複雑なパターンと関係をモデル化し、処理する機械学習のサブセットです。ディープラーニングは、画像認識や音声認識などのタスクで特に成功を収めています。

AI は、ヘルスケア、金融、運輸、エンターテイメントなど、さまざまな業界で幅広い用途に使用されています。 AI 技術は急速に進歩し続けており、私たちの生活や働き方に革命をもたらす可能性がありますが、AI テクノロジーの進歩に伴い、倫理的考慮事項や潜在的な課題にも慎重に対処する必要があります。