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.
“심해 선박 항해 최적화 AI 솔루션 배출량을 줄이고 연료 소비를 줄이며 작동 중 안전성을 높입니다. 항해의 모든 측면에서 윈윈입니다.“
Geir Fagerheim(SVP Marine Operations) Wallenius Wilhelmsen
깊은 바다 최신 AI 기술을 활용하여 선박을 보다 효율적으로 만듭니다. 기술 및 해양 분야의 전문가를 모아 DeepSea는 다음에 중점을 둡니다. 효율성 증가 그리고 선박의 연료 소비 감소 상세한 AI 생성 성능 모델로 구동되는 기술 및 운영 통찰력의 조합을 통해 21세기를 위한 성능 선박 경로.
우리는 미래 지향적인 운송 회사와 협력하여 운송 산업을 보다 효율적이고 친환경적이며 더 잘 연결되도록 만듭니다.
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 AI팀, 업계에서 가장 발전된 AI 팀이 제공합니다. 활발한 연구 문화를 바탕으로 전 세계 회의에 학술 논문을 기고하고 AI의 국제 이니셔티브를 운영하며 이러한 모든 발전을 효율성 향상 제품에 적용합니다.
DeepSea는 AI 기반의 최적화된 선박 항해를 지속적으로 제공하기 위해 선박에서 데이터를 수집하고(AI를 활용하여) 클라우드에서 정확한 선박 모델을 생성합니다. 이 모델은 선박의 상태와 정확히 일치하도록 실시간으로 업데이트되며, 각 선박에 맞게 맞춤형 항해를 계획하여 더욱 효율적인 선박과 효율적인 항해를 운영하는 데 도움이 됩니다.
DEEPSEA Pythia - 21세기를 위한 성능 선박 경로
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.
DeepSea 플랫폼은 현재 20척 이상의 선박 함대에 적용되어 있으며, 모든 상황에서 각 선박의 에너지 소비량을 예측하도록 훈련된 딥 러닝 모델을 기반으로 각 선박에 맞는 개인화된 속도 및 선박 경로를 정확하게 추천합니다.
“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."
"이것은 운송의 모든 측면에서 윈윈 상황입니다."
Geir Fagerheim, Wallenius Wilhelmsen Shipping Company의 해양 운영 SVP
해양 산업에서 신기술 및 관행 도입의 선두주자로 알려진 Wallenius Wilhelmsen은 120척 이상의 Ro-Ro 선박 전체에서 선박 항해를 최적화하기 위해 완전한 AI 기반 접근 방식을 채택한 최초의 글로벌 해운 회사가 되었습니다. .
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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싱가포르, 노르웨이, 일본 등의 해운사를 포함한 그리스 기업 DeepSea AI의 고객사들은 DeepSea의 기술을 통해 8%-12%의 연료를 절감하고 환경 발자국을 줄일 수 있습니다. 콘스탄티노스 키리아코풀로스와 로베르토 쿠스타가 설립한 DeepSea Technologies는 도쿄 증권거래소에 상장된 일본 다국적 기업 Nabtesco에 인수됨으로써, 선장이 아닌 알고리즘에 의해 항로가 "결정"되는 자율 운항 선박 개발의 길이 열렸습니다.
"저희가 오랫동안 개발해 온 기술은 이러한 방향으로 나아가고 있었습니다. 이제 하드웨어 시스템이 없었던 저희에게는 이 목표를 실현할 수 있는 최적의 파트너가 생겼습니다. 저희 기술을 결합하면 기존 선박을 자율 운항 선박으로 전환할 수 있을 뿐만 아니라 신규 선박에도 저희 시스템을 설치할 수 있습니다."라고 키리아코풀로스 씨는 나브테스코가 DeepSea를 인수한 목표에 대해 설명했습니다. DeepSea는 인공지능 플랫폼을 개발했습니다. 이 플랫폼은 항해 중 상선(유조선, 컨테이너선)의 성능 데이터를 실시간으로 수집하여 기상 조건, 각 선박의 특성 등을 고려하여 성능을 최적화하는 모델(연료 절감, 탄소 배출 감소)을 생성합니다.
이 기술은 300척 이상의 선박에 사용되고 있습니다. 쿠스타스 씨는 "이 인공지능 모델을 통해 선장이 최소한의 환경 오염과 최상의 성능으로 목적지에 도착할 수 있도록 돕습니다."라고 설명합니다. 바로 이 부분에서 DeepSea와 Nabtesco의 시스템이 '통합'되어 DeepSea가 선박에 내리는 '명령'(예: 기상 조건에 따른 선박의 최적 속도)을 자동화할 수 있게 됩니다. 키리아코풀로스 씨는 "선박의 자율성은 연료 절감을 위해 모든 움직임을 최대한 제어하는 데 기반할 것입니다."라고 말합니다.
이 회사에 따르면 싱가포르, 노르웨이, 일본 등의 해운 회사를 포함한 고객은 DeepSea의 기술을 사용하여 비용을 절감할 수 있습니다. 8%-12% 연료 그리고 환경에 미치는 영향을 줄입니다.. 유럽 연합이 해운 부문에 압력을 가하는 가운데 해운에 대한 탄소세 부과가 논의되고 있기 때문에 후자는 매우 중요한 것으로 간주됩니다.
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".
(2022년 9월 7일) Wallenius Wilhelmsen은 항해 최적화에 완전한 AI 기반 접근 방식을 채택한 최초의 글로벌 해운 회사 120척 이상의 선박으로 구성된 전체 함대에 걸쳐 있습니다.
발레니우스 빌헬름센 shipping company rolled out DeepSea’s 성능 라우팅 소프트웨어, 2022년과 2023년의 마지막 분기에 선박별 경로 및 속도 계획을 제공합니다. 해양 운송 업계에서 가장 미래 지향적인 회사 중 하나인 Wallenius Wilhelmsen은 배출량을 27.5%까지 줄이겠다는 야심 찬 목표를 설정했습니다. 2030년까지. DeepSea와의 이번 작업은 이를 충족하기 위한 중요한 단계입니다.
Geir Fagerheim, Wallenius Wilhelmsen의 해양 운영 SVP, 말한다:
“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.
이 포괄적인 시험 기간에서 최종적으로 나온 수치는 중요합니다.
선박 효율이 6,9% 개선되고 선단 전체의 배출량이 170,000톤 이상 감소할 것으로 예상됩니다.
그러나 초점을 맞추는 것만큼이나 중요한 것은 이 파트너십으로 이어진 18개월 간의 긴밀한 협력 기간에서 나온 핵심 학습입니다.
10월 13일, Wallenius Wilhelmsen과 DeepSea는 이 검증 기간을 온라인으로 논의하는 가상 웨비나를 수행하고 선박 항해 최적화를 통한 탈탄소화에 대한 핵심 학습 내용을 함께 논의했습니다.탈탄소화를 위한 항해 최적화 - 온라인 웨비나).
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.
화물 운송 대기업인 Wallenius Wilhelmsen은 인공지능(AI) 항해 최적화 솔루션을 테스트하고 있습니다. "갑자기 데이터베이스에 10,000개의 데이터 포인트가 생겨서 이를 이해해야 했습니다." (2022년 9월 16일)
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 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%.
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.
Maritime Industry가 성능 관리를 위해 AI에 투자하는 네 가지 방법
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.
세계는 운송산업을 기반으로 한 글로벌 무역으로 서로 연결되어 있습니다. 그리고 2030년까지 해상 무역이 거의 3분의 1로 증가하고 예측 기간 동안 최대 74조 톤의 마일리지가 증가하여 계속 성장할 것입니다.
즉, 바다는 상당한 교통량 증가를 경험하고 압력은 훨씬 더 높아질 것이며 해양 사고 및 해상 사고의 위험은 계속될 것입니다. 약 90%의 해양 사상자와 인간의 실수로 인한 사고로 추정되며, 해상 책임 보험 청구 비용은 14억 유로가 넘습니다.
이는 실제로 기업이 인적 오류를 제거하여 생산성, 효율성 및 안전을 개선하기 위한 궁극적인 솔루션으로 인공 지능(AI) 및 머신 러닝의 변혁적 기술을 기반으로 하는 자동화에 투자하도록 촉구했습니다.
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.
AI 기반 항해 최적화 인공 지능 도구는 해상 운송 항법 부문에 단계적 변화를 제공합니다.
해상 운송 부문은 초기 계획에 따라 탄소 연료 배출량을 줄이는 방법을 찾기 위해 열심히 노력해 왔습니다. IMO 온실가스 전략 그리고 해양 2050 의제 자율성과 미래 연료에 중점을 둡니다. 그러나 압력이 계속해서 증가함에 따라 COP26 기존 선박 함대 전체에서 감소 가능성을 열어주는 솔루션이 필수적입니다.
AI(인공 지능) 및 해양 산업에서의 응용에 대한 간략한 소개
2023년 SMART4SEA 아테네 포럼에서 Mr Themistoklis Sardis(Costamare Shipping Company SA의 IT 관리자)는 화물 취급 및 관리 자동화, 경로 및 물류 최적화, 예측 유지보수를 포함하여 해운 산업에 여러 AI 애플리케이션이 있다고 설명했습니다. 선박 및 기타 장비.
AI가 해양 산업을 어떻게 변화시키고 있습니까? 인공 지능이 어떻게 사용되고 해양 운송 산업에 도움이 됩니까!
많은 산업에서 AI의 이점을 활용하고 이를 사용하여 운영을 간소화하고 귀중한 통찰력을 얻지만 각 산업에는 고유한 응용 프로그램이 있습니다. 해양 산업이 AI와 기계 학습을 어떻게 채택하고 있는지 이해하면 이 장비와 함께 물에서 작업할 수 있도록 더 잘 준비할 수 있습니다.
무료 구매 가이드 - 해운 산업을 위한 선도적인 인공지능(AI) 기업
배송 AI 솔루션 제조업체 및 공급업체, 선박 경로 최적화 및 계획 제품에 대한 자세한 정보와 연락처 정보가 포함된 무료 문서(구매자 가이드)로 구매 결정을 알립니다(무료 사본 다운로드).
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.
인공 지능(AI)이란 무엇입니까? 인공 지능 컴퓨터와 기계를 활용하여 인간 마음의 문제 해결 및 의사 결정 능력을 모방합니다.. (IBM)
인공 지능은 인간이나 동물의 지능과 달리 기계나 소프트웨어의 지능입니다. (인공지능 - 위키피디아)
인공 지능, 일반적으로 지능적인 존재와 관련된 작업을 수행하는 컴퓨터 또는 컴퓨터 제어 로봇의 능력. (인공지능(AI): 정의, 예시, 유형 - 브리태니커)
인공지능(AI)이란?
인공 지능은 기계, 특히 컴퓨터 시스템에 의한 인간 지능 프로세스의 시뮬레이션입니다. AI의 특정 응용 프로그램에는 전문가 시스템, 자연어 처리, 음성 인식 및 머신 비전이 포함됩니다.
AI는 어떻게 작동합니까?
AI에 대한 과대 광고가 가속화되면서 벤더들은 제품과 서비스에서 AI를 사용하는 방식을 홍보하기 위해 안간힘을 쓰고 있습니다. 종종 그들이 AI라고 부르는 것은 단순히 기계 학습과 같은 기술의 구성 요소입니다. AI는 기계 학습 알고리즘을 작성하고 교육하기 위한 특수 하드웨어 및 소프트웨어의 기반이 필요합니다. 단일 프로그래밍 언어는 AI와 동의어가 아니지만 Python, R, Java, C++ 및 Julia에는 AI 개발자에게 인기 있는 기능이 있습니다. (인공지능이란 무엇이고 AI는 어떻게 작동할까요? - TechTarget)
AI, 기계 학습 및 딥 러닝의 차이점
일체 포함, 기계 학습 그리고 딥 러닝 엔터프라이즈 IT에서 흔히 사용되는 용어이며 특히 회사의 마케팅 자료에서 상호 교환적으로 사용되는 경우가 있습니다. 그러나 차이점이 있습니다(자세한 내용은 다음에서 참조하십시오. AI 대 머신 러닝 대 딥 러닝: 주요 차이점 (techtarget.com)
AI 지능의 4가지 유형은 무엇입니까?
이러한 유형의 AI 중 일부는 현재 과학적으로 가능하지도 않습니다. 현재 분류 시스템에 따르면 네 기본 AI 유형: 반응성, 제한된 기억, 정신이론, 자기인식. (원천: 인공 지능의 4가지 유형 이해 - bernardmarr.com )
인공 지능이란 무엇입니까? 인공 지능에 대해 알아야 할 모든 것, AI의 매력적이고 빠르게 발전하는 기술 - ZDnet.com
인공 지능이란 무엇입니까? 인공 지능에 대해 알아보기 - Oracle.com의 AI에 대한 매우 포괄적인 기사
인공 지능(AI)이란 무엇입니까? (according to an AI app itself 🙂 ... 채팅GPT)
인공 지능(AI) 일반적으로 인간 지능이 필요한 작업을 수행할 수 있는 기계에서 인간 지능을 시뮬레이션하는 것을 말합니다. 이러한 작업에는 학습, 추론, 문제 해결, 인식, 언어 이해 및 의사 결정과 같은 것들이 포함됩니다.
AI 시스템은 데이터를 분석하고, 패턴을 인식하고, 해당 데이터를 기반으로 정보에 입각한 결정 또는 예측을 내리도록 설계되었습니다. 반복 학습 프로세스를 통해 시간이 지남에 따라 성과를 개선하도록 교육받을 수 있습니다. AI 기술은 좁거나 약한 AI와 일반 또는 강한 AI의 두 가지 범주로 크게 분류됩니다.
좁거나 약한 AI: 이러한 유형의 AI는 특정 작업 또는 좁은 범위의 작업을 위해 설계되고 훈련됩니다. 종종 인간의 능력을 능가하는 이러한 작업을 수행하는 데 탁월하지만 사전 정의된 범위를 벗어나는 작업을 이해하거나 수행하는 능력이 부족합니다. 좁은 AI의 예로는 Siri 또는 Alexa와 같은 음성 비서, 이미지 인식 시스템 및 스트리밍 서비스에서 사용하는 추천 알고리즘이 있습니다.
일반 또는 강력한 AI: 일반 AI는 인간처럼 다양한 작업에 걸쳐 지식을 이해하고 학습하고 적용할 수 있는 능력을 갖춘 인공 지능 수준을 말합니다. 그것은 인간과 같은 인지 능력을 가지고 잠재적으로 인간이 할 수 있는 모든 지적 작업을 수행할 수 있습니다. 일반 AI는 이 시점에서 대부분 이론적으로 남아 있으며 아직 달성되지 않았습니다.
AI 시스템은 기계 학습과 딥 러닝으로 더 분류할 수 있습니다.
기계 학습: 데이터에서 패턴을 학습하고 해당 데이터를 기반으로 예측 또는 결정을 내리는 훈련 알고리즘을 포함하는 AI의 하위 집합입니다. 기계 학습 유형에는 지도 학습(레이블 데이터로 교육), 비지도 학습(레이블이 없는 데이터에서 패턴 찾기) 및 강화 학습(시행착오를 통한 학습)이 포함됩니다.
딥 러닝: 이것은 인공 신경망을 활용하여 데이터의 복잡한 패턴과 관계를 모델링하고 처리하는 기계 학습의 하위 집합입니다. 딥 러닝은 이미지 및 음성 인식과 같은 작업에서 특히 성공적이었습니다.
AI는 의료, 금융, 운송, 엔터테인먼트 등 다양한 산업 분야에서 광범위한 애플리케이션을 보유하고 있습니다. AI 기술이 발전함에 따라 윤리적 고려 사항과 잠재적인 문제도 신중하게 해결해야 하지만 빠르게 발전하고 있으며 우리가 생활하고 일하는 방식을 혁신할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.
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