Skorzystaj z wydajnego wyznaczania tras ze sztuczną inteligencją (AI), aby natychmiast przyspieszyć trajektorię dekarbonizacji floty i obniżyć koszty paliwa. Performance Routing wywrze dziś duży, wymierny wpływ na zużycie paliwa i CII Twojej floty, co jest dużym skutkiem już od pierwszego dnia.
“Optymalizacja rejsów statków głębinowych Rozwiązanie AI zmniejsza emisję, zmniejsza zużycie paliwa oraz zwiększa bezpieczeństwo podczas pracy. Jest to korzystne dla wszystkich aspektów żeglarstwa“
Geir Fagerheim (starszy wiceprezes ds. operacji morskich) Wallenius Wilhelmsen
Vessel Voyage Optimisation for Decarbonisation - AI Solution:
Głębokie morze wykorzystuje najnowszą technologię sztucznej inteligencji, aby zwiększyć wydajność statków. Łącząc ekspertów z branży technologicznej i morskiej, DeepSea koncentruje się na zwiększenie wydajności oraz zmniejszenie zużycia paliwa przez statki dzięki połączeniu wiedzy technicznej i operacyjnej opartej na szczegółowych modelach wydajności generowanych przez sztuczną inteligencję. Wydajne wyznaczanie tras statków na miarę XXI wieku.
Współpracujemy z myślącymi przyszłościowo firmami spedycyjnymi, aby branża spedycyjna była odchudzona, bardziej ekologiczna i lepiej połączona.
DeepSea współpracuje z myślącymi przyszłościowo firmami żeglugi morskiej, aby branża żeglugi morskiej była bardziej oszczędna, bardziej ekologiczna i lepiej połączona. Została założona w 2017 r., aby zapewnić najlepszą sztuczną inteligencję (AI) branży żeglugowej i jej najważniejszym zespół AI, obsługiwane przez najbardziej zaawansowany zespół AI w branży. Kierując się kulturą aktywnych badań, publikuje artykuły naukowe na konferencjach na całym świecie, prowadzi międzynarodowe inicjatywy w zakresie sztucznej inteligencji i wprowadza wszystkie te ulepszenia do swoich produktów zwiększających wydajność.
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
Pierwsza na świecie platforma wyznaczania tras pogodowych dostosowana do dokładnych osiągów Twojej jednostki we wszystkich warunkach pogodowych. Potężne modele sztucznej inteligencji dokładnie rozumieją, jak Twoja łódź radzi sobie w każdych warunkach pogodowych i zanieczyszczających.
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, starszy wiceprezes ds. operacji morskich w Wallenius Wilhelmsen Shipping Company
Wallenius Wilhelmsen, znany jako lider we wprowadzaniu nowych technologii i praktyk w branży morskiej, staje się pierwszą globalną firmą żeglugową, która przyjęła podejście w pełni oparte na sztucznej inteligencji w celu optymalizacji rejsów statków w całej flocie ponad 120 statków 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.
- - -
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% w paliwie oraz zmniejszyć swój ślad środowiskowy. To ostatnie jest uważane za kluczowe, ponieważ dyskutuje się o nałożeniu podatku węglowego na żeglugę, a Unia Europejska wywiera presję na sektor żeglugi.
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 września 2022) Wallenius Wilhelmsen został jako pierwsza globalna firma żeglugowa, która przyjęła podejście w pełni oparte na sztucznej inteligencji do optymalizacji podróży w całej flocie ponad 120 statków.
Walleniusa Wilhelmsena firma żeglugowa wprowadziła DeepSea Oprogramowanie do routingu wydajności, która zapewnia plany tras i prędkości dla poszczególnych statków w ostatnim kwartale 2022 i 2023 r. Wallenius Wilhelmsen, jedna z najbardziej przyszłościowych firm w branży żeglugi morskiej, wyznaczyła ambitne cele redukcji emisji o 27,5 procent do 2030 r. Współpraca z DeepSea to ważny krok w kierunku ich spełnienia.
Geir Fagerheim, starszy wiceprezes ds. operacji morskich w Wallenius Wilhelmsen, mówi:
„Żaden człowiek, bez względu na to, ile ma lat doświadczenia, nie może konkurować z tymi zautomatyzowanymi instrukcjami żeglugi. Zmniejsza emisję, zmniejsza zużycie paliwa i zwiększa bezpieczeństwo podczas pracy. Jest to korzystne dla wszystkich aspektów żeglarstwa.”
Ta przełomowa decyzja, pierwsza tego rodzaju na świecie, nie została podjęta szybko – ale po 18 miesiącach rygorystycznych testów krok po kroku.
Liczby, które ostatecznie wyszły z tego wszechstronnego okresu próbnego, są znaczące:
Poprawa wydajności statku o 6,9% i ponad 170 000 ton przewidywanej redukcji emisji w całej flocie.
Jednak równie ważne jest skupienie się na kluczowych wnioskach płynących z 18-miesięcznego okresu intensywnej współpracy, która doprowadziła do tego partnerstwa.
13 października Wallenius Wilhelmsen i DeepSea przeprowadzili wirtualne seminarium internetowe, w którym omówili ten okres walidacji online i wspólnie omówili swoje kluczowe wnioski dotyczące dekarbonizacji z optymalizacją rejsów statków (Voyage Optimisation for Decarbonisation - online webinar).
Czym jest inicjatywa 10%? Ruch mający na celu zmniejszenie kosztów energii statków morskich o 10%, podejście jest sprawdzone, opłacalne i można je osiągnąć w ciągu 12 miesięcy. Inicjatywa 10% jest zobowiązaniem DeepSea i członków (EUROSEAS Ltd, EuroDRY Ltd, ETF Partners, Nabtesco) do współpracy w celu zrobienia czegoś realnego, wymiernego i skutecznego – z wymiernymi korzyściami dla wszystkich.
Jeśli chodzi o optymalizację podróży – wybieranie najlepszego kursu i prędkości dla podróży – kapitanowie statków nie mają narzędzi do podejmowania świadomych decyzji, wyjaśnia Fagerheim z firmy żeglugowej Wallenius Wilhelmsen (statki towarowe). Dlatego na początku podróży idą ostro i szybko, bo nie potrafią przewidzieć późniejszych warunków. W tym miejscu pojawiają się platformy optymalizacji podróży oparte na sztucznej inteligencji.
Wdrażanie rozwiązań sztucznej inteligencji w przemyśle morskim znajduje się na początkowym etapie, jednak sztuczna inteligencja ma ogromny potencjał do odblokowania wartości w optymalizacji wydajności floty. Technologia sztucznej inteligencji do optymalizacji podróży koncentruje się przede wszystkim na zmniejszeniu zużycia paliwa przez statek, co skutkuje redukcją emisji CO2 i kosztów eksploatacji. Lloyd's Register's Maritime Performance Services zdobyło ogromne doświadczenie w wykorzystaniu sztucznej inteligencji do optymalizacji statków i pomocy w ostatecznej poprawie wydajności statków. Tradycyjna i starsza analityka danych analizuje tylko 101 TP3T danych statku, podczas gdy modele AI mogą teraz przeglądać blisko 1001 TP3T danych statku i natychmiast przetwarzać te dane, aby uzyskać niezwykle dokładny wgląd w osiągi statku w zakresie zużycia paliwa, prędkości, trymu, zanieczyszczenia kadłuba i mocy konsumpcji” (Andy McKeran, dyrektor ds. usług związanych z wydajnością morską, Lloyd's Register). Oczekuje się, że wydatki na rozwiązania sztucznej inteligencji AI w branży żeglugi morskiej wzrosną ponad dwukrotnie w ciągu najbliższych pięciu lat do 1 4T2,7 miliarda do 2027 r., co daje łączną roczną stopę wzrostu na poziomie 231 TP3T.
Uczenie maszynowe: kolejna granica morska?
Ponieważ dostępność danych do obliczeń o wysokiej wydajności rośnie wraz z przyjęciem automatyzacji, Wärtsilä Voyage uważa, że sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe to technologie, na które warto zwrócić uwagę.
Cztery sposoby, w jakie przemysł morski inwestuje w sztuczną inteligencję do zarządzania wydajnością
AI, IOT, Business Intelligence, Data Analytics zmieniają sposób funkcjonowania transportu, a także obniżają koszty i zmniejszają ryzyko dla ludzkiego życia. Wiodące firmy żeglugowe wdrożyły technologie wspomagane sztuczną inteligencją, aby uzyskać lepszy wgląd w wydajność swoich statków, podczas gdy zarówno firmy o ugruntowanej pozycji, jak i start-upy znajdują nowe sposoby na przekraczanie granic sztucznej inteligencji.
Sztuczna inteligencja i era autonomicznej żeglugi
Świat jest połączony poprzez globalny handel oparty na branży transportowej. I będzie nadal rosnąć, przy przewidywanym wzroście handlu morskiego o prawie jedną trzecią do 2030 r. oraz przy wzroście tonokilometrów do 74 000 miliardów w okresie prognozy.
Innymi słowy, ocean odnotuje znaczny wzrost ruchu, ciśnienie znacznie wzrośnie, a ryzyko wypadków i incydentów na morzu będzie się utrzymywać. Szacuje się, że około 90% wypadków i incydentów morskich spowodowanych błędami ludzkimi kosztuje ponad 1,4 miliarda euro w roszczeniach z tytułu ubezpieczenia odpowiedzialności cywilnej na morzu.
To w rzeczywistości skłoniło firmy do inwestowania w automatyzację opartą na transformacyjnych technologiach sztucznej inteligencji (AI) i uczeniu maszynowym, jako ostateczne rozwiązanie poprawiające produktywność, wydajność i bezpieczeństwo poprzez eliminację błędów ludzkich.
Statystyki pokazują, że sztuczna inteligencja może zwiększyć wydajność branży transportowej i logistycznej o prawie 901 TP3T, potencjalnie zwiększając roczne przychody branży do 0,45 biliona euro.
„Autonomiczna żegluga to przyszłość przemysłu morskiego. Równie destrukcyjny jak smartfon, inteligentny statek zrewolucjonizuje krajobraz projektowania i eksploatacji statków”
Mikael Mäkinen, prezes działu Marine w Rolls-Royce Plc.
Sektor żeglugi morskiej ciężko pracował, aby znaleźć sposoby na zmniejszenie emisji paliw węglowych zgodnie z początkowym Strategia IMO dotycząca gazów cieplarnianych i Agenda morska 2050 z dużym naciskiem na autonomię i przyszłe paliwa. Ale jak ciśnienie nadal rośnie w wyniku COP26 konieczne są rozwiązania, które uwolnią potencjał redukcji w istniejących flotach statków.
Krótkie wprowadzenie do AI (sztucznej inteligencji) i jej zastosowań w przemyśle morskim
Podczas SMART4SEA Athens Forum 2023, pan Themistoklis Sardis (menedżer IT w Costamare Shipping Company SA) wyjaśnił, że w branży żeglugowej istnieje kilka zastosowań sztucznej inteligencji, w tym automatyzacja obsługi i zarządzania ładunkami, optymalizacja tras i logistyki oraz predykcyjna konserwacja statki i inny sprzęt.
Podczas gdy wiele branż czerpie korzyści ze sztucznej inteligencji i wykorzystuje ją do usprawniania operacji i uzyskiwania cennych informacji, każda z nich ma unikalne zastosowania. Zrozumienie, w jaki sposób przemysł morski dostosowuje sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe, może lepiej przygotować Cię do pracy na wodzie z tym sprzętem
Free Buyers Guide - Leading artificial intelligence (AI) companies for the shipping industry
Bezpłatny dokument (przewodnik dla kupujących), który zawiera szczegółowe informacje na temat producentów i dostawców rozwiązań Shipping AI oraz ich produktów do optymalizacji i planowania tras statków, wraz z danymi kontaktowymi, aby ułatwić podjęcie decyzji o zakupie (pobierz bezpłatną kopię).
Żegluga 4.0: Przyszłość przemysłu morskiego
Para. Elektryczność. Internet. Te trzy rewolucje przemysłowe zmieniły wszystko w sposobie funkcjonowania świata. Dziś jesteśmy w trakcie czwartej rewolucji przemysłowej: sztucznej inteligencji (AI). Wbrew powszechnemu przekonaniu, że żegluga działa w tradycyjnym, „staromodnym” modelu, nowe postępy w ramach tej napędzanej automatyzacją rewolucji przemysłowej stworzyły nowe wzorce innowacji i zmian. To jest Wysyłka 4.0.
Czym jest sztuczna inteligencja (AI)? Sztuczna inteligencja wykorzystuje komputery i maszyny do naśladowania zdolności ludzkiego umysłu do rozwiązywania problemów i podejmowania decyzji. (IBM)
Sztuczna inteligencja to inteligencja maszyn lub oprogramowania, w przeciwieństwie do inteligencji ludzi lub zwierząt. (Artificial Intelligence - Wikipedia)
Sztuczna inteligencja, zdolność komputera lub sterowanego przez komputer robota do wykonywania zadań powszechnie kojarzonych z istotami inteligentnymi. (Artificial intelligence (AI): Definition, Examples, Types - Britannica)
Czym jest sztuczna inteligencja (AI)?
Sztuczna inteligencja to symulacja procesów inteligencji człowieka przez maszyny, zwłaszcza systemy komputerowe. Konkretne zastosowania sztucznej inteligencji obejmują systemy eksperckie, przetwarzanie języka naturalnego, rozpoznawanie mowy i widzenie maszynowe.
Jak działa sztuczna inteligencja?
Wraz ze wzrostem szumu wokół sztucznej inteligencji, dostawcy starają się promować sposób, w jaki wykorzystują ją ich produkty i usługi. Często to, co nazywają sztuczną inteligencją, jest po prostu składnikiem technologii, takiej jak uczenie maszynowe. Sztuczna inteligencja wymaga podstawy specjalistycznego sprzętu i oprogramowania do pisania i trenowania algorytmów uczenia maszynowego. Żaden pojedynczy język programowania nie jest synonimem sztucznej inteligencji, ale Python, R, Java, C++ i Julia mają funkcje popularne wśród programistów AI. (What is Artificial Intelligence and How Does AI Work - TechTarget)
Różnice między sztuczną inteligencją, uczeniem maszynowym i uczeniem głębokim
sztuczna inteligencja, nauczanie maszynowe oraz głęboka nauka są terminami powszechnymi w informatyce korporacyjnej i czasami są używane zamiennie, zwłaszcza przez firmy w swoich materiałach marketingowych. Istnieją jednak różnice (zobacz więcej na: Sztuczna inteligencja a uczenie maszynowe a uczenie głębokie: kluczowe różnice (techtarget.com)
Jakie są 4 rodzaje inteligencji AI?
Some of these types of AI aren't even scientifically possible right now. According to the current system of classification, there are cztery podstawowe typy sztucznej inteligencji: reaktywna, ograniczona pamięć, teoria umysłu i samoświadomość. (Źródło: Zrozumienie 4 rodzajów sztucznej inteligencji - bernardmarr.com )
Co to jest sztuczna inteligencja? Dowiedz się o sztucznej inteligencji - a very comprehensive article on AI, by Oracle.com
Wady i zalety wykorzystania sztucznej inteligencji
Czym jest sztuczna inteligencja (AI)? (according to an AI app itself 🙂 ... ChatGPT)
Sztuczna inteligencja (AI) odnosi się do symulacji ludzkiej inteligencji w maszynach zdolnych do wykonywania zadań, które zwykle wymagają ludzkiej inteligencji. Zadania te obejmują uczenie się, rozumowanie, rozwiązywanie problemów, percepcję, rozumienie języka, a nawet podejmowanie decyzji.
Systemy sztucznej inteligencji są zaprojektowane do analizowania danych, rozpoznawania wzorców i podejmowania świadomych decyzji lub przewidywania na podstawie tych danych. Można ich wyszkolić, aby z czasem poprawiali swoje wyniki poprzez iteracyjne procesy uczenia się. Technologie sztucznej inteligencji można ogólnie podzielić na dwie kategorie: wąska lub słaba sztuczna inteligencja oraz ogólna lub silna sztuczna inteligencja.
Wąska lub słaba sztuczna inteligencja: Ten typ sztucznej inteligencji jest projektowany i szkolony do wykonywania określonego zadania lub wąskiego zakresu zadań. Doskonale radzi sobie z wykonywaniem tych zadań, często przekraczając ludzkie możliwości, ale brakuje mu zdolności rozumienia lub wykonywania zadań wykraczających poza jego z góry określony zakres. Przykładami wąskiej sztucznej inteligencji są asystenci głosowi, tacy jak Siri czy Alexa, systemy rozpoznawania obrazu i algorytmy rekomendacji wykorzystywane przez serwisy streamingowe.
Ogólna lub silna sztuczna inteligencja: Ogólna sztuczna inteligencja odnosi się do poziomu sztucznej inteligencji, który ma zdolność rozumienia, uczenia się i stosowania wiedzy w wielu różnych zadaniach, podobnie jak człowiek. Posiadałby zdolności poznawcze podobne do ludzkich i mógłby potencjalnie wykonywać każde zadanie intelektualne, jakie może wykonać człowiek. Ogólna sztuczna inteligencja pozostaje w tym momencie w dużej mierze teoretyczna i nie została osiągnięta.
Systemy sztucznej inteligencji można dalej podzielić na uczenie maszynowe i uczenie głębokie:
Nauczanie maszynowe: Jest to podzbiór sztucznej inteligencji, który obejmuje algorytmy szkoleniowe w celu uczenia się wzorców na podstawie danych i przewidywania lub podejmowania decyzji na podstawie tych danych. Rodzaje uczenia maszynowego obejmują uczenie nadzorowane (uczenie z danymi oznaczonymi), uczenie nienadzorowane (znajdowanie wzorców w nieoznakowanych danych) oraz uczenie wzmacniające (uczenie się metodą prób i błędów).
Głęboka nauka: Jest to podzbiór uczenia maszynowego, który wykorzystuje sztuczne sieci neuronowe do modelowania i przetwarzania złożonych wzorców i relacji w danych. Głębokie uczenie się jest szczególnie skuteczne w zadaniach takich jak rozpoznawanie obrazu i mowy.
Sztuczna inteligencja ma szeroki zakres zastosowań w różnych branżach, w tym w opiece zdrowotnej, finansach, transporcie, rozrywce i nie tylko. Nadal szybko się rozwija i może zrewolucjonizować sposób, w jaki żyjemy i pracujemy, chociaż wraz z postępem technologii sztucznej inteligencji należy również uważnie zająć się kwestiami etycznymi i potencjalnymi wyzwaniami.
Znajdź wszystkich najlepszych dostawców produktów i usług nawigacji morskiej dla bezpiecznego planowania podróży morskich
Polski 
English 
Ελληνικά 
Français 
Español 
Deutsch 
Русский 
日本語 
香港中文 
Tagalog 
العربية 
हिन्दी 
Svenska 
한국어 
עִבְרִית 
Nederlands 
Bahasa Indonesia 
Українська 
Türkçe 
ไทย 
Português do Brasil 
Italiano 
فارسی 
Română 
Bahasa Melayu 
Dansk 
Suomi 
Norsk bokmål 
Português 
Tiếng Việt