Use o roteamento de desempenho de inteligência artificial (IA) para acelerar instantaneamente a trajetória de descarbonização de sua frota e diminuir os custos de combustível. O Performance Routing terá um impacto importante e quantificável no consumo de combustível de sua frota e CII hoje, resultados de alto impacto desde o primeiro dia.
“Otimização de viagem de navio DeepSea Solução de IA reduz as emissões, reduz o consumo de combustível e aumenta a segurança durante a operação. É um ganha-ganha em todos os aspectos da navegação“
Geir Fagerheim (SVP Operações Marítimas) Wallenius Wilhelmsen
Vessel Voyage Optimisation for Decarbonisation - AI Solution:
Mar Profundo aproveita o que há de mais moderno em tecnologia de IA para tornar os navios mais eficientes. Reunindo especialistas de tecnologia e marítima, a DeepSea foca em aumentando a eficiência e diminuir o consumo de combustível das embarcações por meio de uma combinação de insights técnicos e operacionais alimentados por modelos detalhados de desempenho gerados por IA. Roteamento de embarcações de desempenho para o século XXI.
Trabalhamos com empresas de navegação com visão de futuro para tornar a indústria de navegação mais enxuta, mais ecológica e melhor conectada.
A DeepSea trabalha com empresas de navegação marítima com visão de futuro para tornar a indústria de navegação marítima mais enxuta, mais ecológica e melhor conectada. Foi fundada em 2017 para trazer o melhor da Inteligência Artificial (IA) para a indústria naval e é a principal equipe de IA, desenvolvido pela equipe de IA mais avançada do setor. Com uma cultura de pesquisa ativa, contribui com trabalhos acadêmicos para conferências em todo o mundo, realiza iniciativas internacionais em IA e traz todos esses avanços para seus produtos de aumento de eficiência.
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
A primeira plataforma de roteamento climático do mundo adaptada para o desempenho exato de sua embarcação, sob todas as condições climáticas. Modelos de IA poderosos entendem exatamente como sua embarcação funciona sob quaisquer condições climáticas e de incrustação.
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, vice-presidente sênior de operações marítimas da Wallenius Wilhelmsen Shipping Company
Wallenius Wilhelmsen, conhecido como líder na introdução de novas tecnologias e práticas na indústria marítima, torna-se a primeira empresa de navegação global a adotar uma abordagem totalmente baseada em IA para otimizar as viagens de navio em toda a sua frota de mais de 120 navios 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% em combustível e reduzir sua pegada ambiental. Este último é considerado crucial, já que se discute a imposição de um imposto sobre o carbono ao transporte marítimo, com a União Europeia a exercer pressão sobre o setor marítimo.
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 de setembro de 2022) Wallenius Wilhelmsen tornou-se a primeira empresa de navegação global a adotar uma abordagem totalmente baseada em IA para otimização de viagens em toda a sua frota de mais de 120 navios.
Wallenius Wilhelmsen companhia de navegação lançou o DeepSea Software de roteamento de desempenho, que fornece planos de rota e velocidade específicos para embarcações, no último trimestre de 2022 e 2023. Uma das empresas com visão de futuro no setor de transporte marítimo, Wallenius Wilhelmsen estabeleceu metas ambiciosas para reduzir as emissões em 27,5%. até 2030. Este trabalho com o DeepSea é um passo importante para atendê-los.
Geir Fagerheim, vice-presidente sênior de operações marítimas da Wallenius Wilhelmsen, diz:
“Nenhum ser humano, por mais anos de experiência que tenha, pode competir com essas instruções de navegação automatizadas. Reduz as emissões, reduz o consumo de combustível e aumenta a segurança durante a operação. É um ganha-ganha em todos os aspectos da navegação.”
Essa decisão histórica, a primeira do tipo globalmente, não foi tomada rapidamente – mas seguiu 18 meses de rigorosos testes passo a passo.
Os números que finalmente saíram desse período de teste abrangente são significativos:
Uma melhoria de 6,9% na eficiência da embarcação e mais de 170.000 toneladas previram redução nas emissões em toda a frota.
No entanto, igualmente importante focar são os principais aprendizados que emergiram do período de 18 meses de intensa colaboração que levou a esta parceria.
Em 13 de outubro, Wallenius Wilhelmsen e DeepSea realizaram um webinar virtual discutindo on-line esse período de validação e discutiram juntos seus principais aprendizados para descarbonização com otimização de viagens de embarcações (Voyage Optimisation for Decarbonisation - online webinar).
O que é a iniciativa 10%? Um movimento para reduzir os custos de energia de embarcações marítimas em 10%, a abordagem é comprovada, econômica e pode ser alcançada em 12 meses. A iniciativa 10% é um compromisso da DeepSea e dos membros (EUROSEAS Ltd, EuroDRY Ltd, ETF Partners, Nabtesco) da iniciativa de trabalhar em colaboração para fazer algo real, mensurável e impactante - com benefícios tangíveis para todos.
Wallenius Wilhelmsen Cargo Shipping giant is testing Artificial Intelligence AI voyage optimisation solutions: "Suddenly we had 10.000 data points in our database, and needed to make sense of that." (16 de setembro de 2022)
Quando se trata de otimização de viagem – escolhendo o melhor curso e velocidade para a viagem – os capitães dos navios não têm as ferramentas para tomar decisões informadas, explica o Sr. Fagerheim da companhia de navegação Wallenius Wilhelmsen (navios de carga). É por isso que eles vão duro e rápido no início da jornada, porque não podem prever as condições posteriores. É aqui que entram as plataformas de otimização de viagens com inteligência artificial.
A adoção de soluções de IA na indústria marítima está em um estágio inicial, no entanto, a Inteligência Artificial tem um imenso potencial para gerar valor na otimização da eficiência da frota. A tecnologia de IA para otimização de viagens está focada principalmente na redução do consumo de combustível da embarcação, resultando na redução das emissões de CO2 e dos custos operacionais. Os Serviços de Desempenho Marítimo da Lloyd's Register desenvolveram uma vasta experiência no uso de IA para otimização de embarcações e ajudando a melhorar o desempenho da embarcação. A análise de dados tradicional e herdada analisa apenas 10% de dados de embarcações, enquanto os modelos de IA agora podem analisar cerca de 100% de dados de embarcações e processar esses dados instantaneamente para criar insights de desempenho de embarcações extremamente precisos em relação ao consumo de combustível, velocidade, compensação, incrustação do casco e potência consumo” (Andy McKeran, diretor de serviços de desempenho marítimo, Lloyd's Register). Espera-se que o gasto com soluções de inteligência artificial de IA no setor de transporte marítimo mais que dobre nos próximos cinco anos, para $2,7 bilhões até 2027, uma taxa de crescimento anual composta de 23%.
Aprendizado de máquina: a próxima fronteira marítima?
Como a disponibilidade de dados para computação de alto desempenho está aumentando junto com a adoção da automação, a Wärtsilä Voyage acredita que a inteligência artificial e o aprendizado de máquina são tecnologias a serem observadas.
AI, IOT, Business Intelligence, Data Analytics estão mudando a forma como o transporte marítimo opera, e também cortando custos e reduzindo o risco para vidas humanas. As principais empresas de navegação implantaram tecnologias assistidas por IA para obter mais informações sobre o desempenho de seus navios, enquanto empresas estabelecidas e iniciantes estão encontrando novas maneiras de ultrapassar os limites da IA.
Inteligência Artificial e a Era da Navegação Autônoma
O mundo está interconectado através do comércio global com base em uma indústria de transporte. E continuará a crescer, com um aumento previsto de quase um terço no comércio marítimo até 2030 e com aumentos na milhagem de toneladas de até 74.000 bilhões durante o período de previsão.
Em outras palavras, o oceano experimentará aumentos substanciais no tráfego, a pressão aumentará muito e o risco de acidentes marítimos e incidentes no mar persistirá. Estima-se que cerca de 90% de acidentes e incidentes marítimos sejam causados por erros humanos, custando mais de EUR 1,4 bilhão em sinistros de seguro de responsabilidade marítima.
Isso, de fato, incitou as empresas a investir em automação sustentada por tecnologias transformacionais de Inteligência Artificial (IA) e aprendizado de máquina, como a solução definitiva para melhorar a produtividade, eficiência e segurança, eliminando erros humanos.
As estatísticas mostraram que a IA tem a capacidade de aumentar o desempenho do setor de transporte e logística em quase 90%, aumentando potencialmente a receita anual do setor em até EUR 0,45 trilhão.
“O transporte autônomo é o futuro da indústria marítima. Tão disruptivo quanto o smartphone, o navio inteligente revolucionará o cenário de design e operações de navios”
Mikael Mäkinen, Presidente da Marinha da Rolls-Royce Plc.
O setor de transporte marítimo tem trabalhado arduamente para encontrar maneiras de diminuir as emissões de combustível de carbono em linha com o Inicial Estratégia IMO GEE e a agenda marítima 2050 com forte foco em autonomia e futuros combustíveis. Mas como a pressão continua a crescer na sequência de COP26 soluções que liberem o potencial de redução nas frotas de embarcações existentes são imperativas.
Uma breve introdução à IA (Inteligência Artificial) e suas aplicações na indústria marítima
Durante o Fórum SMART4SEA Athens de 2023, o Sr. Themistoklis Sardis, (Gerente de TI da Costamare Shipping Company SA) explicou que existem vários aplicativos de IA no setor de transporte marítimo, incluindo automação de manuseio e gerenciamento de carga, otimização de rotas e logística e manutenção preditiva de navios e outros equipamentos.
Embora muitos setores se beneficiem e usem a IA para simplificar as operações e receber informações valiosas, cada um tem aplicações exclusivas. Compreender como a indústria marítima está adaptando a IA e o aprendizado de máquina pode prepará-lo melhor para trabalhar na água ao lado deste equipamento
Free Buyers Guide - Leading artificial intelligence (AI) companies for the shipping industry
Um documento gratuito (guia do comprador) que inclui informações detalhadas sobre os fabricantes e fornecedores de soluções de IA de remessa e seus produtos de otimização e planejamento de roteamento de embarcações, juntamente com detalhes de contato, para informar sua decisão de compra (faça o download de uma cópia gratuita).
Envio 4.0: o futuro da indústria marítima
Vapor. Eletricidade. Internet. Essas três revoluções industriais mudaram tudo sobre a maneira como o mundo funciona. Hoje, estamos no meio da quarta revolução industrial: a inteligência artificial (IA). Ao contrário da crença comum de que o transporte marítimo opera em um modelo tradicional e “antiquado”, novos avanços como parte dessa revolução industrial impulsionada pela automação criaram novos padrões de inovação e mudança. Este é o envio 4.0.
O que é Inteligência Artificial (IA)? Inteligência artificial utiliza computadores e máquinas para imitar as capacidades de resolução de problemas e tomada de decisão da mente humana. (IBM)
A inteligência artificial é a inteligência de máquinas ou software, em oposição à inteligência de seres humanos ou animais. (Artificial Intelligence - Wikipedia)
Inteligência artificial, a capacidade de um computador ou robô controlado por computador de executar tarefas comumente associadas a seres inteligentes. (Artificial intelligence (AI): Definition, Examples, Types - Britannica)
O que é inteligência artificial (IA)?
A inteligência artificial é a simulação de processos de inteligência humana por máquinas, especialmente sistemas computacionais. Aplicações específicas de IA incluem sistemas especialistas, processamento de linguagem natural, reconhecimento de fala e visão de máquina.
Como funciona a IA?
À medida que o hype em torno da IA aumentava, os fornecedores lutavam para promover como seus produtos e serviços a utilizam. Muitas vezes, o que eles chamam de IA é simplesmente um componente da tecnologia, como o aprendizado de máquina. A IA requer uma base de hardware e software especializados para escrever e treinar algoritmos de aprendizado de máquina. Nenhuma linguagem de programação é sinônimo de IA, mas Python, R, Java, C++ e Julia têm recursos populares entre os desenvolvedores de IA. (What is Artificial Intelligence and How Does AI Work - TechTarget)
Diferenças entre IA, Machine Learning e Deep Learning
IA, aprendizado de máquina e aprendizagem profunda são termos comuns em TI corporativa e às vezes usados de forma intercambiável, especialmente por empresas em seus materiais de marketing. Mas há distinções (veja mais em: IA x aprendizado de máquina x aprendizado profundo: principais diferenças (techtarget. com)
Quais são os 4 tipos de inteligência de IA?
Some of these types of AI aren't even scientifically possible right now. According to the current system of classification, there are quatro primárias Tipos de IA: memória reativa, limitada, teoria da mente e autoconsciência. (Fonte: Entendendo os 4 tipos de inteligência artificial - bernardmarr.com )
O que é IA? Aprenda sobre Inteligência Artificial - a very comprehensive article on AI, by Oracle.com
Vantagens e Desvantagens no uso da Inteligência Artificial
O que é Inteligência Artificial (IA)? (according to an AI app itself 🙂 ... ChatGPT)
Inteligência Artificial (IA) refere-se à simulação da inteligência humana em máquinas capazes de realizar tarefas que normalmente requerem inteligência humana. Essas tarefas incluem coisas como aprendizado, raciocínio, solução de problemas, percepção, compreensão da linguagem e até tomada de decisões.
Os sistemas de IA são projetados para analisar dados, reconhecer padrões e tomar decisões ou previsões informadas com base nesses dados. Eles podem ser treinados para melhorar seu desempenho ao longo do tempo por meio de processos de aprendizado iterativos. As tecnologias de IA são amplamente classificadas em duas categorias: IA restrita ou fraca e IA geral ou forte.
IA estreita ou fraca: Esse tipo de IA é projetado e treinado para uma tarefa específica ou uma gama restrita de tarefas. Ele se destaca na execução dessas tarefas, muitas vezes superando as capacidades humanas, mas carece da capacidade de entender ou executar tarefas fora de seu escopo predefinido. Exemplos de AI estreita incluem assistentes de voz como Siri ou Alexa, sistemas de reconhecimento de imagem e algoritmos de recomendação usados por serviços de streaming.
IA geral ou forte: IA geral refere-se a um nível de inteligência artificial que tem a capacidade de entender, aprender e aplicar conhecimento em uma ampla variedade de tarefas, de forma muito semelhante a um ser humano. Ele possuiria habilidades cognitivas semelhantes às humanas e poderia potencialmente realizar qualquer tarefa intelectual que um ser humano pode. A IA geral permanece amplamente teórica neste ponto e não foi alcançada.
Os sistemas de IA podem ser categorizados em aprendizado de máquina e aprendizado profundo:
Aprendizado de máquina: É um subconjunto de IA que envolve algoritmos de treinamento para aprender padrões de dados e fazer previsões ou decisões com base nesses dados. Os tipos de aprendizado de máquina incluem aprendizado supervisionado (treinamento com dados rotulados), aprendizado não supervisionado (encontrar padrões em dados não rotulados) e aprendizado por reforço (aprender por tentativa e erro).
Aprendizado Profundo: Este é um subconjunto de aprendizado de máquina que utiliza redes neurais artificiais para modelar e processar padrões e relacionamentos complexos em dados. O aprendizado profundo tem sido particularmente bem-sucedido em tarefas como reconhecimento de imagem e fala.
A IA tem uma ampla gama de aplicações em vários setores, incluindo saúde, finanças, transporte, entretenimento e muito mais. Ele continua avançando rapidamente e tem o potencial de revolucionar a forma como vivemos e trabalhamos, embora considerações éticas e possíveis desafios também precisem ser cuidadosamente abordados à medida que a tecnologia de IA progride.
Encontre todos os principais fornecedores de produtos e serviços de navegação marítima para um planejamento seguro de viagens marítimas
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