Utilize o Performance Routing de Inteligência Artificial (IA) para acelerar instantaneamente a trajetória de descarbonização da sua frota e diminuir os custos de combustível. O Performance Routing terá um impacto importante e quantificável no consumo de combustível e no CII da sua frota hoje, com 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 uma situação em que todos ganham em todos os aspectos da navegação“
Geir Fagerheim (vice-presidente sênior de operações marítimas) Wallenius Wilhelmsen
Otimização de viagens de navios para descarbonização – solução de IA:
Mar Profundo aproveita o que há de mais moderno em tecnologia de IA para tornar os navios mais eficientes. Reunindo especialistas da área tecnológica e marítima, a DeepSea concentra-se em aumentando a eficiência e diminuindo 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 navios de alto desempenho para o século XXI.
Trabalhamos com empresas de transporte marítimo com visão de futuro para tornar o setor de transporte marítimo mais enxuto, mais ecológico e mais conectado.
A DeepSea trabalha com empresas de transporte marítimo com visão de futuro para tornar o setor de transporte marítimo mais enxuto, mais ecológico e mais bem conectado. 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 artigos acadêmicos para conferências em todo o mundo, executa iniciativas internacionais em IA e traz todos esses avanços para seus produtos que aumentam a eficiência.
DeepSea – IA para a indústria naval
Para fornecer constantemente uma viagem de navio otimizada orientada por IA, o DeepSea coleta dados de sua embarcação e (com IA) cria um modelo de embarcação preciso na nuvem, que é atualizado, ao vivo, para corresponder exatamente ao estado de sua embarcação e ajudá-lo a operar embarcações mais eficientes e viagens mais eficientes, viagens planejadas sob medida para cada navio.
DEEPSEA Pythia – Roteamento de navios de alto desempenho para o século 21
A primeira plataforma de roteamento meteorológico do mundo adaptada ao desempenho exato da sua embarcação, sob todas as condições climáticas. Modelos poderosos de IA entendem exatamente o desempenho da sua embarcação sob quaisquer condições climáticas e incrustantes.
A plataforma DeepSea está agora em funcionamento em mais de 20 frotas de navios e fornece com precisão recomendações personalizadas de velocidade e rota de navio para cada navio, com base em modelos de aprendizagem profunda treinados para prever o consumo de energia de cada navio em todas as condições possíveis.
“Nenhum ser humano, não importa quantos anos de experiência tenha, pode competir com essas instruções automatizadas. Eles reduzem as emissões, reduzem o consumo de combustível e aumentam a segurança operacional.”
“É uma situação em que todos ganham em todos os aspectos do transporte marítimo.”
Geir Fagerheim, vice-presidente sênior de operações marítimas da Wallenius Wilhelmsen Shipping Company
Wallenius Wilhelmsen, conhecida como líder na introdução de novas tecnologias e práticas na indústria marítima, torna-se a primeira empresa de transporte marítimo global a adotar uma abordagem totalmente baseada em IA para otimizar as viagens de navios em toda a sua frota de mais de 120 navios Ro-Ro .
Wallenius Wilhelmsen, a maior transportadora de automóveis do mundo, conduziu um teste rigoroso de 18 meses do software da DeepSea para chegar a este acordo. “Este é um momento decisivo para a implementação significativa e comprovada de inteligência artificial (IA) no transporte marítimo”, disse o presidente da DeepSea, Roberto Cuestas (DeepSea), “Existem agora muitas soluções no mercado que afirmam economizar combustível, reduzir emissões e atender regulamentações ambientais – e a maioria delas é apenas da boca para fora. É difícil para as companhias marítimas distinguir entre o que é real e o que é apenas marketing. Esta parceria é mais um selo de aprovação para a nossa tecnologia e abordagem, de uma das empresas mais avançadas do setor.” O teste de 18 meses rendeu uma melhoria de desempenho totalmente validada de 7% em um subconjunto da frota da Wallenius Wilhelmsen e, quando o projeto for concluído em toda a frota, espera-se que esse número aumente para 10%. Isto equivale a mais de 75.000 toneladas de combustível poupadas e 240.000 toneladas de dióxido de carbono (C02) não emitidas – e ajudará dramaticamente os navios a cumprir os novos regulamentos de emissões da indústria. Wallenius Wilhelmsen estabeleceu metas ambiciosas para reduzir as emissões em 27,5% até 2030. “Metade desta redução deverá provir dos navios existentes. Estamos trabalhando diligentemente para encontrar soluções ecologicamente corretas para nossa frota existente. Nosso objetivo é implementar esta solução inovadora de otimização de viagens para aumentar a eficiência dos navios em toda a nossa frota”, disse Geir Fagerheim, vice-presidente sênior de operações marítimas da Wallenius Wilhelmsen.
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Os clientes da empresa grega DeepSea AI, que incluem companhias marítimas de Singapura, Noruega, Japão, etc., podem poupar, através da tecnologia da DeepSea, 8%-12% em combustível e reduzir a sua pegada ambiental. O caminho para o desenvolvimento de navios autónomos, onde a sua rota é “determinada” não pelo capitão do navio mas por um algoritmo, é aberto pela aquisição da DeepSea Technologies fundada por Konstantinos Kyriakopoulos e Roberto Kousta, pela multinacional japonesa Nabtesco, cotada na a bolsa de valores de Tóquio.
“A tecnologia que desenvolvemos há tantos anos caminhava nessa direção. Agora temos o parceiro certo, o que nos permite concretizar este objetivo, uma vez que não tínhamos um sistema de hardware. Com a combinação de nossas tecnologias, também podemos converter navios existentes em autônomos, bem como instalar nossos sistemas em novos navios”, afirma Kyriakopoulos, falando sobre o objetivo da aquisição da DeepSea pela Nabtesco. A DeepSea desenvolveu uma plataforma de inteligência artificial que, através da recolha – em tempo real – de dados relativos ao desempenho de navios comerciais (tanques, contentores) durante a navegação, cria modelos para optimizar o seu desempenho (poupança de combustível, redução de emissões de carbono) tendo em conta as condições meteorológicas, as características do respectivo navio, etc.
Sua tecnologia é utilizada em mais de 300 navios. “Essencialmente, com este modelo de inteligência artificial ajudamos o capitão a chegar ao seu destino com a menor poluição ambiental possível e o melhor desempenho possível”, explica o Sr. É aqui que os sistemas da DeepSea e da Nabtesco se 'fundem', permitindo automatizar os 'comandos' dados ao navio pela DeepSea (por exemplo, a velocidade ideal do navio com base nas condições meteorológicas). “A autonomia do navio será baseada no melhor controle possível de todos os seus movimentos para economizar ainda mais combustível”, afirma Kyriakopoulos.
Segundo a empresa, seus clientes, que incluem companhias marítimas de Cingapura, Noruega, Japão, etc., podem usar a tecnologia da DeepSea para economizar 8%-12% em combustível e reduzir a sua pegada ambiental. Este último é considerado crucial, uma vez que se discute a imposição de um imposto sobre o carbono no transporte marítimo, com a União Europeia a exercer pressão sobre o sector do transporte marítimo.
A equipa da DeepSea, composta por 90 pessoas – 80% estão localizadas na Grécia – deverá aumentar para 110 no próximo período, enquanto Atenas se transforma num centro de inteligência artificial para as atividades da empresa japonesa. Estas não se limitam à indústria naval, mas estendem-se à automação ferroviária, aviação, turbinas eólicas, etc. “Com o investimento da Nabtesco, tecnologias em torno do que chamamos de inteligência artificial industrial (IA industrial) serão desenvolvidas na Grécia”, afirma o Sr. . “Temos um plano de ação de longo prazo para implementar o que queremos em autonomia e inteligência artificial”.
(7 de setembro de 2022) Wallenius Wilhelmsen tornou-se a primeira empresa de transporte marítimo 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 empresa de navegação lançou o DeepSea Software de roteamento de desempenho, que fornece rotas e planos de velocidade específicos para navios, no último trimestre de 2022 e 2023. Uma das empresas mais inovadoras do setor de transporte marítimo, Wallenius Wilhelmsen estabeleceu metas ambiciosas para reduzir as emissões em 27,5 por cento. até 2030. Este trabalho com a DeepSea é um passo importante para alcançá-los.
Geir Fagerheim, vice-presidente sênior de operações marítimas da Wallenius Wilhelmsen, diz:
“Nenhum ser humano, não importa quantos anos de experiência tenha, pode competir com estas instruções de navegação automatizadas. Reduz as emissões, reduz o consumo de combustível e aumenta a segurança durante a operação. É uma situação em que todos ganham em todos os aspectos da navegação.”
Esta decisão histórica, a primeira do género a nível mundial, não foi tomada rapidamente – mas seguiu-se a 18 meses de rigorosos testes passo a passo.
Os números resultantes deste período experimental abrangente são significativos:
Uma melhoria de 6.9% na eficiência dos navios e mais de 170.000 toneladas de redução prevista nas emissões em toda a frota.
No entanto, é igualmente importante focar nos principais aprendizados que surgiram do período de 18 meses de intensa colaboração que levou a esta parceria.
No dia 13 de outubro, Wallenius Wilhelmsen e DeepSea realizaram um webinar virtual discutindo on-line este período de validação e discutiram juntos seus principais aprendizados para a descarbonização com otimização da viagem de navios (Otimização de viagens para descarbonização – webinar online).
O que é a iniciativa 10%? Um movimento para reduzir os custos de energia dos navios marítimos em 10%, a abordagem é comprovada, rentável 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.
Quando se trata de optimização da viagem – escolher o melhor rumo e velocidade para a viagem – os capitães dos navios não têm as ferramentas para tomar decisões informadas, explica Fagerheim, da empresa de navegação Wallenius Wilhelmsen (navios de carga). É por isso que eles se esforçam e aceleram no início da jornada, porque não conseguem prever as condições posteriores. É aqui que entram as plataformas de otimização de viagens baseadas em IA.
A adoção de soluções de IA na indústria marítima está numa fase inicial, no entanto, a Inteligência Artificial tem um imenso potencial para desbloquear valor na otimização da eficiência da frota. A tecnologia de IA para otimização de viagens concentra-se principalmente na redução do consumo de combustível das embarcações, resultando na redução das emissões de CO2 e dos custos operacionais. Os Serviços de Desempenho Marítimo do Lloyd's Register desenvolveram uma vasta experiência no uso de IA para otimização de embarcações e ajudando a melhorar o desempenho das embarcações. A análise de dados tradicional e legada analisa apenas 10% de dados da embarcação, enquanto os modelos de IA agora podem analisar cerca de 100% de dados da embarcação e processar esses dados instantaneamente para criar insights extremamente precisos sobre o desempenho da embarcação em relação ao consumo de combustível, velocidade, compensação, incrustações no casco e potência consumo” (Andy McKeran, Diretor de Serviços de Desempenho Marítimo, Lloyd's Register). Espera-se que os gastos em soluções de inteligência artificial de IA no setor de transporte marítimo mais que dupliquem nos próximos cinco anos, para $2,7 bilhões até 2027, uma taxa composta de crescimento anual de 23%.
Aprendizado de máquina: a próxima fronteira marítima?
À medida que a disponibilidade de dados para a computação de alto desempenho aumenta juntamente com a adoção da automação, a Wärtsilä Voyage acredita que a inteligência artificial e a aprendizagem automática são tecnologias a ter em conta.
Quatro maneiras pelas quais a indústria marítima está investindo em IA para gestão de desempenho
AI, IOT, Business Intelligence e Data Analytics estão mudando a forma como o transporte marítimo opera, e também cortando custos e reduzindo riscos para vidas humanas. As principais empresas de transporte marítimo implementaram tecnologias assistidas por IA para obter uma maior visão sobre o desempenho dos seus navios, enquanto tanto as empresas estabelecidas como as start-ups estão a encontrar novas formas de ultrapassar os limites da IA.
Inteligência Artificial e a Era da Navegação Autônoma
O mundo está interligado através do comércio global com base numa indústria de transportes. E continuará a crescer, com um aumento previsto de quase um terço no comércio marítimo até 2030, e com aumentos na quilometragem de toneladas até 74 biliões durante o período de previsão.
Por outras palavras, o oceano registará aumentos substanciais no tráfego, a pressão aumentará muito e o risco de acidentes e incidentes marítimos persistirá. Estima-se que cerca de 90% de acidentes e incidentes marítimos tenham sido causados por erros humanos, custando mais de 1,4 mil milhões de euros em reclamações de seguros de responsabilidade marítima.
Na verdade, isto incentivou as empresas a investirem na automação sustentada por tecnologias transformacionais de Inteligência Artificial (IA) e aprendizagem automática, como a solução definitiva para melhorar a produtividade, eficiência e segurança, eliminando erros humanos.
As estatísticas mostram que a IA tem a capacidade de impulsionar o desempenho da indústria de transporte e logística em quase 90%, aumentando potencialmente a receita anual da indústria até 0,45 biliões de euros.
“A navegação autônoma é o futuro da indústria marítima. Tão disruptivo quanto o smartphone, o navio inteligente revolucionará o cenário do design e das operações dos navios”.
Mikael Mäkinen, presidente da Marinha da Rolls-Royce Plc.
O sector do transporte marítimo tem trabalhado arduamente para encontrar formas de diminuir as emissões de combustíveis carbónicos em linha com o Plano Inicial. Estratégia de GEE da IMO e a Agenda marítima 2050 com grande foco na autonomia e nos combustíveis futuros. Mas à medida que a pressão continua a crescer na sequência da COP26 soluções que liberem o potencial de redução das frotas de navios existentes são imperativas.
Uma breve introdução à IA (Inteligência Artificial) e suas aplicações na indústria marítima
Durante o Fórum SMART4SEA Atenas de 2023, o Sr. Themistoklis Sardis, (gerente de TI da Costamare Shipping Company SA) explicou que existem várias aplicações de IA na indústria naval, 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 utilizem a IA para agilizar as operações e receber insights valiosos, 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 junto com este equipamento
Um documento gratuito (guia do comprador) que inclui informações detalhadas sobre os fabricantes e fornecedores de soluções de IA para remessas e seus produtos de otimização e planejamento de rotas de navios, juntamente com detalhes de contato, para informar sua decisão de compra (baixe uma cópia gratuita).
Shipping 4.0: O Futuro da Indústria Marítima
Vapor. Eletricidade. Internet. Estas três revoluções industriais mudaram tudo na forma como o mundo funciona. Hoje, estamos no meio da quarta revolução industrial: a inteligência artificial (IA). Contrariamente à crença comum de que o transporte marítimo opera num modelo tradicional e “antiquado”, novos avanços no âmbito desta revolução industrial impulsionada pela automação criaram novos padrões de inovação e mudança. Esta é a Remessa 4.0.
O que é Inteligência Artificial (IA)? Inteligência artificial aproveita 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. (Inteligência Artificial – Wikipédia)
Inteligência artificial, a capacidade de um computador ou robô controlado por computador de realizar tarefas comumente associadas a seres inteligentes. (Inteligência artificial (IA): definição, exemplos, tipos – Britannica)
O que é inteligência artificial (IA)?
A inteligência artificial é a simulação de processos de inteligência humana por máquinas, especialmente sistemas computacionais. As aplicações específicas da IA incluem sistemas especialistas, processamento de linguagem natural, reconhecimento de fala e visão mecânica.
Como funciona a IA?
À medida que o entusiasmo em torno da IA se acelerou, os fornecedores têm lutado para promover a forma como os seus produtos e serviços a utilizam. Freqüentemente, 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. (O que é inteligência artificial e como funciona a IA – TechTarget)
Diferenças entre IA, aprendizado de máquina e aprendizado profundo
IA, aprendizado de máquina e aprendizagem profunda são termos comuns em TI empresarial 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?
Alguns desses tipos de IA nem são cientificamente possíveis no momento. De acordo com o atual sistema de classificação, existem quatro primários Tipos de IA: memória reativa e limitada, teoria da mente e autoconsciência. (Fonte: Compreendendo os 4 tipos de inteligência artificial – bernardmarr. com )
O que é IA? Aprenda sobre inteligência artificial – um artigo muito abrangente sobre IA, da Oracle.com
Vantagens e Desvantagens do Uso de Inteligência Artificial
O que é Inteligência Artificial (IA)? (de acordo com o próprio aplicativo de IA 🙂… Bate-papoGPT)
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 aprendizagem, raciocínio, resolução de problemas, percepção, compreensão da linguagem e até mesmo 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 aprendizagem iterativos. As tecnologias de IA são amplamente classificadas em duas categorias: IA Estreita ou Fraca e IA Geral ou Forte.
IA estreita ou fraca: Este tipo de IA é projetado e treinado para uma tarefa específica ou para uma gama restrita de tarefas. É excelente na execução dessas tarefas, muitas vezes ultrapassando as capacidades humanas, mas falta-lhe a capacidade de compreender ou executar tarefas fora do seu âmbito predefinido. Exemplos de IA restrita 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 compreender, aprender e aplicar conhecimento em uma ampla variedade de tarefas, como um ser humano. Possuiria habilidades cognitivas semelhantes às humanas e poderia potencialmente realizar qualquer tarefa intelectual que um ser humano possa realizar. A IA geral permanece em grande parte teórica neste momento 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 a partir 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 (aprendizado 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. Continua a avançar rapidamente e tem o potencial de revolucionar a forma como vivemos e trabalhamos, embora as considerações éticas e os potenciais desafios também precisem de ser cuidadosamente abordados à medida que a tecnologia da IA avança.
Encontre todos os principais fornecedores de produtos e serviços de navegação marítima para planejamento seguro de viagens marítimas
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