Используйте маршрутизацию производительности искусственного интеллекта (ИИ), чтобы мгновенно ускорить траекторию обезуглероживания вашего автопарка и снизить затраты на топливо. Эффективная маршрутизация окажет серьезное, поддающееся количественному измерению влияние на расход топлива вашего автопарка и показатель CII уже сегодня, а также на результаты с первого дня.
“Оптимизация рейса судна DeepSea ИИ-решение снижает выбросы, снижает расход топлива и повышает безопасность при эксплуатации. Это беспроигрышный вариант во всех аспектах парусного спорта.“
Гейр Фагерхайм (старший вице-президент по морским операциям) Валлениус Вильгельмсен
Оптимизация рейса судна для декарбонизации — решение на основе ИИ:
Глубокое море использует новейшие технологии искусственного интеллекта, чтобы сделать корабли более эффективными. Объединяя экспертов в области технологий и морского судоходства, DeepSea фокусируется на повышение эффективности и снижение расхода топлива судов благодаря сочетанию технических и операционных данных, основанных на подробных моделях производительности, созданных искусственным интеллектом. Маршрутизация высокопроизводительных судов в 21 веке.
Мы работаем с дальновидными судоходными компаниями, чтобы сделать судоходную отрасль более экономичной, экологичной и лучше связанной.
DeepSea сотрудничает с дальновидными морскими судоходными компаниями, чтобы сделать индустрию морского судоходства более экономичной, экологичной и лучше связанной. Компания была основана в 2017 году, чтобы привнести лучшее из искусственного интеллекта (ИИ) в судоходную отрасль. команда ИИ, созданный самой передовой командой искусственного интеллекта в отрасли. Обладая культурой активных исследований, публикует научные статьи на конференциях по всему миру, реализует международные инициативы в области искусственного интеллекта и привносит все эти достижения в свои продукты, повышающие эффективность.
DeepSea — ИИ для судоходной отрасли
Чтобы постоянно обеспечивать оптимизированный рейс судна на базе искусственного интеллекта, DeepSea получает данные с вашего судна и (с помощью искусственного интеллекта) создает точную модель судна в облаке, которая обновляется в режиме реального времени, чтобы точно соответствовать состоянию вашего судна и помогать вам управлять более эффективными судами и более эффективными рейсами, индивидуально планируемыми для каждого судна.
DEEPSEA Pythia — маршрутизация высокопроизводительных судов в XXI веке
Первая в мире платформа прогнозирования погодных условий, адаптированная к характеристикам вашего судна в любых погодных условиях. Мощные модели искусственного интеллекта точно понимают, как ведет себя ваше судно в любых погодных условиях и условиях загрязнения.
Платформа DeepSea в настоящее время установлена на более чем 20 судовых флотах и предоставляет точные персонализированные рекомендации по скорости и маршруту для каждого судна на основе моделей глубокого обучения, обученных прогнозировать потребление энергии каждым судном в любых возможных условиях.
«Ни один человек, независимо от его опыта, не сможет конкурировать с этими автоматизированными инструкциями. Они снижают выбросы, расход топлива и повышают безопасность эксплуатации».
«Это выигрышная для всех сторон ситуация в сфере судоходства».
Гейр Фагерхайм, старший вице-президент по морским операциям в судоходной компании Wallenius Wilhelmsen
Wallenius Wilhelmsen, известный как лидер по внедрению новых технологий и практик в морской отрасли, становится первой мировой судоходной компанией, которая применяет подход, полностью основанный на искусственном интеллекте, для оптимизации судоходства во всем своем флоте из более чем 120 судов Ro-Ro. .
Компания Wallenius Wilhelmsen, крупнейший в мире автоперевозчик, провела тщательное 18-месячное тестирование программного обеспечения DeepSea, чтобы заключить эту сделку. «Это переломный момент для осмысленного и проверенного внедрения искусственного интеллекта (ИИ) в судоходство», — заявил президент DeepSea Роберто Куэстас (DeepSea). «Сейчас на рынке представлено множество решений, которые, как утверждается, обеспечивают экономию топлива, сокращение выбросов и соблюдение экологических норм, но большинство из них — лишь пустые слова. Судоходным компаниям сложно отличить реальные результаты от маркетинговых. Это партнерство — еще одно подтверждение эффективности наших технологий и подхода одной из самых передовых компаний в отрасли». 18-месячное тестирование полностью подтвердило улучшение производительности на 71 TP3T на части флота Wallenius Wilhelmsen, а после завершения проекта на всем флоте ожидается, что этот показатель увеличится до 101 TP3T. Это означает экономию более 75 000 тонн топлива и предотвращение выбросов 240 000 тонн углекислого газа (CO2), что значительно поможет судам соблюдать новые отраслевые нормы выбросов. Компания Wallenius Wilhelmsen поставила амбициозную цель сократить выбросы на 27,51 TP3T к 2030 году. «Половина этого сокращения должна приходиться на существующие суда. Мы активно работаем над поиском экологически безопасных решений для нашего существующего флота. Наша цель — внедрить это инновационное решение для оптимизации рейсов, чтобы повысить эффективность судов на всем нашем флоте», — заявил Гейр Фагерхайм, старший вице-президент по морским операциям компании Wallenius Wilhelmsen.
- - -
Клиенты греческой компании DeepSea AI, среди которых судоходные компании из Сингапура, Норвегии, Японии и других стран, смогут благодаря технологии DeepSea сэкономить 8%-12% на топливе и снизить своё воздействие на окружающую среду. Путь к развитию автономных судов, маршрут которых «определяется» не капитаном, а алгоритмом, открывается с приобретением компании DeepSea Technologies, основанной Константиносом Кириакопулосом и Роберто Кустой, японской транснациональной корпорацией Nabtesco, акции которой котируются на Токийской фондовой бирже.
«Технология, которую мы разрабатывали столько лет, двигалась в этом направлении. Теперь у нас есть подходящий партнёр, который позволяет нам реализовать эту цель, поскольку у нас не было аппаратной системы. Благодаря сочетанию наших технологий мы также можем преобразовывать существующие суда в автономные, а также устанавливать наши системы на новые», — говорит г-н Кириакопулос, говоря о цели приобретения DeepSea компанией Nabtesco. DeepSea разработала платформу искусственного интеллекта, которая, собирая в режиме реального времени данные о производительности коммерческих судов (танкеров, контейнеровозов) во время навигации, создаёт модели для оптимизации их производительности (экономия топлива, сокращение выбросов углерода) с учётом погодных условий, характеристик конкретного судна и т. д.
Её технологии используются более чем на 300 судах. «По сути, с помощью этой модели искусственного интеллекта мы помогаем капитану достичь пункта назначения с минимальным загрязнением окружающей среды и наилучшей производительностью», — объясняет г-н Кустас. Именно здесь системы DeepSea и Nabtesco «сливаются» воедино, что позволяет автоматизировать «команды», отдаваемые судну DeepSea (например, оптимальную скорость судна в зависимости от погодных условий). «Автономность судна будет основана на максимально возможном контроле каждого его движения для ещё большей экономии топлива», — говорит г-н Кириакопулос.
По данным компании, ее клиенты, среди которых судоходные компании из Сингапура, Норвегии, Японии и т. д., могут использовать технологию DeepSea для экономии 81ТП3Т-121ТП3Т в топливе и уменьшить их воздействие на окружающую среду. Последнее считается решающим, поскольку обсуждается введение налога на выбросы углерода в судоходстве, а Европейский Союз оказывает давление на судоходный сектор.
Команда DeepSea, состоящая из 90 человек (80% находятся в Греции), как ожидается, увеличится до 110 в течение ближайшего периода, в то время как Афины превращаются в центр искусственного интеллекта для всей деятельности японской компании. Её деятельность не ограничивается судоходством, но распространяется на железнодорожную автоматизацию, авиацию, ветрогенераторы и т. д. «Благодаря инвестициям Nabtesco в Греции будут развиваться технологии, связанные с тем, что мы называем промышленным искусственным интеллектом (ИИ)», — говорит г-н Кириакопулос. «У нас есть долгосрочный план действий по реализации наших планов в области автономности и искусственного интеллекта».
(7 сентября 2022 г.) Валлениус Вильгельмсен стал первая глобальная судоходная компания, принявшая полностью основанный на искусственном интеллекте подход к оптимизации рейсов через весь свой флот из 120+ кораблей.
Валлениус Вильгельмсен судоходная компания выкатила DeepSea's Программное обеспечение для маршрутизации производительности, который предоставляет планы маршрутов и скоростей для конкретных судов в последнем квартале 2022 и 2023 годов. Одна из самых дальновидных компаний в отрасли морского судоходства, Wallenius Wilhelmsen поставила перед собой амбициозные цели по сокращению выбросов на 27,5%. к 2030 году. Эта работа с DeepSea — важный шаг к их выполнению.
Гейр Фагерхайм, старший вице-президент по морским операциям Wallenius Wilhelmsen, говорит:
«Ни один человек, независимо от того, сколько лет опыта у него есть, не может конкурировать с этими автоматическими инструкциями по плаванию. Он снижает выбросы, снижает расход топлива и повышает безопасность во время работы. Это беспроигрышный вариант во всех аспектах парусного спорта».
Это знаменательное решение, первое в своем роде в мире, было принято не сразу, а после 18 месяцев тщательных пошаговых испытаний.
Цифры, которые в конечном итоге вышли из этого всеобъемлющего пробного периода, значительны:
Повышение эффективности судов на 6,9% и водоизмещение более 170 000 тонн прогнозируют снижение выбросов по всему флоту.
Однако не менее важно сосредоточиться на основных выводах, сделанных за 18-месячный период интенсивного сотрудничества, которое привело к этому партнерству.
13 октября Валлениус Вильгельмсен и DeepSea провели виртуальный вебинар, посвященный онлайн-обсуждению этого периода проверки, и вместе обсудили свои ключевые выводы по декарбонизации с оптимизацией рейса судна (Оптимизация рейса для декарбонизации — онлайн-вебинар).
Что такое инициатива 10%? Движение по снижению затрат на электроэнергию морских судов на 10%, подход проверенный, рентабельный и может быть реализован в течение 12 месяцев. Инициатива 10% — это обязательство DeepSea и участников инициативы (EUROSEAS Ltd, EuroDRY Ltd, ETF Partners, Nabtesco) совместно работать над чем-то реальным, измеримым и действенным — с ощутимой выгодой для всех.
Когда дело доходит до оптимизации рейса — выбора наилучшего курса и скорости — у капитанов судов нет инструментов для принятия обоснованных решений, объясняет г-н Фагерхейм из судоходной компании Wallenius Wilhelmsen (грузовые суда). Вот почему в начале пути они идут тяжело и быстро, потому что не могут предсказать дальнейшие условия. Вот тут-то и появляются платформы оптимизации путешествий на базе ИИ.
Внедрение решений ИИ в морской отрасли находится на начальной стадии, однако искусственный интеллект обладает огромным потенциалом для раскрытия ценности в оптимизации эффективности флота. Технология искусственного интеллекта для оптимизации рейсов в первую очередь направлена на снижение расхода топлива судами, что приводит к сокращению выбросов CO2 и эксплуатационных расходов. Служба морской производительности Регистра Ллойда накопила огромный опыт в использовании ИИ для оптимизации судов и помощи в конечном итоге в улучшении характеристик судов. Традиционная и устаревшая аналитика данных рассматривает только 10% данных о судне, тогда как модели ИИ теперь могут просматривать около 100% данных о судне и мгновенно обрабатывать эти данные, чтобы получить чрезвычайно точную информацию о производительности судна, включая расход топлива, скорость, дифферент, загрязнение корпуса и мощность. потребления» (Энди МакКеран, директор службы морских перевозок, Lloyd's Register). Ожидается, что расходы на решения искусственного интеллекта в сфере морского судоходства увеличатся более чем в два раза в следующие пять лет до $2,7 млрд к 2027 году, совокупный годовой темп роста составит 23%.
Машинное обучение: следующий морской рубеж?
Поскольку доступность данных для высокопроизводительных вычислений растет вместе с внедрением автоматизации, Wärtsilä Voyage считает, что искусственный интеллект и машинное обучение — это технологии, за которыми нужно следить.
AI, IOT, Business Intelligence, Data Analytics меняют способ доставки, а также сокращают расходы и снижают риск для жизни людей. Ведущие судоходные компании развернули технологии с поддержкой ИИ, чтобы получить более полное представление о производительности своих судов, в то время как уже существующие компании и стартапы находят новые способы расширить границы ИИ.
Искусственный интеллект и эра автономного судоходства
Мир взаимосвязан через глобальную торговлю на основе транспортной отрасли. И он будет продолжать расти с прогнозируемым увеличением морских перевозок почти на треть к 2030 году и увеличением тоннажа до 74 000 миллиардов за прогнозируемый период.
Другими словами, в океане значительно возрастет интенсивность движения, давление станет намного выше, а риск морских аварий и инцидентов на море сохранится. По оценкам, примерно 90% морских аварий и инцидентов, вызванных человеческими ошибками, на сумму более 1,4 миллиарда евро в виде исков по страхованию морской ответственности.
Фактически это побудило предприятия инвестировать в автоматизацию, основанную на трансформационных технологиях искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения, как окончательное решение для повышения производительности, эффективности и безопасности за счет устранения человеческих ошибок.
Статистические данные показывают, что искусственный интеллект может повысить производительность отрасли транспорта и логистики почти на 90%, что потенциально может увеличить годовой доход отрасли до 0,45 трлн евро.
«Автономное судоходство — это будущее морской отрасли. Столь же прорывной, как и смартфон, умный корабль произведет революцию в области проектирования и эксплуатации кораблей».
Микаэль Мякинен, президент морской службы Rolls-Royce Plc.
Сектор морского судоходства усердно работает над поиском способов снижения выбросов углеродного топлива в соответствии с Первоначальным Стратегия ИМО по выбросам парниковых газов и Повестка дня Морской флот 2050 с упором на автономность и будущее топливо. Но поскольку давление продолжает расти после КС26 крайне необходимы решения, которые раскрывают потенциал сокращения существующего флота судов.
Краткое введение в ИИ (искусственный интеллект) и его применение в морской отрасли
Во время форума SMART4SEA в Афинах 2023 года г-н Темистоклис Сардис (ИТ-менеджер в Costamare Shipping Company SA) объяснил, что в судоходной отрасли существует несколько приложений ИИ, включая автоматизацию обработки и управления грузами, оптимизацию маршрутов и логистики, а также профилактическое обслуживание кораблей и другой техники.
Хотя многие отрасли извлекают выгоду из ИИ и используют его для оптимизации операций и получения ценной информации, каждая из них имеет уникальные области применения. Понимание того, как морская отрасль адаптирует искусственный интеллект и машинное обучение, может лучше подготовить вас к работе на воде вместе с этим оборудованием.
Бесплатный документ (руководство для покупателей), который включает подробную информацию о производителях и поставщиках решений AI для доставки и их продуктах для оптимизации и планирования маршрутов судов, а также контактную информацию для обоснования вашего решения о покупке (скачать бесплатную копию).
Судоходство 4.0: будущее морской индустрии
Пар. Электричество. Интернет. Эти три промышленные революции изменили все в том, как устроен мир. Сегодня мы находимся в середине четвертой промышленной революции: искусственный интеллект (ИИ). Вопреки распространенному мнению, что судоходство работает по традиционной, «старомодной» модели, новые успехи в рамках этой промышленной революции, основанной на автоматизации, создали новые модели инноваций и изменений. Это доставка 4.0.
Что такое искусственный интеллект (ИИ)? Искусственный интеллект использует компьютеры и машины, чтобы имитировать способность человеческого разума решать проблемы и принимать решения. (ИБМ)
Искусственный интеллект — это интеллект машин или программного обеспечения, в отличие от интеллекта людей или животных. (Искусственный интеллект — Википедия)
Искусственный интеллект, способность компьютера или управляемого компьютером робота выполнять задачи, обычно связанные с разумными существами. (Искусственный интеллект (ИИ): определение, примеры, типы — Britannica)
Что такое искусственный интеллект (ИИ)?
Искусственный интеллект — это моделирование процессов человеческого интеллекта машинами, особенно компьютерными системами. Конкретные приложения ИИ включают экспертные системы, обработку естественного языка, распознавание речи и машинное зрение.
Как работает ИИ?
По мере того, как ажиотаж вокруг ИИ нарастал, поставщики изо всех сил пытались продвигать то, как его используют их продукты и услуги. Часто то, что они называют ИИ, является просто компонентом технологии, такой как машинное обучение. ИИ требует наличия специализированного аппаратного и программного обеспечения для написания и обучения алгоритмов машинного обучения. Ни один язык программирования не является синонимом ИИ, но Python, R, Java, C++ и Julia обладают функциями, популярными среди разработчиков ИИ. (Что такое искусственный интеллект и как он работает — TechTarget)
Различия между ИИ, машинным обучением и глубоким обучением
ИИ, машинное обучение и глубокое обучение являются общими терминами в корпоративных ИТ и иногда используются взаимозаменяемо, особенно компаниями в их маркетинговых материалах. Но есть отличия (подробнее см. ИИ, машинное обучение и глубокое обучение: ключевые отличия (techtarget.com)
Каковы 4 типа интеллекта ИИ?
Некоторые из этих типов ИИ сейчас даже невозможны с научной точки зрения. Согласно текущей системе классификации, четыре первичных Типы ИИ: реактивная, ограниченная память, теория разума и самосознание. (Источник: Понимание 4 типов искусственного интеллекта - bernardmarr.com )
Что такое ИИ? Узнайте об искусственном интеллекте - очень подробная статья об ИИ от Oracle.com
Преимущества и недостатки использования искусственного интеллекта
Что такое искусственный интеллект (ИИ)? (по данным самого приложения ИИ 🙂 ... ЧатGPT)
Искусственный интеллект (ИИ) относится к моделированию человеческого интеллекта в машинах, способных выполнять задачи, которые обычно требуют человеческого интеллекта. Эти задачи включают в себя такие вещи, как обучение, рассуждение, решение проблем, восприятие, понимание языка и даже принятие решений.
Системы искусственного интеллекта предназначены для анализа данных, распознавания закономерностей и принятия обоснованных решений или прогнозов на основе этих данных. Их можно научить повышать свою производительность с течением времени с помощью повторяющихся процессов обучения. Технологии ИИ можно разделить на две категории: узкий или слабый ИИ и общий или сильный ИИ.
Узкий или слабый ИИ: Этот тип ИИ разработан и обучен для конкретной задачи или узкого круга задач. Он отлично справляется с выполнением этих задач, часто превосходя человеческие возможности, но ему не хватает способности понимать или выполнять задачи, выходящие за рамки его предопределенной области. Примеры узкого ИИ включают голосовых помощников, таких как Siri или Alexa, системы распознавания изображений и алгоритмы рекомендаций, используемые стриминговыми сервисами.
Общий или сильный ИИ: Общий ИИ относится к уровню искусственного интеллекта, который способен понимать, учиться и применять знания в самых разных задачах, как человек. Он будет обладать когнитивными способностями, подобными человеческим, и потенциально сможет выполнять любую интеллектуальную задачу, на которую способен человек. На данный момент общий ИИ остается в основном теоретическим и еще не реализован.
Системы ИИ можно разделить на машинное обучение и глубокое обучение:
Машинное обучение: Это подмножество ИИ, которое включает алгоритмы обучения для изучения закономерностей на основе данных и создания прогнозов или решений на основе этих данных. Типы машинного обучения включают обучение с учителем (обучение с размеченными данными), обучение без учителя (нахождение закономерностей в неразмеченных данных) и обучение с подкреплением (обучение методом проб и ошибок).
Глубокое обучение: Это подмножество машинного обучения, которое использует искусственные нейронные сети для моделирования и обработки сложных закономерностей и взаимосвязей в данных. Глубокое обучение было особенно успешным в таких задачах, как распознавание изображений и речи.
ИИ имеет широкий спектр приложений в различных отраслях, включая здравоохранение, финансы, транспорт, развлечения и многое другое. Он продолжает быстро развиваться и может революционизировать то, как мы живем и работаем, хотя этические соображения и потенциальные проблемы также необходимо тщательно решать по мере развития технологии ИИ.
Найдите всех ведущих поставщиков продуктов и услуг морской навигации для безопасного планирования морских путешествий.
Русский 
English 
Ελληνικά 
Français 
Español 
Deutsch 
日本語 
香港中文 
Tagalog 
العربية 
हिन्दी 
Svenska 
한국어 
עִבְרִית 
Nederlands 
Bahasa Indonesia 
Polski 
Українська 
Türkçe 
ไทย 
Português do Brasil 
Italiano 
فارسی 
Română 
Bahasa Melayu 
Dansk 
Suomi 
Norsk bokmål 
Português 
Tiếng Việt