Filonuzun dekarbonizasyon yörüngesini anında hızlandırmak ve yakıt maliyetlerini azaltmak için Yapay Zeka (AI) Performans Yönlendirmesini kullanın. Performans Yönlendirme, filonuzun yakıt tüketimi ve bugün CII üzerinde büyük, ölçülebilir bir etki yapacak ve ilk günden itibaren yüksek etkili sonuçlar verecektir.
“Derin Deniz Gemisi Sefer Optimizasyonu AI Çözümü emisyonları azaltır, yakıt tüketimini azaltır ve çalışma sırasında güvenliği artırır. Yelkenin tüm yönlerinde bir kazan-kazan durumu“
Geir Fagerheim (Deniz Operasyonlarından Sorumlu Başkan Yardımcısı) Wallenius Wilhelmsen
Vessel Voyage Optimisation for Decarbonisation - AI Solution:
Derin deniz gemileri daha verimli hale getirmek için en son AI teknolojisinden yararlanır. Teknoloji ve denizcilik uzmanlarını bir araya getiren DeepSea, verimliliği artırmak ve gemilerin yakıt tüketimini azaltmak Yapay zeka tarafından oluşturulan ayrıntılı performans modelleriyle desteklenen teknik ve operasyonel içgörülerin bir kombinasyonu aracılığıyla. 21. yüzyıl için performans gemisi rotası.
Denizcilik endüstrisini daha yalın, daha yeşil ve daha bağlantılı hale getirmek için ileri görüşlü nakliye şirketleriyle çalışıyoruz.
DeepSea, deniz taşımacılığı endüstrisini daha yalın, daha yeşil ve daha bağlantılı hale getirmek için ileri görüşlü deniz taşımacılığı şirketleriyle birlikte çalışır. Denizcilik endüstrisine Yapay Zekanın (AI) en iyilerini getirmek için 2017'de kuruldu ve denizciliğin önde gelenlerinden AI ekibi, sektördeki en gelişmiş AI ekibi tarafından desteklenmektedir. Aktif araştırma kültürüyle, dünya çapındaki konferanslara akademik makalelerle katkıda bulunur, yapay zeka alanında uluslararası girişimler yürütür ve tüm bu gelişmeleri verimlilik artırıcı ürünlerine taşır.
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
Tüm hava koşullarında teknenizin tam performansına göre uyarlanmış dünyanın ilk hava durumu yönlendirme platformu. Güçlü yapay zeka modelleri, teknenizin her türlü hava ve kirlilik koşulunda tam olarak nasıl performans gösterdiğini anlar.
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, Wallenius Wilhelmsen Shipping Company'de Deniz Operasyonlarından Sorumlu Kıdemli Başkan Yardımcısı
Denizcilik endüstrisinde yeni teknoloji ve uygulamaların tanıtılmasında lider olarak tanınan Wallenius Wilhelmsen, 120'den fazla Ro-Ro gemisinden oluşan filosunun tamamında gemi seferlerini optimize etmek için tamamen yapay zeka tabanlı bir yaklaşımı benimseyen ilk küresel denizcilik şirketi oldu. .
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% yakıtta ve çevresel ayak izlerini azaltmak. Avrupa Birliği'nin denizcilik sektörü üzerinde baskı uygulamasıyla birlikte, deniz taşımacılığına bir karbon vergisi getirilmesi tartışılırken, ikincisi çok önemli kabul ediliyor.
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 Eylül 2022) Wallenius Wilhelmsen oldu sefer optimizasyonuna tamamen yapay zeka tabanlı bir yaklaşım benimseyen ilk küresel nakliye şirketi 120'den fazla gemiden oluşan tüm filosunda.
Wallenius Wilhelmsen nakliye şirketi DeepSea's'ı piyasaya sürdü Performans Yönlendirme yazılımı2022 ve 2023'ün son çeyreğinde gemiye özel rota ve hız planları sunan . DeepSea ile bu çalışma, onlarla tanışmak için önemli bir adım.
Wallenius Wilhelmsen Deniz Operasyonlarından Sorumlu Kıdemli Başkan Yardımcısı Geir Fagerheim, diyor:
"Kaç yıllık deneyime sahip olursa olsun, hiçbir insan bu otomatik yelken talimatlarıyla rekabet edemez. Emisyonları azaltır, yakıt tüketimini azaltır ve çalışma sırasında güvenliği artırır. Bu, yelkenin her alanında bir kazan-kazan durumudur.”
Dünya çapında türünün ilk örneği olan bu dönüm noktası niteliğindeki karar, hızlı bir şekilde alınmadı - ancak 18 aylık zorlu adım adım testlerin ardından alındı.
Nihayetinde bu kapsamlı deneme süresinden çıkan rakamlar önemlidir:
Gemi verimliliğinde 6,9% iyileşme ve filo genelinde emisyonlarda 170.000 tondan fazla tahmin edilen azalma.
Bununla birlikte, bu ortaklığa yol açan 18 aylık yoğun işbirliği döneminden ortaya çıkan önemli dersler de aynı derecede önemli.
13 Ekim'de Wallenius Wilhelmsen ve DeepSea, bu doğrulama dönemini çevrimiçi olarak tartışan sanal bir web semineri gerçekleştirdiler ve birlikte gemi yolculuğu optimizasyonu ile karbondan arındırma konusundaki temel öğrenmelerini tartıştılar (Voyage Optimisation for Decarbonisation - online webinar).
10% girişimi nedir? Deniz araçlarının enerji maliyetlerini 10% kadar düşürmeye yönelik bir hareket olan bu yaklaşım kanıtlanmıştır, uygun maliyetlidir ve 12 ay içinde gerçekleştirilebilir. 10% girişimi, DeepSea ve girişimin üyelerinin (EUROSEAS Ltd, EuroDRY Ltd, ETF Partners, Nabtesco) gerçek, ölçülebilir ve etkili - herkes için somut faydalar sağlayan - bir şey yapmak için işbirliği içinde çalışma taahhüdüdür.
Nakliye şirketi Wallenius Wilhelmsen'den (kargo gemileri) Bay Fagerheim, konu yolculuk optimizasyonu olduğunda - yolculuk için en iyi rotayı ve hızı seçmek - gemilerin kaptanlarının bilinçli kararlar verecek araçlara sahip olmadığını açıklıyor. Bu nedenle yolculuğun başında sert ve hızlı giderler, çünkü daha sonraki koşulları tahmin edemezler. Yapay zeka destekli yolculuk optimizasyon platformlarının devreye girdiği yer burasıdır.
Denizcilik endüstrisinde AI çözümlerinin benimsenmesi yeni bir aşamadadır, ancak Yapay Zeka, filo verimliliğini optimize etmede değeri ortaya çıkarmak için muazzam bir potansiyele sahiptir. Yolculuk optimizasyonu için yapay zeka teknolojisi, öncelikle gemi yakıt tüketimini azaltmaya odaklanır, bu da CO2 emisyonlarının ve işletme maliyetlerinin azalmasına neden olur. Lloyd's Register'ın Denizcilik Performansı Hizmetleri, gemi optimizasyonu için yapay zeka kullanımında ve nihai olarak gemi performansının iyileştirilmesine yardımcı olma konusunda geniş bir deneyim geliştirmiştir. Geleneksel ve eski veri analitiği yalnızca 10% gemi verisine bakar, oysa AI modelleri artık 100%'ye yakın gemi verisine bakabilir ve bu verileri anında işleyerek yakıt tüketimi, hız, trim, gövde kirlenmesi ve güç hakkında son derece doğru gemi performansı içgörüleri oluşturmak için anında işleyebilir tüketimi,” (Andy McKeran, Denizcilik Performans Hizmetleri Direktörü, Lloyd's Register). Deniz taşımacılığı endüstrisinde Yapay Zeka Yapay Zeka çözümlerine yapılan harcamanın önümüzdeki beş yılda iki kattan fazla artarak 2027'ye kadar $2,7 milyara ulaşması ve yıllık 23% bileşik büyüme oranı bekleniyor.
Makine öğrenimi: Bir sonraki deniz sınırı mı?
Otomasyonun benimsenmesiyle birlikte yüksek performanslı bilgi işlem için verilerin kullanılabilirliği arttıkça, Wärtsilä Voyage yapay zeka ve makine öğreniminin takip edilmesi gereken teknolojiler olduğuna inanıyor.
Denizcilik Sektörünün performans yönetimi için yapay zekaya yatırım yaptığı dört yol
Yapay Zeka, Nesnelerin İnterneti, İş Zekası, Veri Analitiği, nakliyenin çalışma şeklini değiştiriyor ve aynı zamanda maliyetleri düşürüyor ve insan hayatına yönelik riskleri azaltıyor. Önde gelen denizcilik şirketleri, gemilerinin performansı hakkında daha fazla bilgi edinmek için yapay zeka destekli teknolojiler kullanırken, hem yerleşik şirketler hem de yeni kurulan şirketler yapay zekanın sınırlarını zorlamanın yeni yollarını buluyor.
Yapay Zeka ve Otonom Denizcilik Çağı
Dünya, bir ulaşım endüstrisi temelinde küresel ticaret yoluyla birbirine bağlıdır. Ve 2030'a doğru deniz ticaretinde tahmin edilen yaklaşık üçte birlik artışla ve tahmin dönemi boyunca ton-kilometrede 74.000 milyara varan artışlarla büyümeye devam edecek.
Başka bir deyişle, okyanus trafiğinde önemli artışlar yaşayacak, basınç çok daha yüksek olacak ve deniz kazaları ve denizde olay riski devam edecektir. Kabaca 90% deniz zayiatının ve insan hatalarından kaynaklanan olayın, deniz sorumluluk sigortası taleplerinde 1,4 milyar Euro'nun üzerinde bir maliyete sahip olduğu tahmin edilmektedir.
Bu aslında işletmeleri, insan hatalarını ortadan kaldırarak üretkenliği, verimliliği ve güvenliği iyileştirmeye yönelik nihai çözüm olarak dönüşümsel Yapay Zeka (AI) teknolojileri ve makine öğrenimi ile desteklenen otomasyona yatırım yapmaya teşvik etti.
İstatistikler, AI'nın nakliye ve lojistik endüstrisi performansını neredeyse 90% artırma yeteneğine sahip olduğunu ve potansiyel olarak endüstrinin yıllık gelirini 0,45 trilyon Euro'ya kadar artırabileceğini göstermiştir.
“Otonom denizcilik, denizcilik endüstrisinin geleceğidir. Akıllı telefon kadar yıkıcı olan akıllı gemi, gemi tasarımı ve operasyonları alanında devrim yaratacak”
Mikael Mäkinen, Başkan, Rolls-Royce Plc.
Deniz taşımacılığı sektörü, Başlangıç ile uyumlu olarak karbon yakıt emisyonlarını azaltmanın yollarını bulmak için çok çalışıyor. IMO sera gazı stratejisi ve Denizcilik 2050 gündemi özerkliğe ve gelecekteki yakıtlara yoğun bir odaklanma ile. Ancak baskının ardından artmaya devam ettikçe COP26 mevcut gemi filolarında azalma potansiyelini ortaya çıkaran çözümler zorunludur.
AI (Yapay Zeka) ve denizcilik endüstrisindeki uygulamalarına kısa bir giriş
2023 SMART4SEA Atina Forumu sırasında, Bay Themistoklis Sardis (Costamare Shipping Company SA'da BT Müdürü), kargo elleçleme ve yönetiminin otomasyonu, rotaların ve lojistiğin optimizasyonu ve gemiler ve diğer ekipmanlar.
Birçok sektör operasyonları kolaylaştırmak ve değerli içgörüler elde etmek için yapay zekadan yararlanıp bunları kullanırken, her birinin benzersiz uygulamaları vardır. Denizcilik endüstrisinin yapay zekayı ve makine öğrenimini nasıl uyarladığını anlamak, sizi bu ekipmanın yanında su üzerinde çalışmaya daha iyi hazırlayabilir.
Free Buyers Guide - Leading artificial intelligence (AI) companies for the shipping industry
Satın alma kararınızı bildirmek için Shipping AI çözümleri üreticileri ve tedarikçileri ve bunların gemi rotası optimizasyonu ve planlama ürünleri hakkında ayrıntılı bilgileri ve iletişim bilgilerini içeren ücretsiz bir belge (satın alma kılavuzu).
Shipping 4.0 : Denizcilik Endüstrisinin Geleceği
Buhar. Elektrik. İnternet. Bu üç sanayi devrimi, dünyanın işleyişine dair her şeyi değiştirdi. Bugün, dördüncü sanayi devriminin ortasındayız: Yapay zeka (AI). Deniz taşımacılığının geleneksel, "eski moda" bir modelde işlediğine dair yaygın inanışın aksine, bu otomasyon güdümlü sanayi devriminin bir parçası olarak atılan yeni adımlar, yeni yenilik ve değişim kalıpları yarattı. Bu Sevkiyat 4.0.
Yapay Zeka (AI) Nedir? Yapay zeka insan zihninin problem çözme ve karar verme yeteneklerini taklit etmek için bilgisayarlardan ve makinelerden yararlanır. (IBM)
Yapay zeka, insan veya hayvan zekasının aksine, makine veya yazılım zekasıdır. (Artificial Intelligence - Wikipedia)
Yapay zeka, bir bilgisayarın veya bilgisayar kontrollü bir robotun, genellikle akıllı varlıklarla ilişkilendirilen görevleri gerçekleştirme yeteneği. (Artificial intelligence (AI): Definition, Examples, Types - Britannica)
Yapay zeka (AI) nedir?
Yapay zeka, insan zekası süreçlerinin makineler, özellikle bilgisayar sistemleri tarafından simülasyonudur. Yapay zekanın özel uygulamaları arasında uzman sistemler, doğal dil işleme, konuşma tanıma ve makine görüşü bulunur.
AI nasıl çalışır?
Yapay zeka etrafındaki yutturmaca hızlandıkça, satıcılar ürün ve hizmetlerinin onu nasıl kullandığını tanıtmak için çabalıyorlar. Genellikle yapay zeka olarak adlandırdıkları şey, makine öğrenimi gibi basitçe teknolojinin bir bileşenidir. Yapay zeka, makine öğrenimi algoritmalarını yazmak ve eğitmek için özel bir donanım ve yazılım temeli gerektirir. Tek bir programlama dili yapay zeka ile eşanlamlı değildir, ancak Python, R, Java, C++ ve Julia, yapay zeka geliştiricileri arasında popüler olan özelliklere sahiptir. (What is Artificial Intelligence and How Does AI Work - TechTarget)
Yapay Zeka, Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme arasındaki farklar
AI, makine öğrenme ve derin öğrenme kurumsal BT'de sık kullanılan terimlerdir ve bazen, özellikle şirketler tarafından pazarlama materyallerinde birbirinin yerine kullanılır. Ancak farklılıklar vardır (daha fazla bilgi için: AI, makine öğrenimi ve derin öğrenme karşılaştırması: Önemli farklılıklar (techtarget.com)
4 tür AI zekası nelerdir?
Some of these types of AI aren't even scientifically possible right now. According to the current system of classification, there are dört birincil AI türleri: tepkisel, sınırlı hafıza, zihin kuramı ve kendini tanıma. (Kaynak: 4 Yapay Zeka Türünü Anlamak - bernardmarr.com )
AI Nedir? Yapay Zeka Hakkında Bilgi Edinin - a very comprehensive article on AI, by Oracle.com
Yapay Zeka Kullanımının Avantajları ve Dezavantajları
Yapay Zeka (AI) Nedir? (according to an AI app itself 🙂 ... ChatGPT)
Yapay Zeka (AI) tipik olarak insan zekası gerektiren görevleri yerine getirebilen makinelerde insan zekasının simülasyonunu ifade eder. Bu görevler, öğrenme, akıl yürütme, problem çözme, algılama, dili anlama ve hatta karar verme gibi şeyleri içerir.
AI sistemleri, verileri analiz etmek, kalıpları tanımak ve bu verilere dayalı olarak bilinçli kararlar veya tahminler yapmak için tasarlanmıştır. Yinelemeli öğrenme süreçleri yoluyla performanslarını zaman içinde geliştirmek için eğitilebilirler. AI teknolojileri genel olarak iki kategoriye ayrılır: Dar veya Zayıf AI ve Genel veya Güçlü AI.
Dar veya Zayıf AI: Bu yapay zeka türü, belirli bir görev veya dar bir görev yelpazesi için tasarlanmış ve eğitilmiştir. Bu görevleri yerine getirmede çok başarılıdır, genellikle insan yeteneklerini aşar, ancak önceden tanımlanmış kapsamı dışındaki görevleri anlama veya gerçekleştirme yeteneğinden yoksundur. Dar AI örnekleri arasında Siri veya Alexa gibi sesli asistanlar, görüntü tanıma sistemleri ve akış hizmetleri tarafından kullanılan öneri algoritmaları yer alır.
Genel veya Güçlü AI: Genel AI, bir insan gibi çok çeşitli görevlerde bilgiyi anlama, öğrenme ve uygulama yeteneğine sahip bir yapay zeka seviyesini ifade eder. İnsan benzeri bilişsel yeteneklere sahip olacak ve potansiyel olarak bir insanın yapabileceği herhangi bir entelektüel görevi yerine getirebilecektir. Genel AI bu noktada büyük ölçüde teorik kalır ve elde edilmemiştir.
AI sistemleri ayrıca makine öğrenimi ve derin öğrenme olarak kategorize edilebilir:
Makine öğrenme: Verilerden kalıplar öğrenmek ve bu verilere dayalı olarak tahminler veya kararlar almak için eğitim algoritmaları içeren bir yapay zeka alt kümesidir. Makine öğrenimi türleri arasında denetimli öğrenme (etiketli verilerle eğitim), denetimsiz öğrenme (etiketlenmemiş verilerde kalıp bulma) ve pekiştirmeli öğrenme (deneme yanılma yoluyla öğrenme) yer alır.
Derin Öğrenme: Bu, verilerdeki karmaşık kalıpları ve ilişkileri modellemek ve işlemek için yapay sinir ağlarını kullanan makine öğreniminin bir alt kümesidir. Derin öğrenme, özellikle görüntü ve konuşma tanıma gibi görevlerde başarılı olmuştur.
AI, sağlık, finans, ulaşım, eğlence ve daha fazlası dahil olmak üzere çeşitli sektörlerde çok çeşitli uygulamalara sahiptir. Hızla ilerlemeye devam ediyor ve yaşama ve çalışma şeklimizde devrim yaratma potansiyeline sahip, ancak yapay zeka teknolojisi ilerledikçe etik hususlar ve potansiyel zorlukların da dikkatle ele alınması gerekiyor.
Güvenli Deniz Yolculuğu Planlaması için en iyi Deniz Seyrüsefer ürünleri ve hizmetleri sağlayıcılarını bulun
Türkçe 
English 
Ελληνικά 
Français 
Español 
Deutsch 
Русский 
日本語 
香港中文 
Tagalog 
العربية 
हिन्दी 
Svenska 
한국어 
עִבְרִית 
Nederlands 
Bahasa Indonesia 
Polski 
Українська 
ไทย 
Português do Brasil 
Italiano 
فارسی 
Română 
Bahasa Melayu 
Dansk 
Suomi 
Norsk bokmål 
Português 
Tiếng Việt