Використовуйте штучний інтелект (AI) Performance Routing, щоб миттєво прискорити траєкторію декарбонізації вашого автопарку та зменшити витрати на паливо. Performance Routing зробить суттєвий, кількісно виміряний вплив на споживання палива та CII вашого автопарку вже сьогодні, результати з значним впливом з першого дня.
“Оптимізація плавання глибоководного судна ШІ рішення зменшує викиди, зменшує споживання палива, підвищує безпеку під час експлуатації. Це безпрограшний варіант у всіх аспектах вітрильного спорту“
Гейр Фагерхайм (старший віце-президент з морських операцій) Валленіус Вільгельмсен
Vessel Voyage Optimisation for Decarbonisation - AI Solution:
Глибоке море використовує новітні технології ШІ, щоб зробити кораблі більш ефективними. DeepSea об’єднує експертів із технологій і мореплавства підвищення ефективності і зниження витрати палива суден завдяки поєднанню технічних і операційних ідей на основі детальних моделей продуктивності, створених ШІ. Маршрут продуктивного судна для 21-го століття.
Ми працюємо з перспективними судноплавними компаніями, щоб зробити галузь судноплавства економічнішою, екологічнішою та кращою.
DeepSea співпрацює з далекоглядними морськими судноплавними компаніями, щоб зробити галузь морського судноплавства економічнішою, екологічнішою та кращою. Було засновано в 2017 році, щоб привнести найкраще від штучного інтелекту (ШІ) у судноплавну галузь і її передову галузь Команда ШІ, на основі найдосконалішої команди штучного інтелекту в галузі. Маючи культуру активних досліджень, він публікує наукові статті на конференціях по всьому світу, запускає міжнародні ініціативи в галузі штучного інтелекту та вносить усі ці досягнення у свої продукти для підвищення ефективності.
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
Перша в світі платформа погодних маршрутів, адаптована до точних характеристик вашого судна за будь-яких погодних умов. Потужні моделі штучного інтелекту точно розуміють, як працює ваше судно за будь-яких погодних умов і умов забруднення.
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."
Гейр Фагерхайм, старший віце-президент з морських операцій у судноплавній компанії Wallenius Wilhelmsen
Wallenius Wilhelmsen, відомий як лідер у впровадженні нових технологій і практик у морській галузі, стає першою світовою судноплавною компанією, яка запровадила повністю заснований на штучному інтелекті підхід до оптимізації рейсів у всьому своєму флоті з понад 120 суден 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% в паливі і зменшити свій екологічний слід. Останнє вважається ключовим, оскільки обговорюється введення податку на викиди вуглецю на судноплавство, а ЄС чинить тиск на судноплавний сектор.
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 вересня 2022 р.) Валленіус Вільгельмсен став перша світова судноплавна компанія, яка запровадила повністю заснований на ШІ підхід до оптимізації подорожі у всьому своєму флоті з понад 120 кораблів.
Валленіус Вільгельмсен судноплавна компанія розгорнула DeepSea Програмне забезпечення для маршрутизації продуктивності, яка надає плани маршрутів і швидкості для кожного судна в останньому кварталі 2022 і 2023 років. Одна з найбільш перспективних компаній в галузі морських перевезень Wallenius Wilhelmsen поставила амбітні цілі щодо скорочення викидів на 27,5 відсотка. до 2030 року. Ця робота з DeepSea є важливим кроком на шляху до їх досягнення.
Гейр Фагерхайм, старший віце-президент з морських операцій у Wallenius Wilhelmsen, каже:
«Жодна людина, незалежно від того, скільки років досвіду вона має, не може конкурувати з цими автоматизованими вітрильницькими інструкціями. Зменшує викиди, зменшує споживання палива та підвищує безпеку під час експлуатації. Це безпрограшний варіант у всіх аспектах вітрильного спорту».
Це знакове рішення, перше такого роду в усьому світі, було прийнято не швидко, а після 18 місяців ретельного покрокового тестування.
Цифри, отримані в результаті цього комплексного випробувального періоду, значні:
Покращення ефективності судна на 6,9% і прогнозоване скорочення викидів у всьому флоті більш ніж на 170 000 тонн.
Однак не менш важливо зосередитися на ключових уроках, отриманих під час 18-місячного періоду інтенсивної співпраці, який призвів до цього партнерства.
13 жовтня Wallenius Wilhelmsen і DeepSea провели віртуальний вебінар, на якому обговорювали цей період перевірки в режимі онлайн, і разом обговорили свої ключові знання щодо декарбонізації з оптимізацією рейсу судна (Voyage Optimisation for Decarbonisation - online webinar).
Що таке ініціатива 10%? Рух, спрямований на зниження витрат на енергію морських суден на 10%, підхід перевірений, економічно ефективний і може бути досягнутий протягом 12 місяців. Ініціатива 10% — це зобов’язання DeepSea та її членів (EUROSEAS Ltd, EuroDRY Ltd, ETF Partners, Nabtesco) спільно працювати, щоб зробити щось реальне, вимірюване та ефективне — з відчутною вигодою для всіх.
Коли справа доходить до оптимізації подорожі – вибору найкращого курсу та швидкості для подорожі – капітани кораблів не мають інструментів для прийняття обґрунтованих рішень, пояснює пан Фагерхайм із судноплавної компанії Wallenius Wilhelmsen (вантажні судна). Ось чому вони рухаються важко і швидко на початку подорожі, тому що вони не можуть передбачити подальші умови. Саме тут на допомогу приходять платформи оптимізації подорожей на основі ШІ.
Впровадження рішень штучного інтелекту в морській галузі перебуває на початковій стадії, однак штучний інтелект має величезний потенціал для розкриття цінності в оптимізації ефективності флоту. Технологія штучного інтелекту для оптимізації рейсу в першу чергу зосереджена на зниженні споживання палива судном, що призводить до скорочення викидів CO2 і експлуатаційних витрат. Служби морської продуктивності Lloyd's Register накопичили величезний досвід у використанні штучного інтелекту для оптимізації суден і допомоги в остаточному покращенні продуктивності суден. Традиційна та застаріла аналітика даних розглядає лише 10% даних про судно, тоді як моделі AI тепер можуть переглядати близько 100% даних про судно та миттєво обробляти ці дані для створення надзвичайно точного уявлення про продуктивність судна щодо споживання палива, швидкості, дифференту, забруднення корпусу та потужності споживання», (Енді Маккеран, директор морських служб, Lloyd's Register). Очікується, що протягом наступних п’яти років витрати на рішення штучного інтелекту зі штучним інтелектом у галузі морського судноплавства зростуть більш ніж удвічі до $2,7 мільярдів до 2027 року, що становить 23% щорічно.
Машинне навчання: наступний морський кордон?
Оскільки доступність даних для високопродуктивних обчислень зростає разом із впровадженням автоматизації, Wärtsilä Voyage вважає, що штучний інтелект і машинне навчання — це технології, на які варто стежити.
Чотири способи, якими морська промисловість інвестує в ШІ для управління ефективністю
AI, IOT, Business Intelligence, Data Analytics змінюють спосіб роботи транспортних перевезень, а також скорочують витрати та ризики для людських життів. Провідні судноплавні компанії розгорнули технології штучного інтелекту, щоб краще зрозуміти продуктивність своїх кораблів, а відомі компанії та нові компанії знаходять нові способи розширити межі ШІ.
Штучний інтелект і ера автономного судноплавства
Світ взаємопов’язаний через глобальну торгівлю на основі транспортної галузі. І він продовжуватиме зростати з прогнозованим зростанням морської торгівлі майже на третину до 2030 року та збільшенням тонномильної пробігу до 74 000 мільярдів протягом прогнозованого періоду.
Іншими словами, в океані спостерігатиметься значне збільшення трафіку, тиск стане набагато вищим, а ризик морських аварій і інцидентів на морі збережеться. За оцінками, приблизно 90% морських аварій та інцидентів, спричинених людськими помилками, вартістю понад 1,4 мільярда євро у вигляді страхових відшкодувань морської відповідальності.
Фактично це спонукало компанії інвестувати в автоматизацію, підкріплену трансформаційними технологіями штучного інтелекту (ШІ) і машинного навчання, як найкраще рішення для підвищення продуктивності, ефективності та безпеки шляхом усунення людських помилок.
Статистика показала, що штучний інтелект здатний підвищити продуктивність транспортної та логістичної галузі майже на 90%, потенційно збільшивши річний дохід галузі до 0,45 трильйона євро.
«Автономне судноплавство – це майбутнє морської галузі. Такий же руйнівний, як і смартфон, розумний корабель революціонізує ландшафт проектування та експлуатації кораблів».
Мікаель Мякінен, президент морського відділу Rolls-Royce Plc.
Сектор морського судноплавства наполегливо працював над пошуком способів зменшити викиди вуглекислого газу відповідно до початкового Стратегія ІМО щодо ПГ і Морський порядок денний до 2050 року з великою увагою до автономності та майбутніх видів палива. Але оскільки тиск продовжує зростати внаслідок COP26 рішення, які відкривають потенціал для скорочення наявних флотів суден, є обов’язковими.
Короткий вступ до ШІ (штучного інтелекту) та його застосування в морській галузі
Під час Афінського форуму SMART4SEA 2023 пан Темістокліс Сардіс (ІТ-менеджер Costamare Shipping Company SA) пояснив, що в галузі судноплавства існує кілька застосувань штучного інтелекту, включаючи автоматизацію обробки та управління вантажами, оптимізацію маршрутів і логістики, а також прогнозне обслуговування кораблі та інше обладнання.
Незважаючи на те, що багато галузей використовують ШІ для оптимізації операцій і отримання цінної інформації, кожна з них має унікальні програми. Розуміння того, як морська галузь адаптує ШІ та машинне навчання, може краще підготувати вас до роботи на воді разом із цим обладнанням.
Free Buyers Guide - Leading artificial intelligence (AI) companies for the shipping industry
Безкоштовний документ (посібник для покупців), який містить детальну інформацію про виробників і постачальників рішень штучного інтелекту для судноплавства та їхні продукти для оптимізації та планування маршрутів суден, а також контактну інформацію, щоб інформувати про ваше рішення щодо покупки (завантажте безкоштовну копію).
Судноплавство 4.0: майбутнє морської галузі
пар. Електрика. Інтернет. Ці три промислові революції змінили все, як працює світ. Сьогодні ми перебуваємо в середині четвертої промислової революції: Штучний інтелект (ШІ). Всупереч поширеній думці, що судноплавство працює за традиційною, «старомодною» моделлю, нові кроки в рамках цієї промислової революції, керованої автоматизацією, створили нові моделі інновацій і змін. Це доставка 4.0.
Що таке штучний інтелект (AI)? Штучний інтелект використовує комп’ютери та машини, щоб імітувати здатність людського розуму розв’язувати проблеми та приймати рішення. (IBM)
Штучний інтелект — це інтелект машин або програмного забезпечення на відміну від інтелекту людини чи тварин. (Artificial Intelligence - Wikipedia)
Штучний інтелект, здатність комп’ютера або керованого комп’ютером робота виконувати завдання, які зазвичай пов’язані з розумними істотами. (Artificial intelligence (AI): Definition, Examples, Types - Britannica)
Що таке штучний інтелект (AI)?
Штучний інтелект — це моделювання процесів людського інтелекту машинами, особливо комп’ютерними системами. Конкретні програми ШІ включають експертні системи, обробку природної мови, розпізнавання мови та машинне зір.
Як працює ШІ?
Оскільки ажіотаж навколо штучного інтелекту зростає, постачальники намагаються рекламувати, як його продукти та послуги використовують. Часто те, що вони називають ШІ, є просто компонентом технології, наприклад машинного навчання. ШІ потребує основи спеціалізованого обладнання та програмного забезпечення для написання та навчання алгоритмів машинного навчання. Жодна мова програмування не є синонімом ШІ, але Python, R, Java, C++ і Julia мають функції, популярні серед розробників ШІ. (What is Artificial Intelligence and How Does AI Work - TechTarget)
Відмінності між AI, Machine Learning і Deep Learning
ШІ, машинне навчання і глибоке навчання це загальноприйняті терміни в корпоративних ІТ, які іноді використовуються як синоніми, особливо компаніями у своїх маркетингових матеріалах. Але є відмінності (докладніше на: ШІ проти машинного навчання та глибокого навчання: ключові відмінності (techtarget.com)
Які є 4 типи інтелекту ШІ?
Some of these types of AI aren't even scientifically possible right now. According to the current system of classification, there are чотири первинні Типи ШІ: реактивний, обмежена пам'ять, теорія розуму та самосвідомість. (Джерело: Розуміння 4 типів штучного інтелекту - bernardmarr.com )
Що таке ШІ? Усе, що потрібно знати про штучний інтелект, захоплюючі технології ШІ, які швидко розвиваються - ZDnet.com
Що таке ШІ? Дізнайтеся про штучний інтелект - a very comprehensive article on AI, by Oracle.com
Переваги та недоліки використання штучного інтелекту
Що таке штучний інтелект (AI)? (according to an AI app itself 🙂 ... ChatGPT)
Штучний інтелект (AI) відноситься до моделювання людського інтелекту в машинах, які здатні виконувати завдання, які зазвичай вимагають людського інтелекту. Ці завдання включають такі речі, як навчання, міркування, вирішення проблем, сприйняття, розуміння мови та навіть прийняття рішень.
Системи штучного інтелекту призначені для аналізу даних, розпізнавання закономірностей і прийняття обґрунтованих рішень або прогнозів на основі цих даних. Їх можна навчити покращувати свою продуктивність з часом за допомогою ітеративних процесів навчання. Технології ШІ загалом класифікуються на дві категорії: вузький або слабкий ШІ та загальний або сильний ШІ.
Вузький або слабкий ШІ: Цей тип штучного інтелекту розроблений і навчений для виконання конкретного завдання або вузького кола завдань. Він відмінно справляється з цими завданнями, часто перевершуючи людські можливості, але йому не вистачає здатності розуміти або виконувати завдання за межами попередньо визначеного обсягу. Приклади вузького штучного інтелекту включають голосові помічники, такі як Siri або Alexa, системи розпізнавання зображень і алгоритми рекомендацій, які використовуються потоковими службами.
Загальний або сильний ШІ: Загальний штучний інтелект відноситься до рівня штучного інтелекту, який має здатність розуміти, вивчати та застосовувати знання для широкого спектру завдань, подібно до людини. Він мав би когнітивні здібності, подібні до людських, і потенційно міг би виконувати будь-яке інтелектуальне завдання, яке під силу людині. Загальний ШІ на даний момент залишається в основному теоретичним і ще не досягнутий.
Системи штучного інтелекту можна далі класифікувати на машинне навчання та глибоке навчання:
Машинне навчання: Це підмножина штучного інтелекту, яка передбачає навчання алгоритмів для вивчення закономірностей із даних і прийняття прогнозів або рішень на основі цих даних. Типи машинного навчання включають контрольоване навчання (навчання з позначеними даними), неконтрольоване навчання (пошук закономірностей у непозначених даних) і навчання з підкріпленням (навчання методом проб і помилок).
Глибоке навчання: Це підмножина машинного навчання, яка використовує штучні нейронні мережі для моделювання та обробки складних моделей і зв’язків у даних. Глибоке навчання було особливо успішним у таких завданнях, як розпізнавання зображень і мовлення.
ШІ має широкий спектр застосувань у різних галузях, включаючи охорону здоров’я, фінанси, транспорт, розваги тощо. Він продовжує швидко розвиватися та має потенціал кардинально змінити те, як ми живемо та працюємо, хоча етичні міркування та потенційні виклики також потребують ретельного розгляду в міру розвитку технології ШІ.
Знайдіть усіх провідних постачальників продуктів і послуг для морської навігації для безпечного планування морських подорожей
Українська 
English 
Ελληνικά 
Français 
Español 
Deutsch 
Русский 
日本語 
香港中文 
Tagalog 
العربية 
हिन्दी 
Svenska 
한국어 
עִבְרִית 
Nederlands 
Bahasa Indonesia 
Polski 
Türkçe 
ไทย 
Português do Brasil 
Italiano 
فارسی 
Română 
Bahasa Melayu 
Dansk 
Suomi 
Norsk bokmål 
Português 
Tiếng Việt