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
Оптимізація рейсу судна для декарбонізації – рішення ШІ:
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 – штучний інтелект для судноплавства
Щоб постійно забезпечувати оптимізовану подорож судна на основі штучного інтелекту, DeepSea отримує дані з вашого судна та (за допомогою штучного інтелекту) створює точну модель судна в хмарі, яка оновлюється в реальному часі, щоб точно відповідати стану вашого судна та допомагати вам керувати більш ефективними суднами і більш ефективні рейси, індивідуально сплановані рейси для кожного судна.
DEEPSEA Pythia – Маршрут продуктивного судна для 21-го століття
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.
Платформа DeepSea зараз використовується на більш ніж 20 флотах суден і точно надає персоналізовані рекомендації щодо швидкості та маршруту судна для кожного судна на основі моделей глибокого навчання, навчених прогнозувати споживання енергії кожним судном у будь-яких можливих умовах.
«Жодна людина, незалежно від того, скільки років досвіду вона має, не може конкурувати з цими автоматизованими інструкціями. Вони зменшують викиди, споживання палива та підвищують безпеку експлуатації».
«Це безпрограшний варіант у всіх аспектах доставки».
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, найбільший у світі автомобільний перевізник, провів ретельне 18-місячне випробування програмного забезпечення DeepSea, щоб досягти цієї угоди. «Це переломний момент для значущого та перевіреного впровадження штучного інтелекту (ШІ) у судноплавство», — сказав президент DeepSea Роберто Куестас (DeepSea). екологічні норми – і більшість із них лише на словах. Транспортним компаніям важко розрізнити, що є реальним, а що просто маркетингом. Це партнерство є ще одним знаком схвалення нашої технології та підходу від однієї з найпередовіших компаній у галузі». 18-місячне випробування призвело до повністю перевіреного покращення продуктивності 7% у підмножині флоту Wallenius Wilhelmsen, і коли проект буде завершено для всього флоту, очікується, що ця цифра збільшиться до 10%. Це дорівнює більш ніж 75 000 тоннам заощадженого палива та 240 000 тонн вуглекислого газу (C02), що не викидається в атмосферу – і значно допоможе суднам відповідати новим галузевим нормам викидів. Валленіус Вільгельмсен поставив амбітні цілі щодо скорочення викидів на 27,51 TP3T до 2030 року. «Половина цього скорочення має припадати на існуючі судна. Ми старанно працюємо над пошуком екологічно чистих рішень для нашого існуючого автопарку. Наша мета — запровадити це інноваційне рішення для оптимізації рейсу для підвищення ефективності роботи всього нашого флоту», — сказав Гейр Фагерхайм, старший віце-президент з морських операцій Wallenius Wilhelmsen.
– – –
Клієнти грецької компанії DeepSea AI, серед яких є судноплавні компанії з Сінгапуру, Норвегії, Японії та ін., можуть заощадити за допомогою технології DeepSea 8%-12% на паливі та зменшити свій екологічний слід. Шлях для розвитку автономних кораблів, де їхній маршрут «визначає» не капітан корабля, а алгоритм, відкриває придбання DeepSea Technologies, засноване Константіносом Кіріакопулосом і Роберто Куста, японською транснаціональною компанією Nabtesco, зареєстрованою на біржі фондова біржа Токіо.
«Технологія, яку ми розробляли стільки років, йшла в цьому напрямку. Тепер у нас є правильний партнер, який дозволяє нам реалізувати цю мету, оскільки у нас не було апаратної системи. Завдяки поєднанню наших технологій ми також можемо перетворювати існуючі кораблі на автономні, а також встановлювати наші системи на нових кораблях», — говорить пан Кіріакопулос, говорячи про мету придбання DeepSea компанією Nabtesco. Компанія DeepSea розробила платформу штучного інтелекту, яка за допомогою збору – у режимі реального часу – даних про продуктивність комерційних суден (танкерів, контейнерів) під час навігації створює моделі для оптимізації їх продуктивності (економія палива, скорочення викидів вуглецю) з урахуванням погодні умови, характеристики відповідного судна тощо.
Його технологія використовується на понад 300 кораблях. «По суті, за допомогою цієї моделі штучного інтелекту ми допомагаємо капітану дістатися до місця призначення з найменшим можливим забрудненням навколишнього середовища та найкращою продуктивністю», — пояснює пан Кустас. Саме тут системи DeepSea та Nabtesco «зливаються» воєдино, у результаті чого зможуть автоматизувати «команди», які надає кораблю DeepSea (наприклад, оптимальна швидкість судна залежно від погодних умов). «Автономність корабля базуватиметься на найкращому контролі кожного його руху, щоб заощадити ще більше палива», — каже пан Кіріакопулос.
За словами компанії, її клієнти, серед яких є транспортні компанії з Сінгапуру, Норвегії, Японії тощо, можуть використовувати технологію DeepSea для економії 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.
Очікується, що команда DeepSea, яка складається з 90 осіб (80% знаходяться в Греції), збільшиться до 110 у наступний період, а Афіни перетворюються на центр штучного інтелекту для діяльності японської компанії. Вони не обмежуються індустрією судноплавства, а поширюються на автоматизацію залізниць, авіацію, вітряні турбіни тощо. «Завдяки інвестиціям Nabtesco в Греції будуть розроблені технології навколо того, що ми називаємо промисловим штучним інтелектом (промисловий ШІ), — каже пан Кіріакопулос. . «У нас є довгостроковий план дій, щоб реалізувати те, що ми хочемо в автономності та штучному інтелекті».
(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 (Оптимізація подорожі для декарбонізації – онлайн-вебінар).
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 – провідні компанії штучного інтелекту (ШІ) для судноплавної галузі
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. (Штучний інтелект – Вікіпедія)
Штучний інтелект, здатність комп’ютера або керованого комп’ютером робота виконувати завдання, які зазвичай пов’язані з розумними істотами. (Штучний інтелект (AI): визначення, приклади, типи – 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. (Що таке штучний інтелект і як працює ШІ – 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?
Деякі з цих типів штучного інтелекту зараз навіть неможливі з наукової точки зору. Відповідно до чинної системи класифікації існують 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 – дуже вичерпна стаття про ШІ від Oracle.com
Переваги та недоліки використання штучного інтелекту
Що таке штучний інтелект (AI)? (згідно з самою програмою AI 🙂 … 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