Как прогнозирующий ИИ меняет сферу менеджмента судов и контроля за экипажем

Эксперты говорят, что прогнозирующий искусственный интеллект повышает безопасность на флоте и сокращает расходы: что, если бы вы могли предсказать, какой член экипажа больше всего подвержен риску получения травмы в течение следующих 90 дней?

Ярив Згул, генеральный директор компании по разработке морского программного обеспечения JiBe ERP, утверждает, что на этот вопрос можно ответить с помощью искусственного интеллекта.

Способность ИИ к сверхмощному предиктивному анализу и обработке больших объемов данных лежит в основе трансформирования сектора управления судами и экипажами, цель которого — сократить расходы и сделать судоходство более безопасным. «Мы смогли с точностью до 81% назвать того моряка, который получит травму в течение следующих 90 дней», — сказал он в интервью TradeWinds.

В судоходной отрасли ИИ используется в основном для оптимизации рейсов и в автономном судоходстве, однако эксперты уверены, что у ИИ огромный потенциал применения в области эксплуатации и обслуживания судов. И некоторые компании, занимающиеся морскими технологиями, предпринимают шаги в этом направлении.

Так, ShipIn, стартап из Бостона, использует технологию ИИ для анализа массива видеоданных с камер видеонаблюдения, установленных вокруг судна. Данные с 10–15 камер могут предоставить информацию обо всем: от технического обслуживания до безопасности экипажа и навигации. Генеральный директор ShipIn Ошер Перри сказал, что система выдает оповещения о критических опасностях, требующих немедленного внимания, и объединяет все обнаруженные данные, чтобы предоставить капитану или менеджеру судна различные показатели риска. 

Выявление подверженных риску

Видеонаблюдение не является чем-то новым в судоходстве, но до появления ИИ оно в основном использовалось для поиска ответов на то, что уже произошло — например, расследования несчастных случаев, а не для прогнозирования. По словам Перри, камеры одного судна могут генерировать 10 тысяч часов видео в месяц — гораздо больше, чем способны проанализировать люди. «Мы говорим об огромных объемах данных — терабайтах: чтобы их обработать, нужна машина», — отметил он.

В отличие от генеративного ИИ, которой лежит в основе работы ChatGPT и DeepSeek, прогнозирующий, или предикативный, ИИ способен надежно предсказывать результаты на основе фактических данных. 

Райан Паннелл, генеральный директор исследовательской компании Kaiju Worldwide, специализирующейся на предиктивных технологиях ИИ, сказал, что предиктивный ИИ имеет огромное преимущество перед своим генеративным аналогом, поскольку лишен такого недостатка как создание ложной информации, который могут искажать анализ.

«Предиктивный ИИ ограничен доступом к качественным  данным, — сказал он. — Мы используем только известные или собранные исходные данные».

Достижения в области технологий, основанных на ИИ, могут быть использованы для повышения эффективности, экономии затрат и более точному  соблюдению экологических норм.

Повышение эффективности

Эксперты считают, что управление техническим состоянием может привести к значительному сокращению затрат, а модели машинного обучения внедряются для прогнозирования сбоев в работе оборудования до того, как они произойдут.

Кроме того, системы наблюдения на основе предикативного ИИ потенциально могут повышать безопасность за счет мониторинга состояния экипажа. 

Ярив Згул из JiBE ERP отметил, что хотя генеративный ИИ слишком неточен, чтобы использовать его для управления судном, учитывая сегодняшние строгие стандарты безопасности, использование ИИ для прогнозирования — совсем другое дело. JiBE ERP предоставляет программное обеспечение для управления флото крупным компаниям, сред них — Teekay, Anglo-Eastern и Eastern Pacific Shipping. 

Кроме того, JiBE ERP использует компьютерное зрение, которое используется для обработки видеоданных в сочетании с информацией о системе технического обслуживания и каталогом запасных частей. Более того, компания внедряет технологию распознавания лиц для определения стресса, усталости, гнева или депрессии у моряков.

Насколько действительно велики способности ИИ?

Не все согласны с высокой оценкеой способностей современного ИИ. Например, Паннелл усомнился в том, что разработанная компанией JiBE ERP технология может предсказывать травмы моряков за 90 дней с настолько высокой степенью точности. «Прогностический ИИ наиболее точен в краткосрочной перспективе — в течение трех-восьми дней», — объяснил он. 

Но Згул твердо стоял на своем утверждении. Он сказал, что его компания достигла такой точности в прогнозировании травм, в частности, за счет использования способности ИИ выполнять огромные объемы вычислений для построения цепей Маркова — математического метода, используемого финансовыми аналитиками для выполнения так называемого анализа чувствительности. Также Згул сказал, что его компания проверила результаты прогнозирования травм двумя методами. Он добавил, что алгоритм улавливает незначительные изменения в поведении лучше, чем человек, в то время как человек лучше решает проблемы. «Мы пытаемся предсказать события, которые при правильных действиях в нужное время можно смягчить», — сказал он.

Будущее ИИ в судоходстве

Паннелл считает, что в будущем члены экипажа будут использовать носимые устройства, которые будут передавать данные для мониторинга их состояния. «Проблема в том, что компаниям придется делать выбор между тем, чтобы позволить опытным членам экипажа управлять этим риском... или автоматически вносить его в судовой журнал, к которому имеет доступ страховая компания», — сказал он.

Згул считает, что внедрение ИИ в управление судами может помочь решить проблему, с которой сталкивается судоходство, — нехватку людей как на берегу, так и в море. Он сказал, что сегодня в среднем численность берегового персонала судоходной компании можно рассчитать так: 2,5 человека на берегу на судно в эксплуатации. «Я думаю, что судоходная компания будущего сможет работать значительно эффективнее с гораздо меньшим количеством людей», — сказал Згул.

Как бы кто ни оценивал потенциал и эффективность ИИ, одно можно сказать совершенно точно: искусственный интеллект судоходной отрасли будет внедряться все шире. Происходить это будет быстрее, чем мы думаем. 

Источник Tradewindsnews.com; перевод – Елена Засыпкина, РПСМ; фото — maritimecyprus.com