تأمين ممرات الشحن من خلال استخدام الذكاء الاصطناعي (AI)

الذكاء الاصطناعي، أو AI، يواصل إحداث ضجة عالمية. ومع ذلك، لا يقتصر تأثيره على مجرد المحادثات عبر الروبوتات المساعدة والمساعدين الافتراضيين. بل يُستخدم في مختلف الصناعات لتقليل التكلفة وفرص الخطأ البشري، بالإضافة إلى تحسين الكفاءة، وتعزيز الاستدامة، وتقديم إجراءات سلامة أفضل.

الصناعة البحرية هي إحدى الصناعات التي يظهر فيها الذكاء الاصطناعي إمكانات هائلة ويُحدث ثورة في طريقة عملها، وهو أمر ذو أهمية كبيرة نظرًا لأن الصناعة البحرية مسؤولة عن نقل أكثر من 90٪ من تجارة العالم.

نظرًا لأهمية قطاع النقل البحري في التجارة العالمية وسعي الشركات للبقاء تنافسية، فإن استخدام خوارزميات التعلم الآلي في عمليات الشحن أمر حاسم. ومع كون الاقتصاد العالمي بيئة معقدة وتحدياتية، يمكن للتحسينات الطفيفة أن تجلب فوائد كبيرة.

انقر هنا لتتعرف على كل ما يتعلق بالاستثمار في الذكاء الاصطناعي.

نطاق الذكاء الاصطناعي في صناعة الشحن

كما نعلم، تُعد ممرات الشحن ذات أهمية هائلة في الاقتصاد العالمي لما تتمتع به من كفاءة من حيث التكلفة وصديقة للبيئة. وهذا يتطلب وجود وسائل نقل آمنة وفعّالة لنقل البضائع عبر الدول حول العالم. لذا، يصبح من الضروري استخدام الذكاء الاصطناعي لتأمين هذه الممرات.

في هذا السياق، تُستَخدم التقنيات المتقدمة لجمع البيانات وتحليلها ومراقبتها والاستجابة للتحديات المختلفة التي تواجه خطوط الشحن. على سبيل المثال، توفر الأنظمة المدعومة بالذكاء الاصطناعي بيانات لحظية لمسارات السفن وتعزز عملية الملاحة، بينما تمنع المراقبة المستمرة عبر المستشعرات التهديدات الأمنية. علاوة على ذلك، تحلل خوارزميات الذكاء الاصطناعي البيانات لتوقع احتياجات الصيانة، مما يقلل من فترات التوقف ويضمن تشغيل السفن بأعلى كفاءة.

كما قدر NauticExpo قبل بضع سنوات، يمكن أن يتجاوز إيراد النقل البحري العالمي للبضائع 200 مليار دولار بحلول عام 2023، ولكن لتحقيق ذلك، سيتعين على الصناعة “إضافة الذكاء الاصطناعي إلى ترسانتها من التقنيات الرقمية”.

في صناعة الشحن، يمكن للذكاء الاصطناعي مساعدة شركات الشحن على أتمتة المهام، وتحسين التخطيط، وتحسين العمليات، واتخاذ قرارات أفضل، وزيادة السلامة. كما يساعد في تخطيط التوزيع، وتبسيط عمليات التحميل والتفريغ، والجدولة الذكية، والتكيف مع تغيرات السوق والطلب. بالإضافة إلى ذلك، يمكن لاستخدام الذكاء الاصطناعي أن يكون مفيدًا جدًا في التحكم بالملاحة، وتأمين أنظمة الاتصالات، وتحسين الاستجابة للطوارئ، مما يساهم في السلامة العامة للشحن.

أظهر مسح أجرته Navis أن عددًا كبيرًا من المشاركين يوافقون على أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يشارك في أتمتة العمليات، خاصةً في تخصيص معدات مناولة الحاويات وأنظمة السطح. كما يرى مشاركون آخرون استخدام الذكاء الاصطناعي في الإجراءات الموصى بها وتوقع حجم البوابات وكذلك تخزين السفن. ومع ذلك، فإن نقص التكنولوجيا والخبرة هو التحدي الأكبر أمام الذكاء الاصطناعي، وهو أمر مفهوم نظرًا لأن التقنية لا تزال جديدة.

لمساعدة في ذلك، بدأت الشركات بالفعل في اتخاذ خطوات. على سبيل المثال، تعاونت شركة Orient Overseas Container Line (OOCL) مع فرع الأبحاث التابع لمايكروسوفت في آسيا لتحسين عمليات شبكة الشحن عبر الذكاء الاصطناعي. كجزء من الشراكة، تم التركيز على تدريب مطوري الذكاء الاصطناعي من خلال التعلم الآلي وجلسات تدريب مكثفة.

استخدام البيانات للأمن

من المهم ملاحظة أن فعالية الذكاء الاصطناعي تعتمد على البيانات — فكل شيء من التعلم إلى التنبؤ يحتاج إلى مجموعات بيانات متنوعة وضخمة ليعمل بشكل جيد. لذا، كلما تحسنت صناعة الشحن في التعامل مع مجموعات البيانات المعقدة والكبيرة، يمكنها بناء أنظمة ذكاء اصطناعي جديدة تساعد البشر على تشغيل السفن بطريقة أكثر كفاءة وأمانًا.

في الآونة الأخيرة، استخدم العلماء في جامعة فيكتوريا وجامعة كوبنهاغن (معهد نيلز بور) الذكاء الاصطناعي لتوقع حدوث أمواج شراعية كبيرة تُلحق الضرر ليس فقط بالسفن بل أيضًا بالمنصات النفطية. استغل الباحثون كميات هائلة من البيانات الضخمة، ما يعادل 700 سنة من حركات المحيطات، لاكتشاف نموذج رياضي يمكنه توقع احتمالية حدوث مثل هذه الأمواج.

“في الدراسة، قمنا برسم المتغيرات السببية التي تُنشئ الأمواج الشراعية واستخدمنا الذكاء الاصطناعي لتجميعها في نموذج”، قال ديون هافنر، طالب دكتوراه سابق في معهد نيلز بور ومؤلف الدراسة العلمية، “الذي يمكنه حساب احتمال تكوين موجة شراعية”.

لهذا الغرض، تم جمع البيانات من عوامات في أكثر من 150 موقعًا مختلفًا حول سواحل الولايات المتحدة وكذلك الأراضي الخارجية على مدار 24 ساعة يوميًا. سجلت الدراسة 100,000 موجة كأمواج شراعية. باستخدام التعلم الآلي، حول الباحثون كل ذلك إلى خوارزمية. وجدت الدراسة أن هذه الموجة الشراعية تحدث نتيجةً للظاهرة المعروفة باسم “التراكب الخطي”، وهي ظاهرة موجودة منذ 300 عام ولكنها الآن مدعومة بالبيانات.

ما يعنيه ذلك لصناعة الشحن هو أن شركات سفن البضائع يمكنها استخدام هذه الخوارزمية لتوقع متى يحدث خطر هذه الموجة الخطرة، ومن ثم تخطيط مساراتها مسبقًا.

بالإضافة إلى ذلك، تعمل مؤسسات مثل جامعة إدارة الأعمال في سنغافورة (SMU)، فوجيتسو، ومعهد الحوسبة عالية الأداء التابع لـ A*STAR (IHPC) منذ فترة على تطوير تقنيات البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي لإدارة حركة السفن في ميناء سنغافورة وكذلك في أكثر الممرات البحرية ازدحامًا في العالم، مضيق سنغافورة ومضيق مالاكا.

قامت هذه المؤسسات بتطوير تقنيات تستخدم البيانات الواقعية لتحسين توقع الازدحام وتحديد أي تصادمات محتملة. الفكرة هي الحصول على تقنية تنسيق حركة بحرية من الجيل التالي، مشابهة لمراقبة الحركة الجوية.

مع تقدم السفن الذاتية، وفقًا للبروفيسور لاو هونغ تشوين، مدير مختبر SMU والباحث الرئيسي في مركز التميز للكمبيوتر الحضري والهندسة (UCE CoE):

يمكن للتقنية أن تعطل إدارة حركة السفن لتقليل الأخطاء البشرية وتحسين سلامة الملاحة.

في الوقت نفسه، يهدف ميناء تواس في سنغافورة إلى أن يصبح أكبر ميناء آلي بالكامل في العالم بحلول عام 2040 من خلال الاستفادة من نظام إدارة حركة السفن من الجيل التالي (NGVTMS) الذي طورته هيئة الموانئ البحرية في سنغافورة.

أتمتة صناعة الشحن

لقد مضى أكثر من عقد من الزمن منذ أن بدأ التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي في تشكيل المشهد البحري، ولا يزالان في تزايد. أحد المجالات التي يحدث فيها التطور هو الملاحة غير المأهولة لبعض المهام، مثل عبور السفن الذاتية للممرات المزدحمة بأمان أو التنقل عبر قنوات النقل المعقدة.

وفقًا لتقرير مشترك لعام 2023 من Lloyd’s Register وشركة Thetius، وهي استشارية للابتكار البحري، فإن أسواق استقلالية السفن والأنظمة المدفوعة بالذكاء الاصطناعي ستبلغ قيمتها المشتركة 5 مليارات دولار خلال خمس سنوات.

مع تزايد عدد وحجم السفن، ارتفع احتمال حدوث تصادمات. وفقًا للوكالة الأوروبية لسلامة الملاحة البحرية، تم الإبلاغ عن 4000 تصادم وحادث سنويًا بين عامي 2014 و2019، وكان الغالبية العظمى منها (حتى 96٪) تُعزى إلى الأخطاء البشرية.

وبالتالي، تُجرى تجارب على سفن ذاتية التحكم وعن بُعد مزودة بأجهزة استشعار بمساعدة الرادار، والليدار (الكشف والقياس بالضوء)، والسونار، ونظام تحديد المواقع (GPS)، ونظام التعرف الآلي (AIS) لتوفير بيانات تساعد في الملاحة.

في عام 2018، تعاونت Sea Machines Robotics وشركة A.P. Moller-Maersk الدنماركية لاختبار نظام مدعوم بالذكاء الاصطناعي على سفينة حاويات، وكانت هذه المرة الأولى التي تشهد فيها الصناعة البحرية تركيب رؤية حاسوبية إلى جانب الليدار وبرمجيات الإدراك على متن السفينة لتحسين وتحديث عمليات النقل.

لهذا الغرض، اعتمدت Sea Machines حلاً قائمًا على الذكاء الاصطناعي، يشبه أنظمة المساعدة المستندة إلى البيانات الموجودة في السيارات، لتحسين الوعي بالموقف في البحر بالإضافة إلى التعرف على الأجسام وتتبعها. يستخدم الحل مستشعرات متقدمة لجمع تدفق مستمر من المعلومات حول البيئة المحيطة بالسفينة، تُستَخدم لتحديد وتتبع الصراعات المحتملة ثم تُعرض بفعالية لتسهيل عمليات بحرية أكثر أمانًا وكفاءة.

تحظى أتمتة صناعة الشحن باهتمام كبير. شركة الشحن اليابانية Mitsui OSK Lines (MOL) وشركة التكنولوجيا الصينية SenseTime، المعروفة بتعاونها مع هوندا في السيارات ذاتية القيادة، يجريان الآن أبحاثًا للاستفادة من الذكاء الاصطناعي في أنظمة التعرف على صور السفن.

في هذا الإطار، يستخدم نظام SenseTime كاميرات فائقة الدقة ووحدة معالجة رسومية (GPU) لتحديد السفن في المنطقة المحيطة تلقائيًا بهدف منع تصادم السفن الكبيرة مع الصغيرة وتحسين السلامة.

يمكن أيضًا استخدام تقنية التعرف على الصور هذه، التي تم تطويرها بدمج تقنيات التعلم العميق للذكاء الاصطناعي مع الخبرة البحرية الواسعة لشركة MOL، لمراقبة ممرات الشحن.

مؤخرًا، في نوفمبر، أطلقت Michigan Central، فرع الابتكار في التنقل التابع لشركة فورد ومركز التكنولوجيا Newlab، مشروعًا تجريبيًا لأتمتة صناعة الشحن. خلال هذا المشروع الذي استمر ثمانية أسابيع، اختبر الشركاء سفينة ذاتية القيادة من Mythos AI تقوم برسم خريطة رقمية للمناظر تحت الماء في ميناء مونرو بديترويت والممر المائي المحيط بالبحيرات العظمى.

من خلال إنشاء نسخة رقمية مزدوجة للمنطقة، تهدف السفينة إلى تزويد سفن الشحن بمزيد من الرؤى لتحسين عملياتها. ستُستخدم البيانات المجمعة لإنشاء مسارات شحن ذاتية بالكامل، وتدريب سفن ذاتية في المستقبل، وإطلاق قوارب ذاتية منخفضة الانبعاثات. قال الرئيس التنفيذي لشركة Mythos AI، جيف دوغلاس:

ستعيد تقنية السفن ذاتية القيادة تشكيل اللوجستيات البحرية. توسيع هذه الابتكار إلى موانئ أخرى سيحول الأنظمة القديمة، يقلل الانبعاثات، ويعزز النمو الاقتصادي على نطاق عالمي.

الشركات التي تستفيد من الذكاء الاصطناعي لتأمين ممرات الشحن

وجدت دراسة ماكينزي العالمية للذكاء الاصطناعي لعام 2019 زيادة تقارب 25٪ على أساس سنوي في استخدام الذكاء الاصطناعي في العمليات التجارية القياسية عبر عدة مجالات. وتُعد اللوجستيات، على وجه الخصوص، صناعة مدفوعة بالذكاء الاصطناعي بفضل الإمكانات الكبيرة للتقنية في تحسين الصناعة البحرية من خلال القضاء على المهام الروتينية.

لكن هذا ليس كل شيء. وجدت دراسة ماكينزي المستقلة عبر الصناعات حول تبني الذكاء الاصطناعي أن المتبنين الأوائل الذين يتبعون استراتيجية استباقية في قطاع اللوجستيات حققوا هوامش ربح تزيد عن 5٪.

من الواضح أن الذكاء الاصطناعي يمكنه تقديم فوائد كبيرة لعمليات الشحن، وأولئك الذين يتخذون إجراءات فعلية ويبدؤون في دمج الذكاء الاصطناعي في أعمالهم يمكنهم بناء شبكات أكثر كفاءة، والحصول على ميزة على المنافسين، والاستعداد بأفضل شكل للمستقبل.

اليوم، هناك عدة شركات تستكشف وتطبق الذكاء الاصطناعي لتأمين ممرات الشحن.

1. Rolls Royce

تُعد Rolls‑Royce إحدى الشركات التي تعمل على الشحن الذاتي وتستخدم الذكاء الاصطناعي لتعزيز الملاحة والسلامة في العمليات البحرية. على مدار السنوات العديدة الماضية، كشفت الشركة عن عدة حلول لتقليل مخاطر السلامة، بما في ذلك نظام الوعي الذكي (IA) والسفن التجارية ذاتية التحكم بالكامل. ولجهودها، تعاونت Rolls‑Royce مع Intel وGoogle.

في عام 2022، شهدت Rolls‑Royce انتعاشًا ماليًا ملحوظًا، حيث ارتفع إيرادها إلى 12.691 مليار جنيه إسترليني، بزيادة كبيرة عن 10.947 مليار جنيه إسترليني في العام السابق. كما أبلغت الشركة عن ارتفاع كبير في ربح التشغيل الأساسي، حيث وصل إلى 652 مليون جنيه إسترليني، مسجلة تحسينًا قدره 238 مليون جنيه إسترليني مقارنة بالعام السابق.

2. Wärtsilä

شركة التكنولوجيا Wärtsilä هي شركة أخرى تشارك في تطوير تقنيات الشحن الذكية، بما في ذلك استخدام الذكاء الاصطناعي للملاحة والسلامة. قامت الشركة ببناء حلول موانئ ذكية، واتصالات بيانات آمنة بين السفن والبر، وتكاملية في الملاحة الإلكترونية.

أعلنت الشركة عن زيادة بنسبة 6٪ في طلبات الطلب، لتصل إلى 6,074 مليون يورو، مقارنة بـ 5,735 مليون يورو في العام السابق. كما شهدت ارتفاعًا كبيرًا بنسبة 22٪ في صافي المبيعات، لتبلغ 5,842 مليون يورو، مقارنة بـ 4,778 مليون يورو في عام 2021، حيث تُعزى 48٪ من هذه المبيعات إلى الخدمات.

3. Nippon Yusen Kabushiki Kaisha

شركة Nippon Yusen Kabushiki Kaisha (NYK)، إحدى الشركات اليابانية الكبرى في مجال الشحن، عرضت نظام تجنب التصادم الخاص بها في عام 2021. يُعد Orca AI، الذي يستخدم حساسات رؤية وكاميرات حرارية إلى جانب خوارزميات مدعومة بالذكاء الاصطناعي، نظام دعم مراقبة جديد للسفن يمنحها رؤية محسنة، خاصةً في الظروف الصعبة، وبالتالي يمنع الأخطاء البشرية.

في السنة المالية 2022، تمتعت شركة Nippon Yusen Kabushiki Kaisha (NYK) بسيولة قوية حيث بلغت النقد والودائع حوالي 1.9 مليار دولار. كما أبلغت عن مبلغ كبير من المستحقات، بما في ذلك الأصول التجارية والعقودية، بنحو 2.9 مليار دولار، بينما بلغت قيمة مخزونها حوالي 466 مليون دولار.

اللاعبون البارزون

تُعد A.P. Moller‑Maersk، إحدى أكبر شركات الشحن عالميًا، تستخدم بنشاط التقنيات الرقمية والذكاء الاصطناعي لتحسين عمليات الشحن وتعزيز السلامة.

في الوقت نفسه، تُعد Sea Machines Robotics شركة مقرها بوسطن تطور أنظمة تحكم ذاتية للسفن تدمج الذكاء الاصطناعي لزيادة السلامة والكفاءة في العمليات البحرية. تُنسب إلى الشركة رائدة إنشاء أول نظام تحكم صناعي يتيح التشغيل الذاتي والبعيد للسفن التجارية، بما في ذلك قوارب العمل. كما تطور تقنية إدراك متقدمة لأنواع مختلفة من السفن إلى جانب تقنيات مساعدة الملاحة.

ثم هناك عملاق الشحن MSC، الذي يفتخر بإطلاق نظام جمع الحاويات القائم على الهوية، وهو الأول من نوعه في الصناعة. بدلاً من استخدام رمز PIN لإطلاق الحاويات ونقلها، يستخدم هذا التقنية الهوية والبيانات البيومترية، مما يجعل العملية أكثر كفاءة وأمانًا.

كما شاركت مجموعة Kongsberg Gruppen النرويجية في تطوير حلول ذاتية ومرتكزة على الذكاء الاصطناعي للصناعة، إلى جانب مشاركين آخرين مثل Bedrock Ocean Exploration، Ladar، Soshianest، i4 Insight، Buffalo Automation، Arinto Maritime GmbH، Vake، وMassterly.

الخلاصة

كما رأينا، شهد الذكاء الاصطناعي تطبيقًا واسعًا وفوائد في صناعة الشحن من حيث الجدولة التنبؤية والصيانة، والسفن الذاتية، وتوقع المسارات، وتنظيم وضع الحاويات، وتحسين استهلاك الوقود، وتقليل الانبعاثات، وتبسيط عمليات المكتب الخلفي، وتوقع الطلب، والتسعير الديناميكي.

بالطبع، لا يخلو الذكاء الاصطناعي من مشاكله، حيث تكمن العقبات الرئيسية في تبنيه الواسع في نقص المهارات المتخصصة، وضعف جودة البيانات، عدم وجود استراتيجية واضحة، ومشكلات الثقة. ولا ننسى أن الغالبية العظمى من السفن الكبيرة لا تمتلك القدرة التواصلية المناسبة. بالإضافة إلى ذلك، توجد حواجز تنظيمية أمام تبني الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع.

على الرغم من كل ذلك، فإن إمكانات الذكاء الاصطناعي لا يمكن تجاهلها، حيث يتزايد الدعم لتطبيقه. مع مرور الوقت، ومع تقدم التكنولوجيا وزيادة استخدام الذكاء الاصطناعي في القطاع، من المؤكد أننا سنشهد تحولًا كبيرًا في صناعة الشحن.

انقر هنا لتتعرف على الذكاء العام الاصطناعي.