कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) के उपयोग से शिपिंग लेन की सुरक्षा

कृत्रिम बुद्धिमत्ता, या AI, लगातार दुनिया में धूम मचा रहा है। हालांकि, इसका प्रभाव केवल चैटबॉट्स और वर्चुअल असिस्टेंट्स के माध्यम से बातचीत तक सीमित नहीं है। यह विभिन्न उद्योगों में लागत कम करने, मानव त्रुटियों की संभावना घटाने, दक्षता बढ़ाने, अधिक स्थिरता लाने और बेहतर सुरक्षा उपाय पेश करने के लिए उपयोग किया जा रहा है।

समुद्री परिवहन ऐसा ही एक उद्योग है जहाँ AI बड़ी संभावनाएँ दिखा रहा है और इसके संचालन के तरीके में क्रांति ला रहा है, जो महत्वपूर्ण है क्योंकि समुद्री उद्योग विश्व के 90% से अधिक वाणिज्य के परिवहन के लिए जिम्मेदार है।

समुद्री क्षेत्र की वैश्विक वाणिज्य में महत्त्व और कंपनियों की प्रतिस्पर्धी बने रहने की कोशिश को देखते हुए, शिपिंग संचालन में मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग अत्यावश्यक है। वैश्विक अर्थव्यवस्था एक जटिल और चुनौतीपूर्ण वातावरण है, जहाँ छोटे सुधार भी महत्वपूर्ण लाभ ला सकते हैं।

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शिपिंग उद्योग में AI का दायरा

जैसा कि हम जानते हैं, शिपिंग लेन वैश्विक अर्थव्यवस्था में अपनी लागत‑प्रभावशीलता और पर्यावरण‑मित्रता के कारण अत्यधिक महत्वपूर्ण हैं। इसलिए वस्तुओं को विभिन्न देशों में ले जाने के लिए सुरक्षित और कुशल परिवहन साधनों की आवश्यकता होती है। इस कारण इन लेनों को सुरक्षित करने के लिए AI का उपयोग आवश्यक हो जाता है।

इस संदर्भ में, उन्नत तकनीकों का उपयोग करके शिपिंग लाइनों द्वारा सामना किए जाने वाले विभिन्न चुनौतियों को एकत्रित, विश्लेषित, निगरानी और प्रतिक्रिया दी जाती है। उदाहरण के लिए, AI‑संचालित सिस्टम जहाज़ों के मार्गों के लिए वास्तविक‑समय डेटा प्रदान करते हैं और नेविगेशन को बेहतर बनाते हैं, जबकि सेंसर द्वारा निरंतर निगरानी सुरक्षा खतरों को रोकती है। इसके अलावा, AI एल्गोरिदम डेटा का विश्लेषण करके रखरखाव की जरूरतों की भविष्यवाणी करते हैं, जिससे डाउनटाइम कम होता है और जहाज़ों को अधिकतम प्रदर्शन पर चलाया जा सकता है।

जैसा कि NauticExpo ने कुछ साल पहले अनुमान लगाया था, वैश्विक समुद्री माल परिवहन का राजस्व 2023 तक $200 बिलियन से अधिक हो सकता है, लेकिन इसके लिए उद्योग को अपनी डिजिटल तकनीकों के हथियारागार में AI को जोड़ना होगा।

शिपिंग उद्योग में, AI शिपिंग कंपनियों को कार्यों को स्वचालित करने, योजना सुधारने, संचालन को अनुकूलित करने, बेहतर निर्णय लेने और सुरक्षा बढ़ाने में मदद कर सकता है। यह वितरण योजना, लोडिंग और अनलोडिंग प्रक्रियाओं को सुव्यवस्थित करने, बुद्धिमान शेड्यूलिंग, और बदलते बाजार वास्तविकताओं और मांग के अनुसार समायोजन में भी सहायक है। इसके अतिरिक्त, AI नेविगेशन नियंत्रण, संचार प्रणाली की सुरक्षा, और आपातकालीन प्रतिक्रिया को सुधारने में बड़ी मदद कर सकता है, जिससे कुल मिलाकर शिपिंग सुरक्षा में योगदान मिलता है।

Navis द्वारा किए गए एक सर्वेक्षण में बड़ी संख्या में प्रतिभागियों ने सहमति व्यक्त की कि AI प्रक्रियाओं को स्वचालित करने में मदद कर सकता है, विशेष रूप से कंटेनर हैंडलिंग उपकरण असाइनमेंट और डेकिंग सिस्टम में। अन्य प्रतिभागी AI के उपयोग को अनुशंसित कार्यों और गेट वॉल्यूम की भविष्यवाणी, साथ ही जहाज़ों की स्टोवेज़ में देखते हैं। हालांकि, तकनीक और विशेषज्ञता की कमी AI के साथ सबसे बड़ी चुनौती है, जो समझ में आता है क्योंकि यह तकनीक अभी नई है।

इसमें मदद के लिए, कंपनियों ने पहले ही कदम उठाना शुरू कर दिया है। उदाहरण के तौर पर, Orient Overseas Container Line (OOCL) ने माइक्रोसॉफ्ट के एशिया‑आधारित रिसर्च शाखा के साथ मिलकर AI के माध्यम से शिपिंग नेटवर्क संचालन को बेहतर बनाने के लिए सहयोग किया। इस साझेदारी के तहत, मशीन लर्निंग और गहन प्रशिक्षण सत्रों के माध्यम से AI डेवलपर्स को प्रशिक्षित करने का विचार रखा गया है।

सुरक्षा के लिए डेटा का उपयोग

यह ध्यान देना महत्वपूर्ण है कि प्रभावी AI डेटा पर निर्भर करता है — सीखने से लेकर भविष्यवाणी तक AI को अच्छा प्रदर्शन करने के लिए विविध और विशाल डेटा सेटों की आवश्यकता होती है। इसलिए, जैसे ही शिपिंग उद्योग जटिल और बड़े डेटा सेटों के साथ काम करने में बेहतर होता है, वह नई AI प्रणालियों का निर्माण कर सकता है जो मनुष्यों को जहाज़ों को अधिक कुशल और सुरक्षित तरीके से संचालित करने में मदद करती हैं।

हाल ही में, यूनिवर्सिटी ऑफ़ विक्टोरिया और कोपनहेगन विश्वविद्यालय के नील्स बोहर संस्थान के वैज्ञानिकों ने बड़े रूज वेव्स की उत्पत्ति की भविष्यवाणी करने के लिए AI का उपयोग किया, जो न केवल जहाज़ों बल्कि तेल रिग्स को भी नुकसान पहुंचाते हैं। शोधकर्ताओं ने समुद्री गति के बारे में 700 वर्षों के विशाल डेटा का उपयोग करके एक गणितीय मॉडल विकसित किया जो ऐसी लहरों की संभावना की भविष्यवाणी कर सकता है।

“अध्ययन में, हमने उन कारणात्मक चर को मानचित्रित किया जो रूज वेव्स बनाते हैं और उन्हें एक मॉडल में एकत्र करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग किया,” नील्स बोहर संस्थान के पूर्व पीएच.डी. छात्र और वैज्ञानिक अध्ययन के लेखक डियोन हेफ़नर ने कहा, “जो रूज वेव निर्माण की संभावना की गणना कर सकता है।”

इसके लिए, डेटा को संयुक्त राज्य के तटों और विदेशी क्षेत्रों में 150 से अधिक विभिन्न स्थानों पर स्थित बुईज़ से 24 घंटे प्रतिदिन एकत्र किया गया। अध्ययन ने 100,000 लहरों को रूज वेव के रूप में रिकॉर्ड किया। मशीन लर्निंग का उपयोग करके, शोधकर्ताओं ने इसे एक एल्गोरिद्म में बदल दिया। अध्ययन ने पाया कि यह रूज वेव “रैखिक सुपरपोज़िशन” नामक कारक के कारण होती है, जो 300 साल से मौजूद है लेकिन अब डेटा के साथ समर्थित है।

शिपिंग उद्योग के लिए इसका मतलब यह है कि मालवाहक कंपनियां इस एल्गोरिद्म का उपयोग करके इस प्रकार की खतरनाक लहर के जोखिम के समय की भविष्यवाणी कर सकती हैं और फिर अपने मार्गों की पहले से योजना बना सकती हैं।

इसके अतिरिक्त, सिंगापुर मैनेजमेंट यूनिवर्सिटी (SMU), फुजित्सु, और A*STAR के हाई‑परफ़ॉर्मेंस कंप्यूटिंग संस्थान (IHPC) ने कुछ समय से सिंगापुर के पोर्ट और विश्व के सबसे व्यस्त समुद्री मार्ग, सिंगापुर और मलक्का जलडमरूमध्य में जहाज़ ट्रैफ़िक प्रबंधन के लिए बिग डेटा और AI तकनीकों के विकास पर काम किया है।

इन संगठनों ने वास्तविक डेटा का उपयोग करके भीड़भाड़ की भविष्यवाणी को सुधारने और संभावित टक्करों की पहचान करने वाली तकनीकों का विकास किया है। विचार यह रहा है कि अगली पीढ़ी की समुद्री ट्रैफ़िक समन्वय तकनीक हो, बिलकुल हवाई ट्रैफ़िक कंट्रोल की तरह।

इस स्वायत्त जहाज़ प्रगति के साथ, प्रोफेसर लाउ हूंग चुइन, SMU के लैब डायरेक्टर और अर्बन कंप्यूटिंग एंड इंजीनियरिंग सेंटर ऑफ़ एक्सीलेंस (UCE CoE) के लीड इन्वेस्टिगेटर:

यह तकनीक संभावित रूप से जहाज़ ट्रैफ़िक प्रबंधन को बाधित कर मानव त्रुटियों को कम कर नेविगेशन सुरक्षा को सुधार सकती है।

इसी बीच, सिंगापुर का टुआस पोर्ट 2040 तक दुनिया का सबसे बड़ा पूर्ण‑स्वचालित पोर्ट बनने का लक्ष्य रखता है, जो सिंगापुर के समुद्री पोर्ट प्राधिकरण द्वारा विकसित नेक्स्ट जेनरेशन वेसिल ट्रैफ़िक मैनेजमेंट सिस्टम (NGVTMS) का उपयोग करता है।

शिपिंग उद्योग का स्वचालन

एक दशक से अधिक समय से मशीन लर्निंग और AI समुद्री परिदृश्य को आकार दे रहे हैं, और यह लगातार बढ़ रहा है। विकास के क्षेत्रों में से एक अनमैन्ड नेविगेशन है, जहाँ स्वायत्त जहाज़ व्यस्त शिपिंग लेन को सुरक्षित रूप से पार कर सकते हैं या जटिल परिवहन मार्गों में नेविगेट कर सकते हैं।

2023 की संयुक्त रिपोर्ट, जो Lloyd’s Register और Thetius, एक समुद्री नवाचार परामर्श फर्म, द्वारा जारी की गई है, के अनुसार, जहाज़ स्वायत्तता बाजार और AI‑संचालित सिस्टम अगले पाँच वर्षों में मिलकर $5 बिलियन की कीमत के होंगे।

जहाज़ों की संख्या और आकार बढ़ने के साथ, संभावित टक्करों में वृद्धि हुई है। यूरोपीय समुद्री सुरक्षा एजेंसी के अनुसार, 2014 से 2019 के बीच वार्षिक रूप से 4000 टक्कर और घटनाएँ रिपोर्ट की गईं, जिनमें से अधिकांश (96% तक) मानव त्रुटि के कारण थीं।

परिणामस्वरूप, स्वायत्त और रिमोट‑कंट्रोल्ड जहाज़ों को रडार, LIDAR (Light Detection and Ranging), सोनार, GPS और AIS जैसी सेंसरों की मदद से परीक्षण किया जा रहा है, जो नेविगेशन में मदद के लिए डेटा प्रदान करते हैं।

2018 में, Sea Machines Robotics और डेनमार्क‑आधारित A.P. Moller-Maersk ने मिलकर एक कंटेनर जहाज़ पर AI‑संचालित सिस्टम का परीक्षण किया, जो समुद्री उद्योग में पहली बार कंप्यूटर विज़न को LiDAR और पर्सेप्शन सॉफ़्टवेयर के साथ स्थापित करके ट्रांज़िट संचालन को सुधारने और उन्नत करने का अवसर था।

इसके लिए, Sea Machines ने एक AI‑आधारित समाधान अपनाया, जो कारों में पाए जाने वाले डेटा‑ड्रिवन असिस्टेंस सिस्टम के समान है, ताकि समुद्र में स्थितिजन्य जागरूकता, वस्तुओं की पहचान और ट्रैकिंग को सुधार सके। यह समाधान उन्नत सेंसरों का उपयोग करके जहाज़ के पर्यावरणीय परिवेश से निरंतर जानकारी एकत्र करता है, जिसे संभावित टक्करों की पहचान और ट्रैकिंग के लिए उपयोग किया जाता है और फिर सुरक्षित एवं अधिक कुशल समुद्री संचालन को सुविधाजनक बनाने के लिए प्रभावी रूप से प्रदर्शित किया जाता है।

शिपिंग उद्योग का स्वचालन महत्वपूर्ण गति प्राप्त कर रहा है। जापानी शिपिंग फर्म Mitsui OSK Lines (MOL) और चीनी टेक कंपनी SenseTime, जो Honda के साथ स्वचालित कारों पर सहयोग के लिए जानी जाती है, अब जहाज़ इमेज़ रिकग्निशन सिस्टम में AI का उपयोग करने के लिए अनुसंधान कर रही हैं।

इसमें, SenseTime की प्रणाली अल्ट्रा‑हाई‑रेज़ोल्यूशन कैमरों और GPU का उपयोग करके आसपास के क्षेत्र में जहाज़ों की स्वचालित पहचान करती है, जिससे बड़े जहाज़ों को छोटे जहाज़ों से टकराने से रोका जा सके और सुरक्षा में सुधार हो सके।

यह इमेज़ रिकग्निशन तकनीक, जो AI डीप‑लर्निंग तकनीक को MOL के व्यापक समुद्री अनुभव के साथ मिलाकर विकसित की गई है, शिपिंग लेन की निगरानी में भी उपयोग की जा सकती है।

हाल ही में, नवंबर में, Michigan Central, जो Ford की मोबिलिटी इनोवेशन शाखा और टेक हब Newlab है, ने शिपिंग उद्योग को स्वचालित करने के लिए एक पायलट प्रोजेक्ट लॉन्च किया। इस आठ‑सप्ताह के प्रोजेक्ट के दौरान, साझेदारों ने Mythos AI की स्व-ड्राइविंग वैसिल का परीक्षण किया, जो डेट्रॉइट के पोर्ट ऑफ़ मोनरो और आसपास के ग्रेट लेक्स जलमार्ग के जलजलीय परिदृश्य को डिजिटल रूप से मानचित्रित करता है।

क्षेत्र का डिजिटल ट्विन बनाकर, वैसिल का लक्ष्य मालवाहक जहाज़ों को उनके प्रक्रियाओं को सुधारने के लिए अधिक अंतर्दृष्टि प्रदान करना है। एकत्र किया गया डेटा पूर्णतः स्वायत्त शिपिंग मार्ग बनाने, भविष्य में स्वायत्त वैसिल को प्रशिक्षित करने, और स्वायत्त, कम‑उत्सर्जन वाले बोट्स को लागू करने में उपयोग किया जाएगा। Mythos AI के CEO Geoff Douglass:

“स्व-ड्राइविंग वैसिल तकनीक समुद्री लॉजिस्टिक्स को पुनः आकार देगी। इस नवाचार को अन्य पोर्टों में स्केल करने से पुरानी प्रणालियों में परिवर्तन, उत्सर्जन में कमी, और वैश्विक स्तर पर आर्थिक विकास को प्रोत्साहन मिलेगा।”

शिपिंग लेन की सुरक्षा के लिए AI का उपयोग करने वाली कंपनियां

2019 की McKinsey Global AI सर्वे ने कई व्यावसायिक क्षेत्रों में मानक व्यावसायिक प्रक्रियाओं में AI के उपयोग में लगभग 25% साल‑दर‑साल (YoY) वृद्धि पाई। विशेष रूप से लॉजिस्टिक्स एक AI‑संचालित उद्योग है, क्योंकि तकनीक की बड़ी संभावनाएँ नियमित कार्यों को समाप्त करके समुद्री उद्योग को सुधारने में मदद करती हैं।

लेकिन यह सब नहीं है। AI अपनाने पर McKinsey के अलग-अलग क्रॉस‑इंडस्ट्री अध्ययन ने पाया कि लॉजिस्टिक्स सेक्टर में सक्रिय रणनीति वाले शुरुआती अपनाने वालों ने 5% से अधिक लाभ मार्जिन हासिल किया।

AI स्पष्ट रूप से शिपिंग संचालन में उल्लेखनीय लाभ प्रदान कर सकता है, और जो कंपनियां कार्रवाई करती हैं और अपने व्यवसाय में AI को शामिल करना शुरू करती हैं, वे अधिक कुशल नेटवर्क बना सकती हैं, प्रतिस्पर्धा पर लाभ प्राप्त कर सकती हैं, और भविष्य के लिए सबसे अच्छी तैयारी कर सकती हैं।

आज, कई कंपनियां हैं जो सुरक्षित शिपिंग लेन के लिए AI का अन्वेषण और कार्यान्वयन कर रही हैं।

1. Rolls Royce

Rolls‑Royce ऐसी ही एक कंपनी है जो स्वायत्त शिपिंग पर काम कर रही है और समुद्री संचालन में नेविगेशन और सुरक्षा को बढ़ाने के लिए AI का उपयोग कर रही है। पिछले कई वर्षों में, कंपनी ने कई समाधान प्रस्तुत किए हैं जो सुरक्षा जोखिमों को कम करते हैं, जिनमें इंटेलिजेंट अवेयरनेस (IA) सिस्टम और पूर्ण‑स्वायत्त वाणिज्यिक जहाज़ शामिल हैं। अपने प्रयासों के लिए, Rolls‑Royce ने Intel (INTC ) और Google के साथ साझेदारी की है।

2022 में, Rolls‑Royce ने उल्लेखनीय वित्तीय उछाल का अनुभव किया, जहाँ उसकी आय £12.691 बिलियन तक बढ़ गई, जो पिछले वर्ष की £10.947 बिलियन से काफी अधिक है। कंपनी ने मूल संचालन लाभ में भी उल्लेखनीय वृद्धि की रिपोर्ट की, जो £652 मिलियन तक पहुंची, जो पिछले वर्ष की तुलना में £238 मिलियन की सुधार दर्शाती है।

2. Wärtsilä

टेक्नोलॉजी कंपनी Wärtsilä भी स्मार्ट शिपिंग तकनीकों के विकास में शामिल है, जिसमें नेविगेशन और सुरक्षा के लिए AI का उपयोग शामिल है। कंपनी ने इंटेलिजेंट पोर्ट समाधान, शिप‑टू‑शोर सुरक्षित डेटा संचार, और ई‑नेविगेशन में इंटरऑपरेबिलिटी का निर्माण किया है।

कंपनी ने ऑर्डर इनटेक में 6% की वृद्धि की रिपोर्ट की, जो EUR 6,074 मिलियन तक पहुंची, जो पिछले वर्ष के EUR 5,735 मिलियन से अधिक है। इसने शुद्ध बिक्री में 22% की उल्लेखनीय वृद्धि भी देखी, जो EUR 5,842 मिलियन तक पहुंची, जबकि 2021 में EUR 4,778 मिलियन थी, और इन बिक्री में से 48% सेवाओं को सौंपा गया।

3. Nippon Yusen Kabushiki Kaisha

Nippon Yusen Kabushiki Kaisha (NYK), एक प्रमुख जापानी शिपिंग कंपनी, ने 2021 में अपना टक्कर-रोकथाम सिस्टम प्रदर्शित किया। Orca AI, जो विज़न सेंसर और थर्मल कैमरों के साथ AI‑संचालित एल्गोरिदम का उपयोग करता है, जहाज़ों के लिए एक नया लुकआउट समर्थन प्रणाली प्रदान करने के लिए निर्मित है, जो कठिन परिस्थितियों में विशेष रूप से बेहतर दृश्यता देती है, इस प्रकार मानव त्रुटियों को रोकती है।

FY 2022 में, Nippon Yusen Kabushiki Kaisha (NYK) के पास लगभग $1.9 बिलियन की नकद और जमा के साथ पर्याप्त तरलता थी। इसने लगभग $2.9 बिलियन के व्यापार और अनुबंध संपत्तियों सहित प्राप्तियों की उल्लेखनीय राशि की रिपोर्ट की, और इसके इन्वेंटरी संपत्तियां लगभग $466 मिलियन थीं।

प्रमुख खिलाड़ी

A.P. Moller-Maersk, जो विश्व की सबसे बड़ी शिपिंग कंपनियों में से एक है, सक्रिय रूप से डिजिटल तकनीकों और AI का उपयोग करके शिपिंग संचालन को अनुकूलित कर रही है और सुरक्षा में सुधार कर रही है।

इसी बीच, Sea Machines Robotics एक बोस्टन‑आधारित कंपनी है जो स्वायत्त वैसिल नियंत्रण प्रणाली विकसित करती है, जिसमें AI को शामिल करके समुद्री संचालन में सुरक्षा और दक्षता बढ़ाई जाती है। कंपनी को पहला औद्योगिक‑ग्रेड नियंत्रण प्रणाली बनाने का श्रेय दिया जाता है, जो वाणिज्यिक समुद्री जहाज़ों, जिसमें कार्यबोट शामिल हैं, के स्वायत्त और रिमोट संचालन को सक्षम बनाती है। यह विभिन्न प्रकार के जहाज़ों के लिए उन्नत पर्सेप्शन तकनीक और नेविगेशन सहायता तकनीक भी विकसित कर रही है।

फिर, शिपिंग दिग्गज MSC है, जिसने उद्योग में पहली बार ID‑आधारित कंटेनर पिक‑अप लॉन्च किया है। कंटेनरों को रिलीज़ करने और परिवहन करने के लिए PIN कोड के बजाय, यह तकनीक मूलतः ID और बायोमेट्रिक डेटा का उपयोग करती है, जिससे प्रक्रिया अधिक कुशल और सुरक्षित बनती है।

नॉर्वे‑आधारित Kongsberg Gruppen भी उद्योग के लिए स्वायत्त और AI‑संचालित समाधान विकसित करने में शामिल रहा है, अन्य प्रतिभागियों में Bedrock Ocean Exploration, Ladar, Soshianest, i4 Insight, Buffalo Automation, Arinto Maritime GmbH, Vake, और Massterly शामिल हैं।

निष्कर्ष

जैसा कि हमने देखा, शिपिंग उद्योग में AI ने भविष्यवाणी शेड्यूलिंग और रखरखाव, स्वायत्त जहाज़, मार्ग पूर्वानुमान, कंटेनर पोजिशनिंग का आयोजन, ईंधन खपत का अनुकूलन, उत्सर्जन में कमी, बैक‑ऑफ़िस संचालन को सरल बनाना, मांग भविष्यवाणी, और डायनेमिक प्राइसिंग के संदर्भ में व्यापक कार्यान्वयन और लाभ दिखाए हैं।

बेशक, AI बिना समस्याओं के नहीं है; इसके व्यापक अपनाने में मुख्य बाधाओं में विशिष्ट कौशल की कमी, डेटा की खराब गुणवत्ता, स्पष्ट रणनीति की अनुपस्थिति, और भरोसे की समस्याएँ शामिल हैं। यह भी उल्लेखनीय है कि बड़े जहाज़ों में से अधिकांश के पास उचित संचार क्षमता नहीं है। इसके अलावा, AI के व्यापक अपनाने में नियामक बाधाएँ भी हैं।

इन सबके बावजूद, AI की संभावनाओं को नज़रअंदाज़ करना कठिन है, क्योंकि इसके कार्यान्वयन को बढ़ती समर्थन मिल रही है। समय के साथ, जैसे-जैसे तकनीक आगे बढ़ेगी और इस क्षेत्र में AI का उपयोग बढ़ेगा, हम शिपिंग उद्योग में एक बड़ी परिवर्तन देखेंगे।

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