Pagpapatibay ng mga Daan ng Pagbibiyahe sa Pamamagitan ng Paggamit ng Artipisyal na Intelihensiya (AI)

Ang Artipisyal na Intelihensiya, o AI, ay patuloy na kumakapit sa mundo. Gayunpaman, ang epekto nito ay hindi limitado lamang sa mga pag-uusap sa pamamagitan ng mga chatbot at virtual na katulong. Sa halip, ito ay ginagamit sa iba’t ibang industriya upang bawasan ang gastos at posibilidad ng pagkakamaling pantao, pati na rin mapabuti ang kahusayan, magdala ng higit na pagpapanatili, at magpakilala ng mas mahusay na mga hakbang sa kaligtasan.

Ang maritime ay isa sa mga industriyang ito kung saan ang AI ay nagpapakita ng napakalaking potensyal at nagrerebolusyon sa paraan ng kanilang operasyon, na may malaking kahalagahan dahil ang industriya ng maritime ay responsable sa pagdadala ng higit sa 90% ng kalakalan ng mundo.

Sa pagtingin sa kahalagahan ng sektor ng maritime sa pandaigdigang kalakalan at sa mga kumpanyang nagsusumikap manatiling kompetitibo, ang paggamit ng mga algorithm ng machine learning sa mga operasyon ng pagpapadala ay mahalaga. Sa isang kumplikado at mapanghamong kapaligiran ng pandaigdigang ekonomiya, kahit na ang maliliit na pagbuti ay maaaring magdala ng malalaking benepisyo.

I-click dito upang matutunan ang lahat tungkol sa pamumuhunan sa artipisyal na intelihensiya.

Saklaw ng AI sa Industriya ng Pagbibiyahe

Tulad ng alam natin, ang mga daan ng pagpapadala ay may napakalaking kahalagahan sa pandaigdigang ekonomiya dahil sa kanilang pagiging matipid at palakaibigan sa kapaligiran. Ito ay nangangailangan ng ligtas at epektibong paraan ng transportasyon upang ilipat ang mga kalakal sa iba’t ibang bansa sa buong mundo. Kaya’t nagiging mahalaga ang paggamit ng AI upang maprotektahan ang mga daang ito.

Sa kontekstong ito, ginagamit ang mga advanced na teknolohiya upang mangolekta, magsuri, magmonitor, at tumugon sa iba’t ibang hamon na kinahaharap ng mga linya ng pagpapadala. Halimbawa, ang mga sistemang pinapagana ng AI ay nagbibigay ng real-time na datos para sa mga ruta ng barko at nagpapahusay ng nabigasyon habang ang patuloy na pagmamanman sa pamamagitan ng mga sensor ay pumipigil sa mga banta sa seguridad. Bukod pa rito, sinusuri ng mga algorithm ng AI ang datos upang hulaan ang pangangailangan sa pagpapanatili, kaya nababawasan ang downtime at natitiyak na ang mga barko ay tumatakbo sa pinakamataas na pagganap.

Ayon sa pagtataya ng NauticExpo ilang taon na ang nakalilipas, ang kita ng pandaigdigang maritime freight transportation ay maaaring lumagpas sa $200 bilyon pagsapit ng 2023, ngunit para mangyari ito, ang industriya ay “kailangan magdagdag ng AI sa arsenal nito ng mga digital na teknolohiya.”

Sa industriya ng pagpapadala, makakatulong ang AI sa mga kumpanya ng pagpapadala na i-automate ang mga gawain, pagbutihin ang pagpaplano, i-optimize ang mga operasyon, gumawa ng mas magagandang desisyon, at dagdagan ang kaligtasan. Tinutulungan din nito ang pagpaplano ng distribusyon, pagpapasimple ng mga operasyon ng paglo-load at pag-unload, matalinong pag-schedule, at pag-aangkop sa nagbabagong realidad at pangangailangan ng merkado. Bilang karagdagan, ang paggamit ng AI ay malaking tulong sa mga kontrol sa nabigasyon, pag-secure ng mga sistema ng komunikasyon, at pagpapabuti ng tugon sa emerhensiya, na nag-aambag sa pangkalahatang kaligtasan ng pagpapadala.

Isang survey ng Navis ang nagpakita na maraming kalahok ang sumasang-ayon na maaaring isali ang AI sa pag-automate ng mga proseso, lalo na sa pag-assign ng kagamitan sa paghawak ng container at mga sistema ng decking. Nakikita rin ng ibang kalahok ang paggamit ng AI sa mga inirerekomendang aksyon at pag-forecast ng dami ng gate pati na rin sa pag-stow ng mga barko. Gayunpaman, ang kakulangan sa teknolohiya at kadalubhasaan ang pinakamalaking hamon sa AI, na nauunawaan dahil ang teknolohiya ay bago pa lamang.

Upang matugunan ito, nagsimula na ang mga kumpanya na gumawa ng mga hakbang. Halimbawa, ang Orient Overseas Container Line (OOCL) ay nakipagtulungan sa Asia-based research arm ng Microsoft upang mapabuti ang mga operasyon ng shipping network sa pamamagitan ng AI. Bilang bahagi ng pakikipagtulungan, layunin na sanayin ang mga AI developer sa pamamagitan ng machine learning at mga intensibong sesyon ng pagsasanay.

Paggamit ng Datos para sa Seguridad

Mahalagang tandaan na ang epektibong AI ay nakadepende sa datos — lahat mula sa pagkatuto hanggang sa prediksyon ay nangangailangan ng magkakaibang at napakalaking set ng datos upang magampanan nang maayos. Kaya, habang mas nagiging bihasa ang industriya ng pagpapadala sa paghawak ng kumplikado at malalaking set ng datos, maaari itong bumuo ng mga bagong sistema ng AI upang matulungan ang mga tao na magpatakbo ng mga sasakyang-dagat nang mas epektibo at ligtas.

Kamakailan, ginamit ng mga siyentipiko mula sa University of Victoria at sa Niels Bohr Institute ng University of Copenhagen ang AI upang hulaan ang paglitaw ng malalaking rogue wave na sumisira hindi lamang sa mga barko kundi pati sa mga oil rig. Gumamit ang mga mananaliksik ng napakalaking dami ng datos—700 taon ng datos—tungkol sa galaw ng karagatan upang makabuo ng isang matematikal na modelo na maaaring hulaan ang posibilidad ng ganitong mga alon.

“Sa pag-aaral, inilatag namin ang mga sanhi ng variable na lumilikha ng rogue wave at ginamit ang artipisyal na intelihensiya upang pagsama-samahin ang mga ito sa isang modelo,” sabi ni Dion Häfner, dating Ph.D. student sa Niels Bohr Institute at may-akda ng siyentipikong pag-aaral, “na maaaring kalkulahin ang probabilidad ng pagbuo ng rogue wave.”

Para dito, kinolekta ang datos mula sa mga buoy sa mahigit 150 na lokasyon sa paligid ng mga baybayin ng US pati na rin sa mga teritoryong banyaga, 24 na oras araw-araw. Ang pag-aaral ay nagrekord ng 100,000 alon bilang rogue wave. Sa pamamagitan ng machine learning, ginawa ng mga mananaliksik ang lahat ng ito bilang isang algorithm. Natuklasan ng pag-aaral na ang rogue wave na ito ay nangyayari dahil sa tinatawag na “linear superposition,” isang konsepto na umiiral na sa loob ng 300 taon ngunit ngayon ay sinusuportahan ng datos.

Ang ibig sabihin nito para sa industriya ng pagpapadala ay maaaring gamitin ng mga kompanya ng cargo ship ang algorithm na ito upang hulaan kung kailan magaganap ang panganib ng ganitong mapanganib na alon at magplano nang maaga ng kanilang mga ruta.

Dagdag pa rito, ang mga organisasyon tulad ng Singapore Management University (SMU), Fujitsu, at Institute of High-Performance Computing (IHPC) ng A*STAR ay matagal nang nagtataguyod ng pag-develop ng big data at AI technologies para sa pamamahala ng trapiko ng mga sasakyang-dagat sa pantalan ng Singapore pati na rin sa pinakamataong mga daan-dagat sa mundo, ang Singapore at Malacca Strait.

Ang mga organisasyong ito ay nagde-develop ng mga teknolohiya na gumagamit ng real-world na datos upang mapabuti ang forecasting ng congestion at matukoy ang anumang posibleng banggaan. Ang layunin ay magkaroon ng susunod na henerasyon ng teknolohiya sa koordinasyon ng maritime traffic, katulad ng kontrol sa himpapawid.

“Ang teknolohiya ay maaaring potensyal na baguhin ang pamamahala ng trapiko ng mga sasakyang-dagat upang mabawasan ang mga pagkakamaling pantao at mapabuti ang kaligtasan sa nabigasyon.”

Samantala, ang Tuas Port ng Singapore ay naglalayong maging pinakamalaking ganap na automated na pantalan sa mundo pagsapit ng 2040 sa pamamagitan ng paggamit ng Next Generation Vessel Traffic Management System (NGVTMS) na binuo ng Maritime Port Authority ng Singapore.

Pag-automate ng Industriya ng Pagbibiyahe

Mahigit isang dekada na ang nakalilipas nang magsimulang hubugin ng machine learning at AI ang tanawin ng maritime, at patuloy itong lumalago. Isa sa mga larangan kung saan nagaganap ang pag-unlad ay ang unmanned navigation para sa ilang gawain, tulad ng mga autonomous ship na ligtas na tumatawid sa mataong daan ng pagpapadala o nagna-navigate sa mga komplikadong channel ng transportasyon.

Ayon sa isang ulat na pinagsama noong 2023 ng Lloyd’s Register at Thetius, isang maritime innovation consultancy, ang mga pamilihan ng vessel autonomy at mga sistemang pinapagana ng AI ay magkakaroon ng pinagsamang halaga na $5 bilyon sa loob ng limang taon.

Sa pagdami at paglaki ng mga barko, tumaas din ang potensyal na banggaan. Ayon sa European Maritime Safety Agency, 4000 banggaan at insidente ang naiulat taun-taon mula 2014 hanggang 2019, kung saan ang napakalaking bahagi nito (hanggang 96%) ay iniuugnay sa pagkakamaling pantao.

Bilang resulta, sinusubukan ang mga autonomous at remote-controlled na barko gamit ang mga sensor sa tulong ng radar, LIDAR (Light Detection and Ranging), sonar, GPS, at AIS na nagbibigay ng datos upang makatulong sa nabigasyon.

Noong 2018, nagsanib-puwersa ang Sea Machines Robotics at ang Denmark-based na A.P. Moller-Maersk upang subukan ang isang AI-powered system sa isang container ship, na siyang unang pagkakataon na nakita ng industriya ng maritime ang pag-install ng computer vision kasabay ng LiDAR at perception software sa barko upang mapabuti at i-upgrade ang mga operasyon ng paglipat.

Para dito, gumamit ang Sea Machines ng AI-based solution, na kahalintulad ng mga data-driven assistance system na matatagpuan sa mga sasakyan, upang mapabuti ang situational awareness sa dagat kasama ang pagkilala at pagsubaybay sa mga bagay. Ang solusyon ay gumagamit ng mga advanced na sensor upang mangolekta ng tuloy-tuloy na daloy ng impormasyon mula sa kapaligiran ng barko, na ginagamit upang tukuyin at subaybayan ang mga posibleng salungatan at pagkatapos ay ipakita nang epektibo upang mapadali ang mas ligtas at mas epektibong operasyon sa dagat.

Ang pag-automate ng industriya ng pagpapadala ay nakakakuha ng malaking atensyon. Ang Japanese shipping firm na Mitsui OSK Lines (MOL) at ang Chinese tech company na SenseTime, na kilala sa pakikipagtulungan sa Honda sa mga self-driving na kotse, ay nagsasagawa ngayon ng pananaliksik upang gamitin ang AI sa mga sistema ng pagkilala ng imahe ng barko.

Sa ilalim nito, ginagamit ng system ng SenseTime ang ultra-high-resolution na mga kamera at isang GPU upang awtomatikong kilalanin ang mga barko sa paligid upang makatulong na pigilan ang pagbangga ng malalaking barko sa mas maliliit na barko at mapabuti ang kaligtasan.

Ang teknolohiyang pagkilala ng imahe, na binuo sa pamamagitan ng pagsasama ng AI deep-learning tech at ang malawak na karanasan ng MOL sa maritime, maaaring magamit din upang subaybayan ang mga daan ng pagpapadala.

Kamakailan, noong Nobyembre, inilunsad ng Michigan Central, ang mobility innovation arm ng Ford at tech hub na Newlab, ang isang pilot project upang i-automate ang industriya ng pagpapadala. Sa loob ng walong linggo, sinubukan ng mga kasosyo ang isang self-driving vessel mula sa Mythos AI na nagma-map nang digital ng ilalim ng dagat sa Port of Monroe sa Detroit at sa nakapaligid na mga daan ng Great Lakes.

Sa pamamagitan ng paglikha ng digital twin ng lugar, layunin ng barko na magbigay ng mas malalim na insight sa mga cargo ship upang mapabuti ang kanilang mga proseso. Ang nakolektang datos ay gagamitin upang lumikha ng ganap na autonomous na mga ruta ng pagpapadala, sanayin ang mga autonomous na barko sa hinaharap, at ilunsad ang mga autonomous, mababang-emisyon na bangka. Geoff Douglass, CEO ng Mythos AI:

“Ang teknolohiya ng self-driving vessel ay magbabago sa logistics ng maritime. Ang pag-scale ng inobasyong ito sa iba pang mga pantalan ay magbabago sa mga luma nang sistema, magbabawas ng emisyon, at magpapasigla ng paglago ng ekonomiya sa pandaigdigang saklaw.”

Kumpanyang Gumagamit ng AI para sa Pagpapatibay ng mga Daan ng Pagbibiyahe

Natuklasan ng 2019 McKinsey Global AI Survey ang halos 25% na pagtaas taon-taon (YoY) sa paggamit ng AI sa mga karaniwang proseso ng negosyo sa iba’t ibang larangan. Ang logistics, partikular, ay isang AI-driven na industriya dahil sa malaking potensyal ng teknolohiya na mapabuti ang maritime industry sa pamamagitan ng pag-alis ng mga regular na gawain.

Ngunit hindi ito nagtatapos doon. Ang hiwalay na pag-aaral ng McKinsey sa cross-industry adoption ng AI ay natuklasan na ang mga maagang adopter na may proactive na estratehiya sa sektor ng logistics ay nakaranas ng higit sa 5% na margin ng kita.

Malinaw na maibibigay ng AI ang malalaking benepisyo sa mga operasyon ng pagpapadala, at ang mga kumikilos at nagsisimulang isama ang AI sa kanilang negosyo ay makakabuo ng mas epektibong mga network, magkakaroon ng kalamangan laban sa kompetisyon, at magiging handa para sa hinaharap.

Sa kasalukuyan, may ilang kumpanya na nagsusuri at nagpapatupad ng AI para sa ligtas na mga daan ng pagpapadala.

1. Rolls Royce

Ang Rolls-Royce ay isa sa mga kumpanyang nagtrabaho sa autonomous shipping at gumagamit ng AI upang mapabuti ang nabigasyon at kaligtasan sa mga operasyon ng maritime. Sa nakaraang maraming taon, inilunsad ng kumpanya ang ilang solusyon upang mabawasan ang mga panganib sa kaligtasan, kabilang ang Intelligent Awareness (IA) system at ganap na autonomous na komersyal na mga sasakyang-dagat. Para sa kanilang mga pagsisikap, nakipagtulungan ang Rolls-Royce sa Intel at Google.

Noong 2022, nakaranas ang Rolls-Royce ng kapansin-pansing pag-angat sa pananalapi, kung saan ang kanilang kita ay umakyat sa £12.691 bilyon, isang malaking pagtaas mula sa £10.947 bilyon noong nakaraang taon. Iniulat din ng kumpanya ang makabuluhang pagtaas sa underlying operating profit, na umabot sa £652 milyon, na nagpakita ng pagtaas na £238 milyon kumpara sa nakaraang taon.

2. Wärtsilä

Ang technology company na Wärtsilä ay isa pang kalahok sa pag-develop ng mga smart shipping technology, kabilang ang paggamit ng AI para sa nabigasyon at kaligtasan. Ang kumpanya ay nagtatayo ng mga intelligent port solution, ship-to-shore secure data communications, at interoperability sa e-navigation.

Iniulat ng kumpanya ang isang 6% na pagtaas sa order intake, na umabot sa EUR 6,074 milyon, tumaas mula sa EUR 5,735 milyon noong nakaraang taon. Nakaranas din ito ng makabuluhang 22% na pagtaas sa net sales, na umabot sa EUR 5,842 milyon, kumpara sa EUR 4,778 milyon noong 2021, kung saan 48% ng mga benta ay nagmula sa mga serbisyo.

3. Nippon Yusen Kabushiki Kaisha

Ang Nippon Yusen Kabushiki Kaisha (NYK), isang pangunahing kompanya ng pagpapadala sa Japan, ay ipinakita ang kanilang collision avoidance system noong 2021. Ang Orca AI, na gumagamit ng vision sensors at thermal cameras bukod sa mga AI-powered algorithm, ay dinisenyo para sa mga sasakyang-dagat upang magkaroon ng bagong lookout support system na nagbibigay ng pinahusay na visibility, lalo na sa mahihirap na kondisyon, kaya napipigilan ang pagkakamaling pantao.

Sa FY 2022, ang Nippon Yusen Kabushiki Kaisha (NYK) ay nagkaroon ng malaking liquidity na may cash at deposits na humigit-kumulang $1.9 bilyon. Iniulat din nito ang malaking halaga ng mga receivables, kabilang ang trade at contract assets, na halos $2.9 bilyon, at ang kanilang inventory assets ay nasa humigit-kumulang $466 milyon.

Mga Kinikilalang Manlalaro

Ang A.P. Moller-Maersk, isa sa pinakamalaking kompanya ng pagpapadala sa buong mundo, ay aktibong gumagamit ng mga digital na teknolohiya at AI upang i-optimize ang mga operasyon ng pagpapadala at mapabuti ang kaligtasan.

Samantala, ang Sea Machines Robotics ay isang kumpanyang nakabase sa Boston na nagde-develop ng mga autonomous vessel control system na nag-iintegrate ng AI para sa mas mataas na kaligtasan at kahusayan sa mga operasyon ng maritime. Ang kumpanya ay kinikilala sa pagiging pioneer ng unang industrial-grade control system na dinisenyo upang payagan ang autonomous at remote operation ng mga komersyal na sasakyang-dagat, kabilang ang mga workboat. Nagde-develop din ito ng advanced perception technology para sa iba’t ibang uri ng sasakyang-dagat kasama ang navigation assistance tech.

Pagkatapos nito, narito ang higanteng shipping na MSC, na naglunsad ng ID-based container pick-up, isang kauna-unahang teknolohiya sa industriya. Sa halip na gumamit ng PIN code para i-release ang mga container at i-transport ito, ang teknolohiya ay gumagamit ng ID at biometric data, kaya nagiging mas epektibo at ligtas ang proseso.

Ang Norway-based na Kongsberg Gruppen ay kasali rin sa pag-develop ng mga autonomous at AI-driven na solusyon para sa industriya, kasama ang iba pang kalahok tulad ng Bedrock Ocean Exploration, Ladar, Soshianest, i4 Insight, Buffalo Automation, Arinto Maritime GmbH, Vake, at Massterly.

Konklusyon

Gaya ng ating nakita, ang AI ay malawak nang naipapatupad at nagdudulot ng mga benepisyo sa industriya ng pagpapadala sa mga aspeto ng predictive scheduling at maintenance, autonomous ships, route forecasting, pag-aayos ng posisyon ng mga container, pag-optimize ng konsumo ng fuel, pagbawas ng emisyon, pagpapasimple ng mga back office operation, demand predictions, at dynamic pricing.

Siyempre, hindi rin perpekto ang AI; may mga pangunahing balakid sa malawak na pag-aampon nito tulad ng kakulangan sa tiyak na kasanayan, mababang kalidad ng datos, kawalan ng malinaw na estratehiya, at mga isyu sa tiwala. Hindi pa nababanggit, ang karamihan sa malalaking sasakyang-dagat ay wala pang tamang kakayahan sa komunikasyon. Mayroon ding mga regulasyong hadlang sa malawak na pag-aampon ng AI.

Sa kabila ng lahat ng ito, ang potensyal ng AI ay talagang hindi maaaring balewalain, at ang pagpapatupad nito ay patuloy na tumatanggap ng suporta. Sa paglipas ng panahon, habang umuunlad ang teknolohiya at lumalawak ang paggamit ng AI sa sektor, tiyak na makikita natin ang isang malaking transformasyon sa industriya ng pagpapadala.

I-click dito upang matutunan ang tungkol sa artificial general intelligence.