Yapay Zeka (AI) Kullanımıyla Deniz Yollarının Güvenliğini Sağlamak

Yapay Zeka, ya da AI, dünyayı kasıp kavurmaya devam ediyor. Ancak etkisi yalnızca sohbet botları ve sanal asistanlarla sınırlı değil. Daha çok, çeşitli sektörlerde maliyetleri ve insan hatası olasılığını azaltmak, verimliliği artırmak, daha fazla sürdürülebilirlik sağlamak ve daha iyi güvenlik önlemleri sunmak için kullanılıyor.

Denizcilik, AI’nın büyük potansiyel gösterdiği ve operasyon şekline devrim niteliğinde değişiklikler getirdiği bir sektör. Bu, denizcilik endüstrisinin dünya ticaretinin %90’ından fazlasını taşımasından dolayı büyük önem taşıyor.

Küresel ticarette denizcilik sektörünün önemi ve şirketlerin rekabetçi kalma çabaları göz önüne alındığında, nakliye operasyonlarında makine öğrenimi algoritmalarının kullanılması hayati önem taşıyor. Küresel ekonomi karmaşık ve zorlu bir ortam olduğundan, küçük iyileştirmeler bile önemli faydalar sağlayabilir.

Yapay zekaya yatırım hakkında her şeyi öğrenmek için buraya tıklayın.

AI’nın Nakliye Endüstrisindeki Kapsamı

Bildiğimiz gibi, nakliye yolları ekonomik ve çevre dostu olmaları nedeniyle küresel ekonomide büyük öneme sahiptir. Bu, dünya genelinde ülkeler arasında mal taşımak için güvenli ve verimli ulaşım yöntemlerine ihtiyaç duyulduğu anlamına gelir. Bu nedenle, bu yolları güvence altına almak için AI kullanmak hayati önem taşır.

Bu bağlamda, gelişmiş teknolojiler nakliye hatlarının karşılaştığı çeşitli zorlukları toplamak, analiz etmek, izlemek ve yanıtlamak için kullanılıyor. Örneğin, AI destekli sistemler gemi rotaları için gerçek zamanlı veri sağlar ve navigasyonu iyileştirirken, sensörler aracılığıyla sürekli gözetim güvenlik tehditlerini önler. Ayrıca, AI algoritmaları verileri analiz ederek bakım ihtiyaçlarını tahmin eder, böylece duruş süresini azaltır ve gemilerin en yüksek performansta çalışmasını sağlar.

NauticExpo’un birkaç yıl önce yaptığı tahmine göre, küresel deniz taşımacılığı gelirleri 2023 yılına kadar 200 milyar doların üzerine çıkabilir, ancak bunun gerçekleşmesi için sektörün “dijital teknoloji cephaneliğine AI eklemesi” gerekecek.

Nakliye endüstrisinde AI, nakliye şirketlerinin görevleri otomatikleştirmesine, planlamayı iyileştirmesine, operasyonları optimize etmesine, daha iyi kararlar almasına ve güvenliği artırmasına yardımcı olabilir. Ayrıca dağıtım planlaması, yükleme ve boşaltma operasyonlarının düzenlenmesi, akıllı zamanlama ve değişen piyasa gerçeklerine ve talebine uyum sağlamada da fayda sağlar. Bunun yanı sıra, AI’nın navigasyon kontrolleri, iletişim sistemlerinin güvenliği ve acil durum müdahalesinin iyileştirilmesinde büyük yardımı, genel nakliye güvenliğine katkıda bulunur.

Navis tarafından yapılan bir ankete göre, çok sayıda katılımcı AI’nın süreçleri otomatikleştirmede, özellikle konteyner taşıma ekipmanı atamaları ve güverte sistemlerinde kullanılabileceğini kabul ediyor. Diğer katılımcılar da AI’nın önerilen eylemler, kapı hacim tahminleri ve gemi yerleşiminde kullanılmasını görüyor. Ancak, teknoloji ve uzmanlık eksikliği AI için en büyük zorluktur; bu, teknolojinin hâlâ yeni olması nedeniyle anlaşılabilir.

Buna yardımcı olmak için şirketler zaten adımlar atmaya başladı. Örneğin, Orient Overseas Container Line (OOCL), AI aracılığıyla nakliye ağ operasyonlarını iyileştirmek için Microsoft’un Asya araştırma kolu ile iş birliği yaptı. Ortaklığın bir parçası olarak, makine öğrenimi ve yoğun eğitim oturumlarıyla AI geliştiricilerini eğitmek hedeflendi.

Güvenlik İçin Veriden Yararlanma

Etkili AI’nın veri bağımlı olduğunu belirtmek önemlidir — öğrenmeden tahmine kadar AI’nın iyi performans göstermesi için çeşitli ve büyük veri setlerine ihtiyacı vardır. Bu nedenle, nakliye sektörü karmaşık ve büyük veri setleriyle çalışmayı geliştirdikçe, insanlara gemileri çok daha verimli ve güvenli bir şekilde işletmelerine yardımcı olacak yeni AI sistemleri oluşturabilir.

En son olarak, Victoria Üniversitesi ve Kopenhag Üniversitesi Niels Bohr Enstitüsü’nden bilim insanları, sadece gemileri değil aynı zamanda petrol platformlarını da zarar veren büyük dalga (rogue wave) oluşumlarını tahmin etmek için AI kullandı. Araştırmacılar, okyanus hareketlerine dair 700 yıllık büyük veri setlerini kullanarak bu tür dalgaların olasılığını tahmin edebilen bir matematiksel model keşfettiler.

“Araştırmada, rogue dalgaları oluşturan nedensel değişkenleri haritaladık ve bunları bir modele dahil etmek için yapay zekayı kullandık,” dedi Niels Bohr Enstitüsü’nden eski doktora öğrencisi ve bilimsel çalışmanın yazarı Dion Häfner, “bu model rogue dalga oluşumunun olasılığını hesaplayabilir.”

Bunun için veri, ABD kıyılarındaki ve denizaşırı bölgelerdeki 150’den fazla farklı konumdaki buoy’lardan 24 saat boyunca toplandı. Çalışma, 100.000 dalgayı rogue dalga olarak kaydetti. Makine öğrenimini kullanarak araştırmacılar tüm veriyi bir algoritmaya dönüştürdü. Çalışma, bu rogue dalganın “lineer süperpozisyon” olarak bilinen bir faktörden kaynaklandığını buldu; bu, 300 yıldır var olan bir kavram ancak şimdi veriyle destekleniyor.

Bu, nakliye endüstrisi için, kargo gemisi şirketlerinin bu algoritmayı kullanarak tehlikeli dalga riskinin ne zaman ortaya çıkacağını tahmin edebilecekleri ve rotalarını önceden planlayabilecekleri anlamına geliyor.

Ayrıca, Singapur Yönetim Üniversitesi (SMU), Fujitsu ve A*STAR’ın Yüksek Performanslı Bilgi İşlem Enstitüsü (IHPC) gibi kuruluşlar, Singapur limanındaki ve dünyanın en yoğun deniz yolları olan Singapur Boğazı ve Malakka Boğazı’ndaki gemi trafiği yönetimi için büyük veri ve AI teknolojileri geliştirmek üzere bir süredir çalışıyor.

Bu kuruluşlar, gerçek dünya verilerini kullanarak sıkışıklık tahminlerini iyileştiren ve olası çarpışmaları tespit eden teknolojiler geliştirdi. Amaç, hava trafiği kontrolüne benzer şekilde bir sonraki nesil deniz trafiği koordinasyon teknolojisine sahip olmaktı.

Otonom gemilerdeki bu ilerleme ile ilgili olarak, SMU Laboratuvar Direktörü ve Kentsel Bilişim ve Mühendislik Mükemmellik Merkezi (UCE CoE) Baş Araştırmacısı Profesör Lau Hoong Chuin:

“Bu teknoloji, insan hatalarını azaltmak ve navigasyon güvenliğini artırmak için gemi trafiği yönetimini potansiyel olarak bozabilir.”

Bu arada, Singapur’un Tuas Limanı, Singapur Deniz Limanı Otoritesi tarafından geliştirilen Yeni Nesil Gemi Trafik Yönetim Sistemi (NGVTMS) kullanarak 2040 yılına kadar dünyanın en büyük tam otomatik limanı olmayı hedefliyor.

Nakliye Endüstrisinin Otomasyonu

Makine öğrenimi ve AI, bir on yılı aşkın süredir denizcilik ortamını şekillendiriyor ve büyümeye devam ediyor. Gelişmenin gerçekleştiği alanlardan biri, otonom gemilerin yoğun nakliye yollarını güvenli bir şekilde geçmesi veya karmaşık taşıma kanallarında gezinmesi gibi belirli görevler için insansız navigasyondur.

According to a 2023 ortak raporu Lloyd’s Register ve Thetius, gemi özerklik pazarları ve AI destekli sistemler beş yıl içinde toplam 5 milyar dolar değerinde olacak.

Gemilerin sayısı ve boyutu arttıkça potansiyel çarpışmalar da artmıştır. Avrupa Deniz Güvenliği Ajansı’na göre, 2014 ile 2019 yılları arasında yıllık olarak 4000 çarpışma ve olay rapor edilmiştir; bunların büyük bir çoğunluğu (yüzde 96’ya kadar) insan hatasına bağlanmaktadır.

Sonuç olarak, radar, LIDAR (Işık Tespiti ve Menzil Ölçümü), sonar, GPS ve AIS gibi sensörlerin sağladığı verilerle navigasyona yardımcı olmak amacıyla otonom ve uzaktan kontrol edilen gemiler deneme aşamasındadır.

2018’de, Sea Machines Robotics ve Danimarka merkezli A.P. Moller-Maersk, bir konteyner gemisinde AI destekli bir sistem test etmek için birlikte çalıştı; bu, denizcilik endüstrisinin bilgisayar görüsü, LiDAR ve algı yazılımının gemiye kurulmasını ve taşıma operasyonlarını iyileştirmesini ilk kez gördüğü zamandı.

Bunun için Sea Machines, araçlarda bulunan veri odaklı yardım sistemlerine benzer bir AI tabanlı çözüm benimseyerek denizde durum farkındalığını, nesne tanımlama ve takibini geliştirdi. Çözüm, geminin çevresel ortamından sürekli bilgi akışı toplamak için gelişmiş sensörler kullanır; bu bilgiler potansiyel çatışmaları tanımlamak ve izlemek için kullanılır ve ardından daha güvenli ve daha verimli denizcilik operasyonlarını kolaylaştırmak için etkili bir şekilde gösterilir.

Nakliye endüstrisinin otomasyonu önemli bir ivme kazanıyor. Japon nakliye firması Mitsui OSK Lines (MOL) ve Honda ile otonom araçlar üzerindeki iş birliğiyle tanınan Çinli teknoloji şirketi SenseTime, şimdi gemi görüntü tanıma sistemlerinde AI’dan yararlanmak için araştırma yürütüyor.

Bu kapsamda, SenseTime’ın sistemi ultra yüksek çözünürlüklü kameralar ve bir GPU kullanarak çevredeki gemileri otomatik olarak tanımlıyor; bu, büyük gemilerin daha küçük olanlarla çarpışmasını önlemeye ve güvenliği artırmaya yardımcı oluyor.

AI derin öğrenme teknolojisi ile MOL’un geniş denizcilik deneyiminin birleştirilmesiyle geliştirilen bu görüntü tanıma teknolojisi, aynı zamanda nakliye yollarını izlemek için de kullanılabilir.

Son olarak, Kasım ayında, Ford’un mobilite inovasyon kolu Michigan Central ve teknoloji merkezi Newlab, nakliye endüstrisini otomatikleştirmek için bir pilot proje başlattı. Bu sekiz haftalık proje süresince, ortaklar Detroit’in Monroe Limanı ve çevresindeki Büyük Göller su yolu altındaki su altı manzarasını dijital olarak haritalayan Mythos AI’dan bir otonom gemi test etti.

Bölgenin dijital ikizini oluşturarak, gemi kargo gemilerine süreçlerini iyileştirmek için daha fazla içgörü sağlamayı hedefliyor. Toplanan veriler, tamamen otonom nakliye rotaları oluşturmak, gelecekte otonom gemileri eğitmek ve otonom, düşük emisyonlu tekneler sunmak için kullanılacak. Mythos AI CEO’su Geoff Douglass:

“Otonom gemi teknolojisi deniz lojistiğini yeniden şekillendirecek. Bu yeniliğin diğer limanlara ölçeklendirilmesi, eski sistemleri dönüştürecek, emisyonları azaltacak ve küresel ölçekte ekonomik büyümeyi tetikleyecek.”

AI’ı Kullanarak Deniz Yollarını Güvence Altına Alan Şirketler

2019 McKinsey Global AI Survey, çeşitli iş alanlarında standart iş süreçlerinde AI kullanımının yıllık %25’e yakın bir artış gösterdiğini buldu. Özellikle lojistik, düzenli görevleri ortadan kaldırarak denizcilik endüstrisini iyileştirme konusunda teknolojinin büyük potansiyeli sayesinde AI odaklı bir sektördür.

AI benimsemesi üzerine McKinsey’nin ayrı sektörler arası çalışması, lojistik sektöründe proaktif bir stratejiye sahip erken benimseyenlerin %5’ten fazla kar marjı elde ettiğini buldu.

AI, nakliye operasyonlarına açıkça önemli faydalar sağlayabilir ve bu alanda harekete geçenler, daha verimli ağlar kurabilir, rekabet karşısında avantaj elde edebilir ve geleceğe en iyi şekilde hazırlanabilir.

Bugün, güvenli nakliye yolları için AI’ı araştıran ve uygulayan birkaç şirket bulunmaktadır.

1. Rolls Royce

Rolls-Royce, otonom nakliye üzerinde çalışan ve denizcilik operasyonlarında navigasyon ve güvenliği artırmak için AI kullanan bir şirkettir. Son yıllarda, şirket güvenlik risklerini azaltmak için Akıllı Farkındalık (IA) sistemi ve tamamen otonom ticari gemiler gibi çeşitli çözümler ortaya koydu. Bu çabaları kapsamında Rolls-Royce, Intel ve Google ile ortaklık kurdu.

2022 yılında Rolls-Royce, gelirini 12,691 milyar £’a yükselterek bir önceki yılın 10,947 milyar £’ından önemli bir artış gösterdi. Şirket ayrıca temel işletme karında da önemli bir artış kaydederek 652 milyon £’a ulaştı; bu, bir önceki yıla göre 238 milyon £’luk bir iyileşme anlamına geliyor.

2. Wärtsilä

Teknoloji şirketi Wärtsilä, navigasyon ve güvenlik için AI kullanımını da içeren akıllı nakliye teknolojileri geliştiren bir diğer firmadır. Şirket, akıllı liman çözümleri, gemi‑kıyı güvenli veri iletişimi ve e-navigasyonda birlikte çalışabilirlik üzerine çalışmaktadır.

Şirket, sipariş alımlarında %6 artış bildirerek 6.074 milyar EUR’ye ulaştı; bu, bir önceki yılın 5.735 milyar EUR’sundan artış anlamına geliyor. Ayrıca net satışlarda %22’lik önemli bir artış gördü; bu, 2021’deki 4.778 milyar EUR’ye kıyasla 5.842 milyar EUR’ye ulaştı ve bu satışların %48’i hizmetlerden kaynaklanıyor.

3. Nippon Yusen Kabushiki Kaisha

Nippon Yusen Kabushiki Kaisha (NYK), büyük bir Japon nakliye şirketi, 2021’de çarpışma önleme sistemini gösterdi. AI destekli algoritmaların yanı sıra görsel sensörler ve termal kameralar kullanan Orca AI, gemilere özellikle zor koşullarda artırılmış görüş sağlayan yeni bir gözetleme destek sistemi sunarak insan hatasını önlemek üzere tasarlandı.

2022 mali yılında, Nippon Yusen Kabushiki Kaisha (NYK), yaklaşık 1,9 milyar $ nakit ve mevduat ile önemli bir likiditeye sahipti. Ayrıca, ticari ve sözleşme varlıkları dahil olmak üzere yaklaşık 2,9 milyar $ alacak bildirdi; envanter varlıkları ise yaklaşık 466 milyon $’a ulaştı.

Öne Çıkan Oyuncular

A.P. Moller-Maersk, dünya çapında en büyük nakliye şirketlerinden biri, nakliye operasyonlarını optimize etmek ve güvenliği artırmak için dijital teknolojileri ve AI’ı aktif olarak kullanıyor.

Bu arada, Sea Machines Robotics, Boston merkezli bir şirket olup, denizcilik operasyonlarında güvenlik ve verimliliği artırmak için AI içeren otonom gemi kontrol sistemleri geliştiriyor. Şirket, ticari deniz araçlarının, iş teknelerinin dahil olduğu, otonom ve uzaktan işletilmesini sağlayan ilk endüstriyel‑seviye kontrol sistemini geliştirdiği için takdir topluyor. Ayrıca farklı gemi tipleri için gelişmiş algı teknolojisi ve navigasyon destek teknolojileri de geliştiriyor.

Daha sonra, sektör için bir ilk olan ID‑tabanlı konteyner toplama sistemini başlattığını iddia eden nakliye devi MSC var. Konteynerleri serbest bırakmak ve taşımak için PIN kodu kullanmak yerine, teknoloji temelde kimlik ve biyometrik verileri kullanarak süreci daha verimli ve güvenli hâle getiriyor.

Norveç merkezli Kongsberg Gruppen da sektörde otonom ve AI‑odaklı çözümler geliştirmeye katıldı; diğer katılımcılar arasında Bedrock Ocean Exploration, Ladar, Soshianest, i4 Insight, Buffalo Automation, Arinto Maritime GmbH, Vake ve Massterly yer alıyor.

Sonuç

Gördüğümüz gibi, AI, nakliye endüstrisinde tahmine dayalı planlama ve bakım, otonom gemiler, rota tahmini, konteyner yerleşiminin düzenlenmesi, yakıt tüketiminin optimize edilmesi, emisyonların azaltılması, arka ofis operasyonlarının düzenlenmesi, talep tahminleri ve dinamik fiyatlandırma konularında geniş bir uygulama ve fayda sağladı.

Elbette, AI sorunlardan yoksun değil; yaygın benimsenmesindeki temel engeller arasında belirli becerilerin eksikliği, veri kalitesinin düşük olması, net bir stratejinin olmaması ve güven sorunları bulunuyor. Ayrıca, büyük gemilerin büyük bir çoğunluğunun yeterli iletişim kapasitesine sahip olmadığı da belirtilmeli. Bunun yanı sıra, AI’nın geniş çapta benimsenmesinde düzenleyici engeller de mevcut.

Tüm bunlara rağmen, AI’nın potansiyeli göz ardı edilemez; uygulamaları giderek daha fazla destek görüyor. Zamanla, teknoloji ilerledikçe ve sektörde AI kullanımı arttıkça, nakliye endüstrisinde büyük bir dönüşüm yaşayacağımız kaçınılmaz.

Yapay genel zekâ hakkında bilgi edinmek için buraya tıklayın.