Е-Дата уже своим названием подчёркивает важность точных и структурированных данных для морской отрасли. Данные - это новая нефть!
Предлагаем вашему вниманию перевод статьи из блога Voyager Worldwide: о том, какими данными нужно кормить, например, искусственный интеллект, и стоит ли его бояться.
Предлагаем вашему вниманию перевод статьи из блога Voyager Worldwide: о том, какими данными нужно кормить, например, искусственный интеллект, и стоит ли его бояться.
Искусственный интеллект – величайшее технологическое достижение или величайший риск для выживания человечества? Истина, как всегда, лежит где-то посередине.
Поскольку технологии находятся в зачаточном состоянии, трудно сказать, какое воздействие они смогут оказывать. На недавнем вебинаре, организованном Riviera Maritime Media, обсуждалось, что, даже с учётом ограниченного использования искусственного интеллекта на море, его польза для эффективности судоходства не вызывает сомнений.
Одна из традиционных проблем, связанных с улучшением эксплуатационных характеристик судов, заключается в том, что собранные данные широко варьируются. Скоростные и энергетические характеристики судна, выбор капитана, требования фрахтователя – всё взаимосвязано и затрудняет сбор репрезентативных данных.
Моделирование с использованием традиционных методов осложняется, но нейронным сетям легче обрабатывать такие варьирующиеся данные. Адъюнкт-профессор Университета Саутгемптона Адам Соби (Adam Sobey) использовал ИИ в своей работе для прогнозирования потребности судов в электроэнергии и получил всего 2%-ную ошибку прогнозирования в реальных погодных условиях.
"Результат лучше, чем у традиционных моделей. Мы получаем ошибку 4% для большинства данных о судах, и мы можем объединить результаты для прогнозирования. Нет необходимости оснащать каждый корабль, данные экстраполируются с высокой точностью", – сказал господин Соби (Adam Sobey).
Объединение этих данных с оптимизацией осадки и дифферента, а также с созданием воздушного слоя в подводной части корпуса может обеспечить значительную экономию топлива и, следовательно, снижение выбросов CO2. Оптимизация маршрута с использованием погодных алгоритмов, данных о приливах и времени задержек в портах, регулирование скорости и времени прибытия – всё это, по мнению эксперта, порадовало бы владельцев приростом доходов до 7% ежегодно.
Французский стартап SINAY предлагает аналогичный подход к решению проблемы производительности, развертывая алгоритмы для оптимизации навигации с целью повышения эффективности и снижения затрат. Компания создала своего рода морскую "Google Map" с определением характеристик окружающей среды по признакам, которые трудно вычислить обычным способом, но которые существенно влияют на эффективность.
Для этого необходимо обучение ИИ на основе реальных точных данных, которые сверены с данными автоматизированных систем, чтобы обеспечить более высокую достоверность информации о реальных судах и фактических местоположениях. "ИИ — это не магия, и он не творит волшебства, его нужно обучать и выстраивать, ему нужны входные данные", — говорит госпожа Мари Бессон-Лео (Marie Besson-Leaud), менеджер по продукции.
Недостаточно широкое использование ИИ в морской отрасли связано с нехваткой ресурсов и множеством ошибочных представлений, которые необходимо устранить. Люди не считают, что ИИ имеет отношение к их сфере деятельности.
Господинн Соби (Adam Sobey) оспорил идею о том, что ИИ автоматически означает только "автономное
судоходство", — по его мнению, люди по-прежнему будут в центре мореплавания. "Искусственный интеллект улучшает нашу работу, защищает людей от опасности. Машинное обучение развивается и используется десятилетиями, но настоящий ИИ с полным процессом автоматизации находится пока в зачаточном состоянии", – сказал он.
"Автономное судоходство постепенно продвигается. Есть наработки, но в большинстве случаев нет экономических обоснований. Нужны люди, и всегда будут нужны, отказ от капитана не сэкономит никаких денег, только люди принимают на себя ответственность за руководство", – сказал г-н Соби (Adam Sobey).
Госпожа Бессон-Лео (Besson-Leaud) отметила психологические барьеры по поводу автономных судов,
аналогичные сомнения есть и в аэрокосмической сфере. Исследования показывают реальную озабоченность по поводу будущей замены людей ИИ. Но искусственный интеллект — это поддержка человеческой деятельности, даже на полуавтономном судне всё равно будут люди на борту.
Для любого стартапа в контексте искусственного интеллекта, данные — это новая нефть. До сих пор драгоценный ресурс растрачивался впустую. В будущем возникнет необходимость передавать и сохранять знания, использовать данные, а не выбрасывать их. Госпожа Бессон-Лео (Besson-Leaud) считает, что обладатели информации, распорядители данных по-прежнему сдержанно относятся к обмену данными. Нужна стратегия обмена данными, прозрачная для всех партнёров. Потребуется время для реализации потенциальных возможностей.
"Порты, в частности, не всегда знают, как использовать имеющиеся данные. ИИ интересен тем,
что существующие данные могут быть интегрированы в моделирование, при условии, что они
точные и структурированные". Другие возможности ИИ, как например, предсказание погоды и, следовательно, траектории движения судна — могли бы оказаться ценными для специалистов по страхованию? По мнению господина Соби (Adam Sobey), нет. Несмотря на то, что информация о погоде становится всё лучше, интерес в основном теоретический.
"Капитан контролирует ситуацию, решает, насколько можно полагаться на навигационный ИИ при
принятии решений, а ИИ обеспечивает общую картину", - сказал он. Создание настоящей нейронной сети для навигации потребует сбора данных всех доступных маршрутов судоходства и данных о портах, их объединения в интегрированную систему службы мониторинга движения судов, которая могла бы поддерживать управление движением, оптимизацию и безопасность судов.
Господинн Соби (Adam Sobey), читает, что нормы и правила развиваются недостаточно быстро: "Нужны
стандарты данных для моделирования искусственного интеллекта, и отсутствие стандартов замедляет прогресс. Нужна объектная модель, структурные элементы, инструменты для того, чтобы последствия любых изменений были ясно видны".
Источник: https://voyagerww.com/
Перевод: https://edatallc.com/
 |
| Кто боится искусственного интеллекта? / Фото: Adobe Stock |
Поскольку технологии находятся в зачаточном состоянии, трудно сказать, какое воздействие они смогут оказывать. На недавнем вебинаре, организованном Riviera Maritime Media, обсуждалось, что, даже с учётом ограниченного использования искусственного интеллекта на море, его польза для эффективности судоходства не вызывает сомнений.
Одна из традиционных проблем, связанных с улучшением эксплуатационных характеристик судов, заключается в том, что собранные данные широко варьируются. Скоростные и энергетические характеристики судна, выбор капитана, требования фрахтователя – всё взаимосвязано и затрудняет сбор репрезентативных данных.
Моделирование с использованием традиционных методов осложняется, но нейронным сетям легче обрабатывать такие варьирующиеся данные. Адъюнкт-профессор Университета Саутгемптона Адам Соби (Adam Sobey) использовал ИИ в своей работе для прогнозирования потребности судов в электроэнергии и получил всего 2%-ную ошибку прогнозирования в реальных погодных условиях.
"Результат лучше, чем у традиционных моделей. Мы получаем ошибку 4% для большинства данных о судах, и мы можем объединить результаты для прогнозирования. Нет необходимости оснащать каждый корабль, данные экстраполируются с высокой точностью", – сказал господин Соби (Adam Sobey).
Объединение этих данных с оптимизацией осадки и дифферента, а также с созданием воздушного слоя в подводной части корпуса может обеспечить значительную экономию топлива и, следовательно, снижение выбросов CO2. Оптимизация маршрута с использованием погодных алгоритмов, данных о приливах и времени задержек в портах, регулирование скорости и времени прибытия – всё это, по мнению эксперта, порадовало бы владельцев приростом доходов до 7% ежегодно.
Французский стартап SINAY предлагает аналогичный подход к решению проблемы производительности, развертывая алгоритмы для оптимизации навигации с целью повышения эффективности и снижения затрат. Компания создала своего рода морскую "Google Map" с определением характеристик окружающей среды по признакам, которые трудно вычислить обычным способом, но которые существенно влияют на эффективность.
Для этого необходимо обучение ИИ на основе реальных точных данных, которые сверены с данными автоматизированных систем, чтобы обеспечить более высокую достоверность информации о реальных судах и фактических местоположениях. "ИИ — это не магия, и он не творит волшебства, его нужно обучать и выстраивать, ему нужны входные данные", — говорит госпожа Мари Бессон-Лео (Marie Besson-Leaud), менеджер по продукции.
Недостаточно широкое использование ИИ в морской отрасли связано с нехваткой ресурсов и множеством ошибочных представлений, которые необходимо устранить. Люди не считают, что ИИ имеет отношение к их сфере деятельности.
Господинн Соби (Adam Sobey) оспорил идею о том, что ИИ автоматически означает только "автономное
судоходство", — по его мнению, люди по-прежнему будут в центре мореплавания. "Искусственный интеллект улучшает нашу работу, защищает людей от опасности. Машинное обучение развивается и используется десятилетиями, но настоящий ИИ с полным процессом автоматизации находится пока в зачаточном состоянии", – сказал он.
"Автономное судоходство постепенно продвигается. Есть наработки, но в большинстве случаев нет экономических обоснований. Нужны люди, и всегда будут нужны, отказ от капитана не сэкономит никаких денег, только люди принимают на себя ответственность за руководство", – сказал г-н Соби (Adam Sobey).
Госпожа Бессон-Лео (Besson-Leaud) отметила психологические барьеры по поводу автономных судов,
аналогичные сомнения есть и в аэрокосмической сфере. Исследования показывают реальную озабоченность по поводу будущей замены людей ИИ. Но искусственный интеллект — это поддержка человеческой деятельности, даже на полуавтономном судне всё равно будут люди на борту.
Для любого стартапа в контексте искусственного интеллекта, данные — это новая нефть. До сих пор драгоценный ресурс растрачивался впустую. В будущем возникнет необходимость передавать и сохранять знания, использовать данные, а не выбрасывать их. Госпожа Бессон-Лео (Besson-Leaud) считает, что обладатели информации, распорядители данных по-прежнему сдержанно относятся к обмену данными. Нужна стратегия обмена данными, прозрачная для всех партнёров. Потребуется время для реализации потенциальных возможностей.
"Порты, в частности, не всегда знают, как использовать имеющиеся данные. ИИ интересен тем,
что существующие данные могут быть интегрированы в моделирование, при условии, что они
точные и структурированные". Другие возможности ИИ, как например, предсказание погоды и, следовательно, траектории движения судна — могли бы оказаться ценными для специалистов по страхованию? По мнению господина Соби (Adam Sobey), нет. Несмотря на то, что информация о погоде становится всё лучше, интерес в основном теоретический.
"Капитан контролирует ситуацию, решает, насколько можно полагаться на навигационный ИИ при
принятии решений, а ИИ обеспечивает общую картину", - сказал он. Создание настоящей нейронной сети для навигации потребует сбора данных всех доступных маршрутов судоходства и данных о портах, их объединения в интегрированную систему службы мониторинга движения судов, которая могла бы поддерживать управление движением, оптимизацию и безопасность судов.
Господинн Соби (Adam Sobey), читает, что нормы и правила развиваются недостаточно быстро: "Нужны
стандарты данных для моделирования искусственного интеллекта, и отсутствие стандартов замедляет прогресс. Нужна объектная модель, структурные элементы, инструменты для того, чтобы последствия любых изменений были ясно видны".
Источник: https://voyagerww.com/
Перевод: https://edatallc.com/
