業界分析|海運業界におけるAI活用の展望とリスク

リリース時間：2024-09-26クリック：0

2022 年 11 月 30 日、米国オープン人工知能研究センター (Open AI) は、生成言語モデル Chat GPT を開始しました。 2024 年 2 月 27 日、Open AI は大規模な人工知能ビデオモデルである Sora を発表しました。ユーザーは自分の考えやニーズを Sora に表現するだけで、必要なビデオを生成できます。これは、生成モデルが垂直型であることを意味します。特定のシナリオの適用がより具体的かつ垂直的であればあるほど、生成されるコンテンツはユーザーのニーズを満たすことができます。生成ラージモデル技術に代表される人工知能（以下、AI）の驚異的な能力は、従来の産業を一変させると予想されており、さまざまな産業でAIの活用に関する議論や考察が行われています。

AI が従来のコンピューターソフトウェアより優れている理由は、学習してタスクに適応し、検索履歴、市場の消費傾向、買い物客の消費習慣を分析してパーソナライズできる機能にあります。提案を行い、業界の効率を向上させます。マッキンゼー・アンド・カンパニーは AI を次のように定義しています。人工知能とは、機械を使用して、知覚、推論、学習、環境との対話、問題解決、創造性の発揮など、人間の脳と同様の認知機能を実行する能力です。 2024 年 2 月、BRITANNIA P&I は「THE USE OF AI IN SHIPPING」という記事を公開し、海運業界における AI の応用に期待を寄せました。

一般の人々にとって、STEM 科学が海運業界に与える影響は限られています。実際、現在のテクノロジーに関する限り、AI は無人船舶の運転や海運関連の航路に使用できます。海運業界の最適化、船舶メンテナンス計画の設計、貨物管理、物流管理の最適化、港湾運営管理、通信およびナビゲーションサービス、市場予測など。近い将来、AIは海運業界でより重要な役割を果たすことが予測されます。海運業界の例は次のとおりです。

セキュリティ行動分析

< div> 現在、すべての船舶には CCTV監視システムが装備されています。、AIを通じて数千隻の船舶を分析できます。監視データを分析して、乗組員が関連する作業手順を遵守しているか、甲板上で作業するときに適切な保護具を着用しているかなど、船舶上で改善が必要な事項を特定できます。 AI 分析は、船上の安全文化を効果的に改善し、的を絞った安全に関する提案を提供できます。

船舶の衝突回避

赤外線、カメラ、レーダー、船舶の操縦台湾の既存設備などを活用し、AI が船舶の航行エリアの水環境を無差別に監視し、オペレーターの年齢や運転習慣に基づいて具体的な航行提案を行うことで、ドライバーの負担と人的労力を大幅に軽減することができます。ある程度の間違い。

火災検知

現在の船舶火災検知は、船舶に設置された火災検知警報装置に依存していますが、船舶の周囲温度や煙濃度が閾値を超えると警報が作動することは明らかです。 AIを活用した火災検知システムは、現場のカメラで映像をリアルタイムに観測することで火災を監視すると同時に、過去に火災が発生した環境をAIがシミュレートし、火災の可能性を高精度に予測することができます。火災を防ぎ、乗組員と船の安全を最大限に確保します。

ルート最適化

AIが海況、海流、気象情報をリアルタイムに収集し、船の性能や作業状況に応じて最適な航行ルートを設計することで、燃料の節約と二酸化炭素排出量の削減を実現します。

貨物管理

コンテナ内の危険物の隠蔽および誤申告は、コンテナ船の火災の重要な原因の 1 つです。AI は貨物書類、コンテナの重量、寸法、物流情報を比較し、関連する危険物の隠蔽および誤申告を判断することができます。人事。

もちろん、すべてには 2 つの側面があります。運送業界への AI の導入は多くの利便性をもたらしますが、次のような例も挙げられます。

div>

ネットワークセキュリティ問題

サイバーセキュリティ問題は、AI 導入で直面する最も一般的な問題の 1 つであり、AI システムが攻撃されるとシステムの麻痺を引き起こします。海運会社は、ネットワークセキュリティ管理を強化し、AI 設定を標的としたネットワーク攻撃を防ぐための緊急計画を策定する必要があります。

データセキュリティの問題

AI の正確な判断は、データの精度と繰り返しのトレーニングに依存します。そのため、安全で信頼性の高い大規模モデルをトレーニングするには、AI が取得したデータの信頼性を確保することが重要です。そのためには、AI 開発者がデータを厳密に審査して精度を確保する必要があります。データの精度。

プライバシーの問題

AIの訓練と育成には大量のリアルタイムデータの入力が必要であり、これは船のリアルタイムデータをカメラを通じて収集する必要があることを意味し、乗組員の一部の個人データは必然的にサーバーにアップロードされます。、データ収集中に適切なデータ収集が必要となるため、個人のプライバシーと人工知能データの関係を処理して、データ収集が法的要件とセキュリティ要件を満たしていることを確認します。

実際、AI の開発はまだ初期段階にありますが、AI が示した超能力は関連業界に衝撃を与えており、その可能性の全容はまだ予測できません。しかし、AI の発展が止められない傾向であることは明らかであり、海運業界もこの変化に巻き込まれることになります。AI の発展は、海運業界に一連の労働力、技術、コスト、潜在的なリスクをもたらします。、しかし、何があっても、私たちはこの革新的なテクノロジーを受け入れるしかありません。

この記事は著者の個人的な意見のみを表しています

寄稿者 | Liu Wei

編集者 | Liu Yufei< br /> >

レビュー | Shen Jiaqiang、Dong Yiyi、Li Donglin

原題: 海運業界における AI 応用の展望とリスク

< /div>