В последние дни 2025 года ученые из Техасского университета A&M представили систему SMART-SEA, призванную автоматизировать морской транспорт, помогая штурманам судов избегать столкновений. Разработанная под руководством доктора Мирьям Фюрт по контракту с двумя департаментами федерального правительства США (Министерством внутренних дел и Министерством энергетики), система интегрирует радиолокационные данные с алгоритмами машинного обучения, координируя дорожное движение в режиме реального времени и предлагая предложения маневры.
СМАРТ-МОРЕ анализирует необработанные радиолокационные изображения, определяя стационарные объекты, такие как нефтяные платформы и заброшенные нефтяные скважины, даже в сложных погодных условиях. Он оценивает маневренность корабля на основе моделей вычислительной гидродинамики (CFD) и машинного обучения, обученного на исторических данных о движении судна. Система также учитывает опыт экипажа, классифицируя его по уровням, что позволяет корректировать рекомендации.
Важно отметить, что он не берет на себя управление кораблем (пока). Решения остаются в руках человека, а предложения отображаются на рабочем столе с возможностью звукового оповещения.
Навигация, что думает рулевой
Система уже прошла испытания на научно-исследовательском судне — корабле «Трайдент». Внедрение SMART-SEA потенциально может значительно снизить количество коллизий. Это, в свою очередь, ежегодно приводит к многомиллиардным убыткам в результате повреждения самих кораблей, перевозимых ими грузов, а также угроз для жизни экипажей. Затраты на реализацию относительно невелики, что позволяет адаптироваться даже для прогулочных судов, что потенциально снижает количество аварий в прибрежных водах.
Искусственный интеллект все более широко используется в управлении морским движением. Эти инструменты оптимизируют работу автопарка, прогнозируя поломки и расход топлива посредством анализа сенсорных данных. В принципе, они аналогичны ИИ в авиационных системах управления воздушным движением (АТМ), которые прогнозируют конфликты курсов в воздухе, оптимизируя маршруты и минимизируя задержки. В свою очередь, алгоритмы ИКАО интегрируют данные о погоде и планы полетов, сокращая расход топлива и выбросы.
В обеих областях ИИ обрабатывает огромные наборы данных в режиме реального времени, повышая эффективность и безопасность. Это определенно огромный плюс
Морской транспорт прямо из «Матрицы»?
Однако все это имеет свою цену: устраняя одни угрозы, оно создает другие. Если не смотреть дальше, чрезмерная зависимость от систем искусственного интеллекта может привести к потере ситуационной осведомленности среди операторов, что увеличивает риск ошибок в чрезвычайных ситуациях. Некоторые исследования показывают, что автоматизация банкоматов снижает бдительность контролеров. Последствия в случае ошибок алгоритма – например, модельных «галлюцинаций» – могут быть катастрофическими.
Весьма опасной может оказаться и тенденция к централизации ранее рассредоточенного управления морским движением. Глобальный транспорт может подвергаться кибератакам, которые манипулируют данными радаров, вызывая ложные оповещения или отсутствуя. Никаких так называемых избыточность в критической инфраструктуре, такой как электросети или навигационные системы, повышает восприимчивость к сбоям. Более того, внедрение ИИ порождает этические проблемы, в том числе размывает вопрос об ответственности за возможные ошибки.
В контексте растущей сложности глобального морского (и воздушного) транспорта системы искусственного интеллекта, такие как SMART-SEA, предлагают многообещающее решение. Однако они не свободны от потенциально очень неприятных проблем. крючки. Полное описание работы в данной системе опубликовано здесь.
