Angkasa Pura 2

Artificial Intelligence Bergelora di Industri Pelayaran

images (3)

BEKASI (BeritaTrans.com) – Gema seputar Artificial intelligence (AI) atau kecerdasan buatan terus berkembang, dengan perusahaan-perusahaan pelayaran mulai mengeksplorasi potensi AI dalam pemeliharaan prediktif, penjadwalan yang cerdas, dan analitik waktu-nyata. Berikut ini adalah ringkasan dari lima area spesifik yang akan mendapat manfaat dari kecerdasan buatan pada tahun 2020.

Industri pelayaran tumbuh dalam kepercayaan pada kapasitas teknologi AI untuk menjalankan proses di terminal peti kemas dan mengharapkannya untuk memainkan peran besar dalam operasi dalam waktu dekat.

Dalam sebuah survei oleh Navis, 83% responden berharap untuk meningkatkan investasi mereka dalam teknologi AI dalam tiga tahun ke depan. Sebagian besar peserta juga setuju bahwa AI dapat terlibat dalam proses otomatisasi di terminal, seperti penugasan peralatan penanganan kontainer (81%), sistem penghiasan (81%), tindakan yang direkomendasikan (69%), prediksi volume gerbang (59%) , dan penyimpanan kapal (52%).

Sekitar 56% mengatakan mereka sedang menguji coba teknologi atau melakukan penelitian terhadap kemampuan AI. Namun, ada beberapa cara untuk dilakukan karena hanya 11% yang mengkonfirmasi bahwa mereka sudah menggunakan AI dalam beberapa kapasitas dalam operasi terminal.

rabwjhunnkrsgtccpkrg

Mengenai apa yang mereka antisipasi sebagai tantangan terbesar bagi AI, 68% menyatakan bahwa itu adalah kurangnya keterampilan dalam teknologi. Sementara sekitar sepertiga mengatakan ada kekurangan kasus yang telah membuktikan keuntungan untuk bisnis. Tetapi karena teknologinya masih relatif baru, ini tidak mengejutkan.

Meskipun survei tersebut menanyakan jumlah pelanggan Navis yang relatif kecil, ini dapat dianggap sebagai indikasi bahwa industri sedang mempertimbangkan dengan serius apa yang ditawarkan AI.

Dalam perkembangan terpisah, Kawasaki Kisen Kaisha (K Line) telah memulai proyek untuk meneliti kemampuan AI untuk meningkatkan kualitas layanan pengiriman. Penelitian ini sedang dilakukan bekerja sama dengan sesama organisasi Jepang Universitas Hiroshima, Marubeni Corporation dan Institut Nasional Teknologi Maritim, Pelabuhan dan Penerbangan (MPAT). Proyek ini akan menggunakan model prediksi untuk logistik maritim dan kondisi pasar.

Mengurangi konsumsi bahan bakar

Tahun depan, Stena Line meluncurkan platform AI untuk mengurangi konsumsi bahan bakar pada armada kapalnya.

Sejak 2018, perusahaan telah bereksperimen dengan teknologi AI di feri Stena Scandinavica, yang melakukan perjalanan semalam dari Gothenburg di Swedia ke Kiel, Jerman utara. Perusahaan telah berkolaborasi dalam proyek ini dengan perusahaan teknologi Hitachi.

Pengujian ini telah membuktikan bahwa platform ini dapat memberikan penghematan bahan bakar hingga 3%.

Perangkat lunak Stena Fuel Pilot AI mampu memprediksi rute yang paling ekonomis dalam hal konsumsi bahan bakar. Faktor-faktor seperti cuaca, arus, dan variasi masalah potensial lainnya dipertimbangkan dan kemudian rute yang paling efisien direkomendasikan.

Perusahaan telah menetapkan target pengurangan konsumsi bahan bakar dan emisi karbon sebesar 2,5% per tahun. Dari total biaya operasional Stena, 20% dihabiskan untuk bahan bakar. Pada akhir 2020, Stena Line berencana untuk menginstal perangkat lunak AI pada 38 kapalnya di seluruh Eropa.

Salah satu faktor yang paling rumit untuk diprediksi adalah arus air, yang Stena harapkan dapat dimungkinkan dengan menyempurnakan teknologi AI. Ambisi utama Stena untuk AI adalah menciptakan sistem yang begitu tepat sehingga kapten dapat menggunakannya untuk merencanakan rute dengan penuh percaya diri.

Stena Line bertujuan untuk sepenuhnya dibantu oleh AI pada tahun 2021. Area di mana perusahaan telah didukung oleh AI termasuk administrasi, layanan pelanggan dan keuangan.

Sistem pengenalan gambar

AI sedang digunakan untuk sistem pengenalan gambar kapal sebagai bagian dari kolaborasi antara perusahaan teknologi China SenseTime dan perusahaan pengiriman Jepang Mitsui OSK Lines (MOL).

Sistem SenseTime menggunakan kamera resolusi sangat tinggi dan unit pemrosesan grafis (GPU) untuk secara otomatis mengidentifikasi kapal di daerah sekitarnya. Ini dimaksudkan untuk membantu meningkatkan keselamatan dan membantu menghentikan tabrakan kapal besar dengan yang lebih kecil. Hal ini juga dapat memberikan peringatan terhadap bahaya lain, terutama saat visibilitas buruk. Teknologi pengenalan gambar dapat digunakan untuk memantau jalur pelayaran, serta untuk operasi keamanan dan penjaga pantai.

Perusahaan Tiongkok mengembangkan mesin pengenalan grafis dengan menggabungkan teknologi pembelajaran mendalam AI dengan pengalaman maritim MOL yang luas. Sistem secara otomatis mengumpulkan data gambar, yang MOL ingin gunakan untuk menyempurnakan ketepatan teknologi.

Sistem ini telah diuji tahun ini di atas kapal pesiar jalur penumpang MOL, Nippon Maru. MOL berencana untuk mencoba solusi pada kapal lain karena perusahaan mengeksplorasi pengembangan kapal pintar otonom.

SenseTime saat ini adalah salah satu dari start-up AI terkemuka di dunia. Sebelumnya, perusahaan bekerja sama dengan Honda untuk mengembangkan mobil self-driving. Namun, produk SenseTime tidak mungkin diluncurkan di AS dalam waktu dekat. Start-up telah ditambahkan ke Daftar Entitas Pemerintah AS karena masalah keamanan nasional, di tengah perang perdagangan administrasi Trump dengan China.

Sistem navigasi

Navigasi adalah salah satu area yang jelas dengan potensi untuk penggunaan AI dalam pengiriman dan sejumlah sistem saat ini dalam pengembangan. Beberapa menggunakan elemen pengenalan gambar dan perangkat lunak pelacakan, di samping konektivitas IoT. AI dapat digunakan untuk menganalisis beberapa skenario navigasi.

Orca AI adalah salah satu platform navigasi AI yang sedang dikembangkan. Solusi perusahaan menggabungkan sensor dan kamera dengan algoritma pembelajaran yang mendalam. Ia mampu menemukan dan melacak kapal lain di atas air dan mengambil tindakan untuk menghindari tabrakan.

Sementara itu, anak perusahaan Wärtsilä Transas ‘Navi-Planner adalah platform AI yang menggunakan pembelajaran mesin untuk mengoptimalkan perencanaan perjalanan. Rute navigasi yang aman secara otomatis dibuat sesuai dengan grafik terbaru dan informasi lingkungan yang tersedia. Ini mencatat insiden nyaris terjadi dan insiden lain yang terjadi selama perjalanan. Sistem ini juga akan dapat menyesuaikan rute dan kecepatan untuk memastikan kedatangan terjadi sesuai jadwal.

Tidak mengherankan mengingat fokus utamanya pada AI, Stena Line juga telah mengembangkan solusi AI Captain-nya untuk navigasi kapal. Ia dapat menghitung ulang rute selama perjalanan ketika menerima informasi untuk mengatakan ada masalah dengan rute saat ini.

Kapal tanpa awak

TakeHelm_1571169024397-HR-1

Mungkin tujuan akhir untuk kecerdasan buatan dalam pengiriman adalah untuk memungkinkan kapal beroperasi tanpa awak. Ini diharapkan untuk mengambil lompatan ke depan pada tahun 2020.

Pada bulan September, Kapal Otonomi Mayflower (MAS) akan meninggalkan Plymouth di Inggris dan menuju Atlantik ke Massachusetts, AS. Ini akan menjadi rute yang sangat mirip dengan rute yang diambil pada 1620 oleh pemukim Eropa pertama di AS, tepatnya 400 tahun sebelumnya.

Perbedaan kali ini adalah bahwa tidak akan ada awak di atas kapal, dengan teknologi membuat keputusan tentang perencanaan rute dan penghindaran bahaya. Kapal trimaran akan menggunakan peralatan seperti radar, GPS, kamera, satelit, sensor dan LIDAR untuk perjalanan, dengan sistem AI yang disediakan oleh IBM. Sistem pembelajaran mendalam akan memungkinkan pengumpulan dan analisis data selama perjalanan.

Dalam keadaan darurat, kapal dapat melakukan panggilan satelit kembali ke Inggris untuk meminta bantuan. MAS akan mendapatkan kekuatannya dari matahari dan angin, dengan mesin diesel untuk cadangan.

Di tempat lain di industri ini, Yara Birkeland adalah kapal kontainer otomatis yang dikembangkan oleh Kongsberg dan Yara. Itu juga sepenuhnya listrik.

Namun salah satu masalah terbesar dengan kapal otomatis adalah ekonomi. Jumlah teknologi yang diperlukan untuk kapal kontainer otomatis sepenuhnya tidak akan murah. Yara Birkeland diperkirakan menelan biaya sekitar $ 25 juta, yang tiga kali lebih tinggi dari kapal kontainer ukuran setara. Selain itu, tanpa ada orang di dalamnya, itu bisa membuat mereka menjadi target bagi para perompak oportunis.

Sumber: ship-technology.com.