FleetMon a fourni des données AIS pour la navigation intérieure dans le cadre du projet SELECT de la TU Berlin. Cet article, publié dans la revue Internationales Verkehrswesen, montre comment les prévisions d'heures d'arrivée basées sur des données peuvent accroître la fiabilité des transports par voie navigable.
L'évaluation d'une situation de trafic (maritime) nécessite une formation solide et une expérience professionnelle. Les décisions peuvent être prises sur la base de cette formation et de cette expérience. Les navires (partiellement) autonomes doivent être formés ou ont besoin d'algorithmes généralisés pour réagir de manière appropriée dans toute situation. L'objectif est que les navires soient capables de déterminer la distance de manœuvre technique et la distance de sécurité personnelle perçue requise.
Ce projet vise à accroître la sécurité maritime et est conçu dans le domaine de la recherche sur la sécurité. Grâce à l'utilisation de l'intelligence artificielle, le Vessel Traffic Service Center (VTS), le Fleet Operation Center (FOC) et le Vessel Coordination Center (VCC) seront technologiquement préparés à l'apparition de navires hautement automatisés. Des concepts sont en cours d'élaboration pour visualiser ces informations dans l'interface homme-machine (IHM).
Une méthode est en cours d'élaboration pour les zones maritimes et les ports afin de déterminer le nombre de personnes en mer. À cette fin, les informations provenant des bases de données de navires et de la communauté FleetMon sont regroupées. Le nombre de personnes dans une zone maritime est essentiel pour la mise à disposition de ressources de sauvetage maritime suffisantes.
Dans le cadre de ce projet, une méthode est développée pour identifier les quasi-accidents de navires. À cette fin, les limites techniques des navires mais aussi le domaine de la sécurité personnelle des officiers nautiques seront examinés. Ces données pourront ensuite être utilisées pour l'élaboration de nouvelles directives relatives à l'exploitation des navires.
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