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PRESEA - 海上の安全性を高めるためにAIが支援する交通量予測

目次

プロジェクトの背景

レトロスペクティブな考察とは対照的に、特定の海域や港湾における船舶交通の予測的な概観はまだ可能ではありません。経済的な側面だけでなく、海上交通の予測は安全や環境政策の観点からも重要である。航路を塞いだり狭めたりする事故やサルベージ(例:スエズ運河のEVER GIVEN)が発生した場合、交通量予測はその地域の将来の船舶交通の管理を容易にするものです。このプロジェクトは、海運業界に新しいサービスを提供し、革新的なビジネスモデルを可能にします。このアプリケーションは、港の予測や到着時間の改善から恩恵を受ける海上物流会社や、北海やバルト海の予想交通量について初めて詳細な情報を事前に入手できる海上保安当局にとって有益なものです。PRESEAの一環として開発された海上交通予測のためのウェブアプリケーションは、海運会社、運河運営会社、交通管制センターで利用され、海上交通の安全性を高めています。

プロジェクト目標

PRESEAの目的は、AIがサポートするリアルタイムベースのソフトウェアアプリケーションを開発し、北海とバルト海の一定エリアの実際の海上交通を14日前まで予測し、ユーザーフレンドリーな方法で表示することである。このソフトウェアは、AISデータ(船舶自動識別装置)、定期航路、フェリー、クルーズ船の時刻表、潮汐や天候のデータなどを基に作成されています。 

プレイ動画

国連位置情報コードの見直し

海上交通の予測に不可欠なステップは、AISにおける目的地の解釈である。多くの場合、船舶はこの目的のためにUNLoCodeを使用しています。JCSが港のLoCodeをすべて記録しているかどうかを確認するために、これらを4500以上のFleetMon Port Areasと比較しました。この調査において、国連データベースにいくつかの誤りが発見され、当局に報告された。

航海中の近日中の港の確認

複雑な手順で、AISに含まれる目的地の文字列をもとに、次の港を決定する。この目的のために、30万以上の港湾名の代替表記と解釈が使用される。最後に寄港した港を考慮し、次の港はUNLoCodeとともに決定される。

側面の例では、アトランティッククローバー号が次の港がベトナムのホンガイであることが確認されました。この船は今、ルーティング・アルゴリズムを使って目的地まで誘導されている。

次の重要なステップは、予想される今後の港を決定することである。この目的のために、2010年から2020年までの寄港地を用い、各船舶(AIS A-Class)の寄港地と現在の管理者、船主を照合し、次の5港を予測する。このプロセスのために何億もの寄港地が調査され、記述されたように互いの関連性がもたらされた。
その結果の恒久的な検証を行った。この処理では、過去の任意の時点にジャンプし、その後の過去と結果を照合した。
評価の結果、極めて良好な的中率を示し、JCSはほぼ全ての商業船舶の寄港を予測することができるようになった。

インプリメンテーション

共同プロジェクト「MERMAID(Maritime Routing Maps based on AIS Data)」の協力のもと、世界中の船舶交通とそのアルゴリズム、さらに人工知能(AI)の基本プロセスの適用について情報を相互にリンクさせています。AIの目的は、過去の寄港地、船の種類、長さを考慮し、次の港をできるだけ正確に予測することです。PRESEAの特別なイノベーションは、浅瀬や海峡などの静的な環境条件をすでに考慮している航路ネットワークに、船の種類に応じた複雑な計算に基づいて、気象現象が発生した場合にリアルタイムで航路誘導をシフトする自動動態を提供することである。

結果

このプロジェクトで達成された重要なマイルストーンは、次の目的港を90%以上の確率で確実に検出すること(AIS Destination Interpreter)です。船上のAISに目的地や目的港を手入力する場合、入力ミスやあいまいな略語がよく発生します。FleetMon が開発した自己学習アルゴリズムにより、手入力と実際の行き先港を比較し、港湾情報を明確に解釈することが可能になりました。もう一つのマイルストーンは、船舶の港への到着予定時刻(ETA)の改善である。荷物の積み込み時間や嵐などの天候による遅れは、PreSEAの範囲内で本来の到着時間と相関があるため、より正確な移動時間を割り出すことができるようになった。2021年11月30日のプロジェクト終了後も、JAKOTA Cruise Systemsは、実証機を世界の海上交通予測のための市場性のある製品に発展させる予定です。

成果の可視化

ポスター1:船舶自動識別装置(AIS) 海上交通の安全性向上と船舶管理改善のため、様々な船舶にAISが装備義務化されました。どの船舶が影響を受けるのか、どのようにシステムが設定され、どのように機能するのか、その他AISに関するいくつかの情報をまとめ、分かりやすくポスターで紹介します。

ポスター2:世界の同名の港 船が目的地を明示し、AISに正しく表示するために、各港にはLOCODEと呼ばれるものがあります。しかし、乗組員がAISに港の正式名称を入力してしまうことがあります。世界には同じ名前の港がいくつもあるため、場合によってはあいまいな表現になることがあります。このポスターでは、最も重要なものを図解しています。

ポスター3:UN/LOCODE サブプロジェクトの主要なタスクの1つは、目的港を割り当てるための有意義なアルゴリズムの開発です。これらは通常、いわゆるLOCODEとしてAISに入力されます。このため、LOCODEの法的根拠や、誰がどのように割り当て、文書化するかなど、さまざまな疑問が生じました。わかりやすく説明するために、このトピックに関する最も重要な情報を記載したポスターを作成しました。

プロジェクトの完了

2022年春のプロジェクト完了後、以下のマイルストーンをまとめることができます。90%以上の確率で、近日中の港を確実に認識できるようになる。自己学習アルゴリズムにより、手入力された目的地港のスペルミスやあいまいな略語を実際の目的地港と照合し、曖昧さなく解釈できるようになる。その結果、将来の港への到着時刻(ETA=Estimated Time of Arrival)をより正確に割り出すことができるようになりました。なお、オンラインクロージングイベントでは、プロジェクトの抜粋と成果を発表する予定です。今後、人工知能や船舶の安全性、排ガスなどに関する研究や製品開発が進むことはほぼ確実とみられています。産業界では、2022年半ばから大手企業数社で社内研究の一環としてプロジェクトの成果が活用され、その後物流部門で実用化される予定です。

Maritime Cluster Northern Germany
PreSEAプロジェクトの最終イベントは、「AIが支援する海上交通予測による海上サプライチェーンの回復力の向上|PRESEA」をモットーに、2022年5月16日13時~15時30分までデジタルで開催される予定です。主催は、FleetMon 、北ドイツ海事クラスター海事セキュリティ専門家グループです。

イベント情報

いつ2020年9月24日

プロジェクトPRESEAの発表が行われました。発表タイトルは「PRESEAプロジェクト-緊急時の海上交通予測の優位性-」です。

ブログ・出版物

海運におけるデータ革命

FleetMon は、過去のAISデータに基づいて船舶から次の港の目的地を予測する、スケーラブルなAIベースのアプローチに取り組んでいます。この手法は、主に船舶のAIS目的地エントリーが解釈できない場合の補填として意図されている。我々は、高精度の超並列予測タスクに適したマルコフモデルに基づいて構築された、安定的かつ効率的なデータベース内AIソリューションを見つけることに成功しました。この研究は、PRESEA("Real-time based maritime traffic forecast")と呼ばれる資金提供プロジェクトの一部である。

リアルタイムの海上交通予測は、海上物資の流れの整理と最適化にどのように役立っているか

2019年夏から始まったPRESEA研究プロジェクトの一環として、リアルタイムベースの海上交通予測アプリケーションを開発する予定です。問い合わせ時の船舶の位置を表示する既存のシステムとは対照的に、新しいソフトウェアのプロトタイプは、世界中のあらゆる海域について、今後数日間の船舶の予想数を計算し、表示するものです。

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プロジェクト・コーディネーター

JAKOTA クルーズ・システムズ社

FleetMon | 七つの海を追って

プロジェクトパートナー

アソシエイトパートナー

Reederei F.Laeisz、Daimler AG、Synfioo、DNV

ドイツ連邦共和国 経済・エネルギー省
創業者

BMWI - 連邦経済・エネルギー省

プロジェクトの枠組み

海上保安のためのリアルタイム技術

ユーリッヒのプロジェックトラーガー
プロモーター

ユーリッヒのプロジェックトラーガー

プロジェクト期間

2019年6月~2021年11月

資金調達量

750,000ユーロ

お問い合わせ先

プロジェクトロゴ (.png、透明)

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