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LEAS - apoio à decisão em terra para situações de tráfego com embarcações altamente automatizadas ou autónomas que utilizam IA.

Tabela de Conteúdos

Introdução de LEAS

As rotas de transporte marítimo são actualmente caracterizadas por uma crescente digitalização e automatização a bordo dos navios. Um maior desenvolvimento de navios parcialmente a altamente automatizados e autónomos está actualmente a ser investigado em todo o mundo e implementado em desenvolvimentos de protótipos. Até agora, tem sido dada pouca atenção à integração técnica e operacional de tais navios no sistema existente de navios convencionais e serviços de controlo de tráfego em terra. A fusão de regimes de tráfego e monitorização é particularmente importante perto de costas com elevada densidade de tráfego, onde as decisões são por vezes necessárias no mais curto espaço de tempo possível.

Resumo do Desenvolvimento

LEAS concentra-se na concepção, implementação e demonstração de serviços de apoio em terra baseados em inteligência artificial (IA) para embarcações convencionais de navegação autónoma e possivelmente não tripuladas (tráfego misto). Assim, é abordado um cenário de transporte marítimo para o qual - para além de alguns estudos de simulação - não existe qualquer experiência prática sobre requisitos e procedimentos operacionais. Os componentes e módulos consultivos desenvolvidos baseiam-se em elementos que trabalham com inteligência artificial (IA) e são implementados numa interface homem-máquina (IHM) inovadora. Esta última destina-se a indicar ao operador humano a intenção ou objectivos perseguidos pelo sistema automatizado e os meios empregues.

Situação exemplar

O seguinte exemplo de um cenário de segurança fictício é utilizado para ilustrar a questão do apoio em terra para melhorar a segurança e eficiência do transporte marítimo costeiro em situações de tráfego envolvendo embarcações altamente automatizadas ou autónomas em relação a centros de serviços de tráfego de embarcações (VTS).

Thomas concluiu recentemente com sucesso a sua formação como operador num centro de tráfego VTS. Ele é um dos primeiros a exercer esta profissão sem ter ele próprio ido para o mar. Estamos em Outubro de 2025, uma noite de Outono com duches e ventos rajados aproxima-se. Além de Thomas, há mais dois empregados de serviço, pelo que o requisito mínimo de tripulação é cumprido.

Domina com confiança os 12 monitores e os diversos sistemas de apoio porque está bem preparado através da formação. Rotineiramente, observa o tráfego até que a intensidade da rádio de voz aumente. Aparece um alarme, indicando que um navio deixou o esquema de separação de tráfego (TTS) perto do parque eólico a norte de Helgoland. Outro navio, obviamente altamente automatizado, aproxima-se. Está lá alguém na ponte? O próprio centro de monitorização da companhia de navegação está de olho na situação? Está a começar a surgir um risco de colisão com o navio que acaba de sair do TTS. Não há provas de uma manobra evasiva. O navio automatizado como detentor do curso continua a navegar de acordo com as regras. O outro navio, como o que é obrigado a tomar medidas evasivas, toca agora o limite de segurança do parque eólico. Aí não é profundo, razão pela qual o alarme do perigo de encalhamento é accionado. Entretanto, foram levantados seis alarmes diferentes na área de monitorização. Qual deles tem a maior prioridade, qual é o mais urgente? Thomas tem de decidir. É bom que agora esteja disponível para ele um sistema de apoio à decisão baseado em IA para este fim.

LEAS objectivos de trabalho científico/técnico

  1. As anomalias no comportamento de condução dos navios podem ser detectadas principalmente a partir de dados AIS, utilizando métodos baseados em IA para monitorização do tráfego?
  2. Como pode a IA ser utilizada para contrariar uma escalada de perigo em situações de tráfego complexo?
  3. Como pode a IA ser utilizada para detectar e eliminar a influência de erros que ocorrem ao determinar os dados de posição de um navio?
  4. Pode a IA ser utilizada para obter uma previsão mais rápida e mais fiável das características de manobra de uma embarcação para monitorização do tráfego?
  5. Como deve ser concebida a interface homem-máquina (HMI) de um sistema VTS equipado com métodos baseados em IA?
  6. Como deve um sistema de simulação ou demonstrador ser estruturado para incorporar funcionalidades de IA e ser utilizado para avaliação?
  7. O actual quadro legal é suficiente para utilizar a IA no domínio marítimo para apoiar os operadores de VTS?

Principais pacotes de trabalho

Monitorização do tráfego e fluxos de dados

Os regulamentos nacionais e internacionais e as suas dependências (por exemplo, IMO/IALA) serão resumidos e analisados. Em particular, serão considerados os regulamentos emergentes para MASS (Maritime Autonomous Surface Ships). As actividades para o desenvolvimento futuro das operações VTS serão comparadas num contexto internacional.

Conceito de gestão de tráfego e arquitectura do sistema

Os processos futuros para os transportes mistos são especificados e modelados. Além disso, são desenvolvidas propostas de centros VTS para lidar com a MASSA. As especificações incluem formatos de dados, taxas de transmissão e distâncias, assim como formatos de saída e um modelo de base de dados. Além disso, os requisitos de dados desenvolvidos e os formatos de dados propostos serão alinhados com as directrizes e normas actualmente em desenvolvimento (por exemplo, Compêndio IMO, especificações IALA). Os cenários de tráfego serão especificados para verificar as capacidades técnicas dos módulos.

A agregação de todos os fluxos de dados é essencial para o desenvolvimento dos módulos de IA. O registo seguro e estruturado dos dados permite a formação off-line dos módulos de IA e a verificação posterior. Em particular, as inconsistências nos dados e aberturas são identificadas e removidas. Além disso, será desenvolvido um conceito para a transferência entre o back- e o frontend para o VTS baseado na web.

O demonstrador requer o desenvolvimento de uma arquitectura robusta de software e hardware. As interfaces e os requisitos técnicos serão definidos. Também serão definidos os módulos do sistema e será definida a troca de sensores, consciência situacional e informação de rota entre o navio e a costa, bem como a posterior integração do sistema nas soluções VTS de hoje.

Interface homem-máquina para suporte de VTS baseado em IA

A base é a ISO 9241-210 "Ergonomia da interacção homem-sistema - Parte 210: Design centrado no ser humano para sistemas interactivos". O processo de concepção é um procedimento iterativo com contínua optimização e adaptação de soluções de concepção, com base em avaliações centradas no utilizador. O processo de concepção é um procedimento iterativo com contínua optimização e adaptação de soluções de concepção com base em avaliações centradas no utilizador. O envolvimento dos utilizadores tem lugar sob a forma de workshops e entrevistas.

Sistemas e módulos de apoio à decisão baseados em IA

O pacote de trabalho fornece todos os dados necessários para o desenvolvimento de módulos de IA. Além disso, os algoritmos de IA são desenvolvidos e verificados. Assim, este representa o pacote de trabalho principal de LEAS.
Além disso, os módulos de IA necessários para a parte do projecto baseada na web serão desenvolvidos aqui.

Módulo AI 1 - Apoio à decisão para selecção de dados de posição

  • Definição de formação e conjunto de dados de teste
  • Implementação de modelos de comparação baseados em métodos estatísticos clássicos, por exemplo Determinação da densidade em histogramas, Modelos de Mistura Gaussiana ou Máquinas Vectoriais de Apoio de Classe Única
  • Análise do conjunto de dados para diferentes projecções no espaço de parâmetros como, por exemplo: Elevação, Ângulo de Azimute, Relação sinal/ densidade de ruído, Tipo de satélite (Bloco 2/3 do GPS), Nº de satélite, Posição da embarcação, Orientação da embarcação.
  • Selecção de pelo menos dois métodos de aprendizagem profunda, por exemplo, normalização de fluxos
  • Melhoria Iterativa dos modelos por hiperparametria de optimização
  • Comparação com modelos clássicos de comparação relativamente à consistência de todos os modelos
  • Implementação da interface com o IHM

Módulo AI 2 - Escalada de risco e avaliação da situação

  • Extracção de situações de encontro histórico
  • Determinação do perigo de uma situação com a ajuda de domínios de navios e valores-limite derivados
  • Determinação do último momento possível de uma intervenção
  • Resolução de situações perigosas através da previsão de manobras com Aprendizagem Profunda
  • Verificação do procedimento de aprendizagem no pós-processamento
  • Identificação e gestão segura de situações complexas de tráfego

Módulo AI 3 - Detecção Inteligente de Anomalias

  • Identificação de movimentos e situações anómalas de navios sob várias condições
  • Investigação de trajectória no que diz respeito à rota e velocidade
  • Determinação do ponto de intervenção o mais cedo possível no curso do navio
  • Verificação do procedimento de aprendizagem no pós-processamento

Módulo AI 4 - Previsão de movimento de embarcações autónomas

  • Classificação dos vasos como base para o desenvolvimento da IA.
  • Estimativa de parâmetros para classes de embarcações com base em dados históricos e estatísticos AIS e outras fontes de dados utilizando o Deep Learning
  • Verificação de conjuntos de parâmetros para classes de navios

Módulos demonstradores de apoio à decisão baseados em IA com IHM inovador.

Nesta parte do trabalho, os dois manifestantes são desenvolvidos. As maquetas da IHM serão implementadas, as interfaces entre os módulos de IA e os front-ends da IHM serão realizadas e integradas no sistema de simulação para criar um ambiente de utilizador realista que possa ser avaliado.
Para este fim, os módulos de IA são reunidos nos demonstradores. Isto inclui a integração dos módulos de IA no sistema de simulação, criação de interfaces entre dados em tempo real ou simulador e protótipos de IA para fornecer dados de sensores realistas e informação de posição.
Além disso, é gerada a estrutura básica para uma infra-estrutura VTS baseada na web.

Em três lugares, os resultados de LEAS serão integrados como um protótipo

  • Infra-estrutura MSCW (Maritime Simulation Center Warnemünde | HSW | Germany)
  • Sistema simulador no Centro Fraunhofer de Logística Mairitme (CML | Hamburgo | Alemanha)
  • VTS com base na Web completo em FleetMon (Rostock | Alemanha)

Dentro deste pacote de trabalho, está planeado continuar os testes de carga de segurança cibernética para infra-estruturas VTS baseadas na web.

O Demonstrador | Resultado

Com a conclusão do projecto, é possível avaliar o efeito da MASS nos centros de tráfego. Podem também ser feitas recomendações de acção sobre como os futuros navios altamente automatizados devem ser afixados na parte da frente. O comportamento de condução destes navios especiais será previsto utilizando IA para fornecer aos operadores uma imagem fiável da situação.

Eventos / Reunião de estado

Reunião de lançamento do digital realizada em 02-2022

Foto da reunião online

Na sexta-feira, 11 de Fevereiro de 2022, teve lugar a reunião oficial de pontapé de saída para o LEAS. Devido à Corona, esta teve de ser realizada digitalmente. Em 5 horas, o conteúdo individual do trabalho foi discutido e os passos seguintes derivaram disto. Todos os parceiros, todos os parceiros associados e a agência executora do projecto estiveram presentes. No total, 25 pessoas estiveram envolvidas na reunião. Nas próximas semanas, as conversações continuarão em rondas menores. No total, foi uma reunião muito bem sucedida.

Workshop KI em Warnemuende sobre HSW 05-2022

O trabalho sobre a aplicação da inteligência artificial é um dos aspectos essenciais do trabalho do projecto. Para as actividades avaliadas na AP4, foi realizado um workshop a 19 de Maio de 2022 sob a liderança de DLR Neustrelitz. Para este efeito, todos os parceiros e pessoas activamente envolvidas no desenvolvimento reuniram-se em Warnemünde. Após a apresentação das partes individuais da IA, foram discutidas estratégias de implementação. As interfaces com os manifestantes foram também revistas e daí resultaram outras etapas de trabalho. Tornou-se evidente que os objectivos estabelecidos são muito ambiciosos, mas ao mesmo tempo parecem exequíveis. Após um debate muito intenso de sete horas, o workshop foi declarado concluído com sucesso.

Blog & Publicações

Comunicado de imprensa 02-2022

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Tabela de Conteúdos

Coordenador do projecto

Fraunhofer FKIE

Instituto de Comunicação, Processamento de Informação e Ergonomia

Parceiro do projecto

JAKOTA Cruise Systems GmbH

FleetMon | Rastreamento dos sete mares

Fraunhofer-Center für Maritime Logistik und Dienstleistungen CML
Fraunhofer CML

Centro de Logística Marítima

Deutsches Zentrum für Luft und Raumfahrt
DLR - KN

Instituto de Comunicação e Navegação

Deutsches Zentrum für Luft und Raumfahrt
DLR - MI

Instituto para a Protecção das Infra-estruturas Marítimas

Hochschule Wismar
HSW - Universidade de Wismar

Departamento de Estudos Marítimos, Engenharia de Sistemas e Logística

Bergmann Marine
BM - Bergmann Marine

Consultores e conselheiros marítimos

Parceiro associado alemão

BMDV

Ministério Federal Alemão para Assuntos Digitais e Transportes

Verband deutscher Reeder
VDR

Associação de Armadores Alemães

IBM Alemanha

Desenvolvimento AI e Análise Marítima

IN - navegação inovadora GmbH
IN - navegação inovadora

in-inovative navigation GmbH

WSV
WSA

Weser-Jade-Nordsee, Waterways and Shipping Authority da República Federal da Alemanha

GWDS

Direcção Geral de Águas e Navegação

Parceiro de cooperação internacional

NRSI
NSRI | ZA

Instituto Nacional de Salvamento do Mar

ZPA
ZMA | TZ

Autoridade Marítima de Zanzibar

Puerto Bahia Blanca | ARG

Operação Portuária

SANBORN Analytics | EUA

Uma empresa de vigilância marítima

Fornecedor de equipamento

JULIUS Marine GmbH

ajudas à navegação, bóias, lanternas marítimas e sistemas de sinalização de eclusas

Bundesministerium für Bildung und Forschung
Financiado por

BMBF - Ministério Federal da Educação e Investigação

Estrutura do projecto

Programa de investigação em segurança civil

Promotor

VDI/VDE Inovação + Técnica

Perfil Oficial do Projecto

Duração do projecto

Jan 2022 - Dez 2024

Volume de financiamento

3,800,000 Euros

Contacte o Coordenador do Projecto

Contacto em FleetMon

Logotipo do projecto (.png, transparente)

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