Menü
Bizi takip edin

LEAS - Yapay zeka kullanan yüksek otomasyonlu veya otonom gemilerle trafik durumları için kıyı tarafı karar desteği.

İçindekiler

LEAS'in Tanıtımı

Deniz taşımacılığı rotaları şu anda gemilerde artan dijitalleşme ve otomasyon ile karakterize edilmektedir. Kısmen, yüksek düzeyde ve tamamen otomatik ve otonom gemilerin daha da geliştirilmesi şu anda dünya çapında araştırılmakta ve prototip geliştirmelerde uygulanmaktadır. Şimdiye kadar, bu tür gemilerin mevcut geleneksel gemi sistemine ve kıyı tarafındaki trafik kontrol hizmetlerine teknik ve operasyonel entegrasyonuna çok az dikkat edilmiştir. Trafik ve izleme rejimlerinin birleştirilmesi, kararların bazen mümkün olan en kısa sürede alınması gereken yüksek trafik yoğunluğuna sahip kıyılarda özellikle önemlidir.

Gelişimin Özeti

LEAS, geleneksel ve otonom olarak seyreden ve muhtemelen insansız gemiler (karma trafik) için yapay zekaya (AI) dayalı kıyı tarafı destek hizmetlerinin tasarımı, uygulanması ve gösterilmesine odaklanmıştır. Böylece, bazı simülasyon çalışmaları dışında operasyonel gereklilikler ve prosedürler konusunda pratik deneyimin mevcut olmadığı bir deniz taşımacılığı senaryosu ele alınmaktadır. Geliştirilen danışmanlık bileşenleri ve modülleri, yapay zeka (AI) ile çalışan unsurlara dayanacak ve yenilikçi bir insan-makine arayüzünde (HMI) uygulanacaktır. Bu arayüz, insan operatöre otomatik sistem tarafından izlenen niyet veya hedefleri ve kullanılan araçları gösterecektir.

Örnek durum

Aşağıdaki kurgusal güvenlik senaryosu örneği, gemi trafik hizmetleri (VTS) merkezleriyle ilişkili olarak yüksek düzeyde otomatikleştirilmiş veya otonom gemileri içeren trafik durumları için kıyı deniz taşımacılığının güvenliğini ve verimliliğini artırmak için kıyı tarafı desteği konusunu göstermek için kullanılmaktadır.

Thomas kısa süre önce bir VTS trafik merkezinde operatörlük eğitimini başarıyla tamamladı. Kendisi denize açılmadan bu mesleği icra eden ilk kişilerden biridir. Ekim 2025, sağanak yağışlı ve sert rüzgârlı bir sonbahar gecesi yaklaşıyor. Thomas'ın yanı sıra görevde iki çalışan daha vardır, dolayısıyla asgari personel ihtiyacı karşılanmaktadır.

Eğitimle iyi hazırlandığı için 12 monitöre ve çeşitli destek sistemlerine güvenle hakim olur. Rutin olarak, sesli telsiz yoğunluğu artana kadar trafiği gözlemler. Helgoland'ın kuzeyindeki rüzgâr çiftliği yakınlarında bir geminin trafik ayırım düzenini (TTS) terk ettiğini gösteren bir alarm belirir. Belli ki yüksek otomasyona sahip bir başka gemi yaklaşmaktadır. Köprüde biri var mı? Denizcilik şirketinin kendi izleme merkezi durumu izliyor mu? TTS'den henüz ayrılan gemiyle bir çarpışma tehlikesi oluşmaya başlıyor. Kaçınma manevrası yapıldığına dair bir kanıt yok. Rota sahibi olarak otomatik gemi kurallara uygun olarak seyrine devam etmektedir. Kaçınma manevrası yapmakla yükümlü olan diğer gemi ise rüzgâr çiftliğinin güvenlik sınırına dayanmıştır. Orada derin değildir, bu yüzden karaya oturma tehlikesi alarmı tetiklenir. Bu arada izleme alanında altı farklı alarm yükselmiştir. Hangisi en yüksek önceliğe sahip, hangisi en acil? Thomas karar vermek zorunda. Bu amaçla yapay zeka tabanlı bir karar destek sisteminin artık onun kullanımına sunulmuş olması iyi bir şey.

LEAS bilimsel/teknik çalışma hedefleri

  1. Gemilerin sürüş davranışlarındaki anormallikler, trafik izleme için yapay zeka tabanlı yöntemler kullanılarak öncelikle AIS verilerinden tespit edilebilir mi?
  2. Yapay zeka, karmaşık trafik durumlarında tehlikenin artmasını önlemek için nasıl kullanılabilir?
  3. Yapay zeka, bir geminin konum verilerini belirlerken ortaya çıkan hataların etkisini tespit etmek ve ortadan kaldırmak için nasıl kullanılabilir?
  4. Yapay zeka, trafik izleme için bir geminin manevra özelliklerinin daha hızlı ve daha güvenilir bir şekilde tahmin edilmesini sağlamak için kullanılabilir mi?
  5. Yapay zeka tabanlı yöntemlerle donatılmış bir VTS sisteminin insan-makine arayüzü (HMI) nasıl tasarlanmalıdır?
  6. Bir simülasyon sistemi veya gösterici, YZ işlevlerini içermek ve değerlendirme için kullanılmak üzere nasıl yapılandırılmalıdır?
  7. Mevcut yasal çerçeve, VTS operatörlerini desteklemek için denizcilik alanında yapay zekayı kullanmak için yeterli mi?

Ana iş paketleri

Trafik izleme ve veri akışları

Ulusal ve uluslararası düzenlemeler ve bunların bağımlılıkları (örneğin IMO/IALA) özetlenecek ve analiz edilecektir. Özellikle, MASS (Deniz Otonom Yüzey Gemileri) için ortaya çıkan düzenlemeler dikkate alınacaktır. VTS operasyonlarının daha da geliştirilmesine yönelik faaliyetler uluslararası bağlamda karşılaştırılacaktır.

Trafik yönetimi konsepti ve sistem mimarisi

Karma taşımalar için gelecekteki süreçler belirlenmiş ve modellenmiştir. Ayrıca, MASS ile ilgilenen VTS merkezleri için öneriler geliştirilmiştir. Spesifikasyonlar arasında veri formatları, iletim hızları ve mesafelerinin yanı sıra çıktı formatları ve bir veritabanı modeli de yer almaktadır. Buna ek olarak, geliştirilen veri gereksinimleri ve önerilen veri formatları, halihazırda geliştirilmekte olan kılavuzlar ve standartlarla (örneğin IMO Compendium, IALA spesifikasyonları) uyumlu hale getirilecektir. Modüllerin teknik yeteneklerini doğrulamak için trafik senaryoları belirlenecektir.

Tüm veri akışlarının toplanması, YZ modüllerinin geliştirilmesi için gereklidir. Güvenli ve yapılandırılmış veri kaydı, YZ modüllerinin çevrimdışı eğitimine ve daha sonra doğrulanmasına olanak tanır. Özellikle, verilerdeki tutarsızlıklar ve aykırı değerler tespit edilir ve kaldırılır. Ayrıca, web tabanlı VTS için arka ve ön uç arasında geçiş için bir konsept geliştirilecektir.

Gösterici, sağlam bir yazılım ve donanım mimarisinin geliştirilmesini gerektirmektedir. Arayüzler ve teknik gereksinimler tanımlanacaktır. Ayrıca, sistem modülleri tanımlanacak ve gemi ile kıyı arasında sensör, durumsal farkındalık ve rota bilgisi alışverişinin yanı sıra sistemin daha sonra günümüzün VTS çözümlerine entegrasyonu tanımlanacaktır.

Yapay zeka tabanlı VTS desteği için insan-makine arayüzü

Temel ISO 9241-210 "İnsan-sistem etkileşiminin ergonomisi - Bölüm 210: Etkileşimli sistemler için insan merkezli tasarım". Tasarım süreci, kullanıcı merkezli değerlendirmeler temelinde tasarım çözümlerinin sürekli optimizasyonu ve adaptasyonu ile yinelemeli bir prosedürdür. Tasarım süreci, kullanıcı merkezli değerlendirmeler temelinde tasarım çözümlerinin sürekli optimizasyonu ve adaptasyonu ile yinelemeli bir prosedürdür. Kullanıcı katılımı atölye çalışmaları ve görüşmeler şeklinde gerçekleşir.

Yapay zeka tabanlı karar destek sistemleri ve modülleri

İş paketi, YZ modüllerinin geliştirilmesi için gerekli tüm verileri sağlar. Ayrıca, YZ algoritmaları geliştirilir ve doğrulanır. Dolayısıyla bu, LEAS'ın ana iş paketini temsil etmektedir.
Ayrıca, projenin web tabanlı kısmı için gerekli olan yapay zeka modülleri de burada geliştirilecektir.

AI Modülü 1 - Pozisyon verilerinin seçimi için karar desteği

  • Eğitim ve test veri setinin tanımı
  • Klasik istatistiksel yöntemlere dayalı karşılaştırma modellerinin uygulanması, örn: Histogramlarda yoğunluk belirleme, Gauss Karışım Modelleri veya Tek Sınıflı Destek Vektör Makineleri
  • Parametre uzayında farklı projeksiyonlar için veri setinin analizi: Yükseklik, Azimut Açısı, Sinyal / Gürültü Yoğunluğu Oranı, Uydu Tipi (GPS Blok 2 / 3), Uydu No, Gemi Konumu, Gemi Yönü.
  • En az iki derin öğrenme yönteminin seçilmesi, örneğin akışların normalleştirilmesi
  • Hiperparametre optimizasyonu ile modellerin yinelemeli olarak iyileştirilmesi
  • Tüm modellerin tutarlılığı açısından klasik karşılaştırma modelleri ile karşılaştırma
  • HMI arayüzünün uygulanması

AI Modül 2 - Tehlike tırmanışı ve durum değerlendirmesi

  • Tarihsel karşılaşma durumlarının çıkarılması
  • Gemi etki alanları ve türetilmiş sınır değerler yardımıyla bir durumun tehlikesinin belirlenmesi
  • Bir müdahalenin mümkün olan son anının belirlenmesi
  • Derin Öğrenme ile manevra tahmini yaparak tehlikeli durumları çözme
  • İşlem sonrası öğrenme prosedürünün doğrulanması
  • Karmaşık trafik durumlarının tanımlanması ve güvenli yönetimi

Yapay Zeka Modülü 3 - Akıllı Anomali Tespiti

  • Çeşitli koşullar altında anormal gemi hareketlerinin ve durumlarının tanımlanması
  • Rota ve hıza ilişkin yörünge incelemesi
  • Geminin rotasına mümkün olan en erken müdahale noktasının belirlenmesi
  • İşlem sonrası öğrenme prosedürünün doğrulanması

AI Modülü 4 - Otonom Gemilerin Hareket Tahmini

  • Yapay zeka gelişimi için bir temel olarak gemilerin sınıflandırılması.
  • Derin Öğrenme kullanarak geçmiş ve istatistiksel AIS verilerine ve diğer veri kaynaklarına dayalı olarak gemi sınıfları için parametre tahmini
  • Gemi sınıfları için parametre setlerinin doğrulanması

Yenilikçi HMI ile gösterici yapay zeka tabanlı karar destek modülleri.

Çalışmanın bu bölümünde iki demonstratör geliştirilmektedir. HMI maketleri uygulanacak, YZ modülleri ile HMI ön uçları arasındaki arayüzler gerçekleştirilecek ve değerlendirilebilecek gerçekçi bir kullanıcı ortamı oluşturmak için simülasyon sistemine entegre edilecektir.
Bu amaçla, YZ modülleri göstericilerde bir araya getirilmiştir. Bu, YZ modüllerinin simülasyon sistemine entegrasyonunu, gerçekçi sensör verileri ve konum bilgileri sağlamak için gerçek zamanlı veriler veya simülatör ile YZ prototipleri arasında arayüzlerin oluşturulmasını içerir.
Ayrıca, web tabanlı bir VTS altyapısı için temel yapı oluşturulmuştur.

Üç yerde LEAS'ın bulguları bir prototip olarak entegre edilecektir

  • MSCW altyapısı (Maritime Simulation Center Warnemünde | HSW | Almanya)
  • Fraunhofer Mairitme Lojistik Merkezi'ndeki (CML | Hamburg | Almanya) simülatör sistemi
  • FleetMon adresinde Tam Web Tabanlı VTS (Rostock | Almanya)

Bu iş paketi kapsamında web tabanlı GTH altyapısı için siber güvenlik yük testlerine devam edilmesi planlanmaktadır.

Gösterici | Sonuç

Projenin tamamlanmasıyla birlikte MASS'ın trafik merkezlerindeki etkisini değerlendirmek mümkün olacaktır. Gelecekteki yüksek otomasyonlu gemilerin ön uçta nasıl gösterilmesi gerektiğine ilişkin eylem önerileri de yapılabilir. Bu özel gemilerin sürüş davranışları, operatörlere güvenilir bir durum resmi sağlamak için yapay zeka kullanılarak tahmin edilecektir.

Durum toplantıları

Dijital başlangıç toplantısı 02-2022'de yapıldı

Çevrimiçi toplantıdan bir fotoğraf

LEAS için resmi başlangıç toplantısı 11 Şubat 2022 Cuma günü gerçekleştirildi. Corona nedeniyle bunun dijital olarak gerçekleştirilmesi gerekiyordu. 5 saat içinde, bireysel çalışma içerikleri tartışıldı ve bundan sonraki adımlar türetildi. Tüm ortaklar, tüm ilişkili ortaklar ve proje yürütme ajansı hazır bulundu. Toplantıya toplamda 25 kişi katıldı. Önümüzdeki haftalarda görüşmeler daha küçük turlar halinde devam edecek. Sonuç olarak, çok başarılı bir toplantı oldu.

HSW 05-2022 üzerine Warnemuende'de KI Çalıştayı

Yapay zekânın uygulanmasına yönelik çalışmalar, projedeki temel çalışma unsurlarından biridir. AP4 kapsamında değerlendirilen faaliyetler için 19 Mayıs 2022 tarihinde DLR Neustrelitz liderliğinde bir çalıştay düzenlenmiştir. Bu amaçla, geliştirmeye aktif olarak katılan tüm ortaklar ve kişiler Warnemünde'de bir araya geldi. Bireysel yapay zeka parçalarının sunulmasının ardından uygulama stratejileri tartışıldı. Göstericilerin arayüzleri de gözden geçirildi ve bundan sonraki çalışma adımları türetildi. Belirlenen hedeflerin çok iddialı olduğu, ancak aynı zamanda ulaşılabilir göründüğü ortaya çıktı. Çok yoğun geçen yedi saatlik bir tartışmanın ardından çalıştayın başarıyla tamamlandığı ilan edildi.

2. yıllık toplantı 2022 16-17 Kasım tarihleri arasında Rostock ve Warnemünde'de

LEAS 2022 Yıllık Toplantısı'nın ikincisi 16-17 Kasım tarihleri arasında Rostock-Warnemünde'deki kampüsü ile Wismar Uygulamalı Bilimler Üniversitesi'nde gerçekleştirildi. İki günün gündeminde proje üyeleri ve proje ortaklarının atölye çalışmaları ve sunumlarının yanı sıra FleetMon tarafından Rostock'taki Radisson Blu Hotel'de düzenlenen bir akşam etkinliği de yer aldı.

Carsten Hilgenfeld (FleetMon Araştırma ve Geliştirme Başkanı) "Yüksek otomasyonlu veya otonom gemiler için AIS ve S100 / S200 standardının devamı olarak VDES'teki gelişmeler" başlığı altında Zanzibar Denizcilik Otoritesi için FleetMon'un "Tam Web Tabanlı VTS (Gemi Trafik Hizmeti)" geliştirmesini sundu. Michael Bergmann (BM Bergmann-Marine Yönetici Danışmanı) VDES'in (VHF Veri Değişim Sistemi) düzenleyici statüsü ve AIS pazarına etkileri hakkında konuşarak devam etti ve Sebastian Belz (Avrupa Ulaştırma Bilimleri Platformu, EPTS Vakfı Genel Sekreteri) 2024 yılında Avrupa Ulaştırma Bilimleri Platformu'nun desteğiyle Uluslararası VTS Konferansı hakkında yaptığı sunumla çalıştayı kapattı.

Proje katılımcıları ve sektörden katılan ilgili taraflar için bu akşam, birbirlerini kişisel olarak tanımak ve yeni VDES standartlarındaki güncel gelişmeler hakkında bilgi alışverişinde bulunmak için mükemmel bir fırsat oldu.

Blog & Yayınlar

Basın Bülteni 02-2022

EmbedPress Tarafından Desteklenmektedir

İçindekiler

Proje Koordinatörü

Fraunhofer FKIE

İletişim, Bilgi İşlem ve Ergonomi Enstitüsü

Proje ortağı

Kpler'den FleetMon
Kpler Almanya GmbH

Kpler'den FleetMon

Fraunhofer-Center für Maritime Logistik und Dienstleistungen CML
Fraunhofer CML

Deniz Lojistiği Merkezi

Deutsches Zentrum für Luft und Raumfahrt
DLR - KN

İletişim ve Navigasyon Enstitüsü

Deutsches Zentrum für Luft und Raumfahrt
DLR - MI

Denizcilik Altyapılarını Koruma Enstitüsü

Hochschule Wismar
HSW - Wismar Üniversitesi

Denizcilik, Sistem Mühendisliği ve Lojistik Bölümü

Bergmann Denizcilik
BM - Bergmann Marine

Denizcilik danışmanlığı ve danışmanları

Alman ortak yardımcı

BMDV

Almanya Federal Dijital İşler ve Ulaştırma Bakanlığı

Verband deutscher Reeder
VDR

Alman Armatörler Birliği

IBM Almanya

Yapay Zeka Geliştirme ve Denizcilik Analitiği

IN - innovative navigation GmbH
IN - yenilikçi Navigasyon

in-innovative navigation GmbH

WSV
WSA

Weser-Jade-Nordsee, Federal Almanya Cumhuriyeti Su Yolları ve Denizcilik Kurumu

GWDS

Su Yolları ve Denizcilik Genel Müdürlüğü

Uluslararası işbirliği ortağı

NRSI
NSRI | ZA

Ulusal Deniz Kurtarma Enstitüsü

ZPA
ZMA | TZ

Zanzibar Denizcilik Otoritesi

SANBORN Analytics | ABD

Bir Deniz Gözetim Şirketi

Ekipman Sağlayıcı

JULIUS Marine GmbH

seyir yardımcıları, şamandıralar, deniz fenerleri ve kilit sinyalizasyon sistemleri

Bundesministerium für Bildung und Forschung
Tarafından finanse edildi

BMBF - Federal Eğitim ve Araştırma Bakanlığı

Proje Çerçevesi

Sivil güvenlik araştırma programı

Organizatör

VDI/VDE İnovasyon + Teknik

Resmi Proje Profili

Proje Süresi

Ocak 2022 - Dez 2024

Finansman Hacmi

3,800,000 Euro

İletişim Proje Koordinatörü

Kpler'den FleetMon'da İletişim

Proje Logosu (.png, şeffaf)

Bu Projeyi Paylaş