FleetMon TU Berlin'in SELECT projesi için iç sulardaki AIS verilerini sağlamıştır. Internationales Verkehrswesen dergisinde yayınlanan bu makale, veriye dayalı varış zamanı tahminlerinin iç suyolu taşımacılığının güvenilirliğini nasıl artırabileceğini anlatıyor.
Bir (deniz) trafik durumunun değerlendirilmesi sağlam bir eğitim ve mesleki deneyim gerektirir. Kararlar bu eğitim ve deneyime dayalı olarak alınabilir. (Kısmen) otonom gemiler her durumda uygun şekilde tepki verebilmek için eğitilmeli ya da genelleştirilmiş algoritmalara ihtiyaç duymalıdır. Amaç, gemilerin teknik manevra mesafesini ve gerekli kişisel algılanan güvenlik mesafesini belirleyebilmesidir.
Bu proje deniz güvenliğini artırmayı amaçlamaktadır ve güvenlik araştırması alanında tasarlanmıştır. Yapay zeka kullanımı sayesinde, Gemi Trafik Hizmet Merkezi (VTS), Filo Operasyon Merkezi (FOC) ve Gemi Koordinasyon Merkezi (VCC) yüksek otomasyona sahip gemilerin ortaya çıkması için teknolojik olarak hazırlanacaktır. Bu bilgilerin İnsan Makine Arayüzünde (HMI) görselleştirilmesi için konseptler geliştirilmektedir.
Denizdeki insan sayısını belirlemek için deniz alanları ve limanlar için bir yöntem geliştirilmektedir. Bu amaçla, FleetMon gemi veri tabanlarından ve topluluktan gelen bilgiler bir araya getirilmektedir. Bir deniz alanındaki kişi sayısı, yeterli deniz kurtarma kaynaklarının sağlanması için çok önemlidir.
Projede, gemilerin yakın kazalarını tespit etmek için bir yöntem geliştirilmektedir. Bu amaçla gemilerin teknik sınırlarının yanı sıra deniz zabitlerinin kişisel güvenlik alanları da incelenecektir. Bunlar daha sonra gemi operasyonları için yeni kılavuzların geliştirilmesinde kullanılabilecektir.
FleetMon çeşitli araştırma ve geliştirme projelerinde yer almaktadır. En son projelerimiz hakkında daha fazla bilgi edinin.
