ब्रिज और उससे आगे: एआई, एआर ने समुद्री निर्णय लेने में क्रांति ला दी

फुरुनो प्रणालियाँ एआईएस लक्ष्यों जैसे कि बोया, नावों और जहाजों पर एक ग्राफिकल आभासी आकृति को सुपरइम्पोज़ कर सकती हैं, ताकि कम दृश्यता की स्थिति में उनकी स्थिति का विवरण प्रदान किया जा सके। छवि सौजन्य फुरुनो

"निकट भविष्य में सबसे संभावित परिदृश्यों में से एक यह है कि जहाज़ों पर मानव चालक दल को मशीन लर्निंग और किनारे की सुविधा से जहाज़ की स्थिति के दृश्यांकन दोनों द्वारा संवर्धित किया जाएगा।" मैट वुड, फ़ुरुनो यूएसए इंक के राष्ट्रीय बिक्री प्रबंधक।

हेड माउंटेड AR इंटरफेस (बाएं तरफ) बनाम स्क्रीन आधारित AR इंटरफेस (दाएं तरफ) का रेंडर। जॉन फॉस्के द्वारा रेंडर, कॉपीराइट ओस्लो स्कूल ऑफ आर्किटेक्चर एंड डिजाइन। छवि सौजन्य केजेटिल नॉर्डबी

एक जहाज के बंदरगाह पर जाने पर एआर ओवरले कैसे बदलता है, इसका रेंडर। रेंडर बू जॉन फ़ॉस्के, कॉपीराइट ओस्लो स्कूल ऑफ़ आर्किटेक्चर एंड डिज़ाइन। छवि सौजन्य केजेटिल नॉर्डबी

शिपिन सिस्टम्स एक AI-आधारित कैमरा सिस्टम का उपयोग करता है जिसे पूरे जहाज़ के मुख्य परिचालन क्षेत्रों में रखा जाता है। छवि सौजन्य शिपइन सिस्टम्स इंक.

Previous Next

पुल पर स्मार्ट निर्णय समर्थन पहले से ही संभव है: फुरुनो की प्रौद्योगिकी के साथ, जहाज से सामने के दृश्य की लाइव वीडियो इमेजरी में नेविगेशन संबंधी जानकारी शामिल होती है, जिसमें हेडिंग, एआईएस डेटा, रडार लक्ष्य ट्रैकिंग, ऑब्जेक्ट पहचान, रूट वेपॉइंट और चार्ट जानकारी शामिल होती है।

एसईए.एआई की ब्रिज सपोर्ट प्रणाली 7.5 किलोमीटर (लगभग पांच मील) की दूरी तक एआईएस से लैस नहीं बड़े जहाजों, 3 किलोमीटर (लगभग 2 मील) दूर तक के छोटे जहाजों और 700 मीटर (लगभग आधा मील) दूर तक के फ्लोटसम की पहचान कर सकती है।

प्रौद्योगिकी के साथ एक चौकीदार की परिस्थितिजन्य जागरूकता को बढ़ाने से थकान कम हो सकती है और उन्हें पहले से बेहतर निर्णय लेने में मदद मिल सकती है। लेकिन एक अनुभवी चौकीदार के कौशल को बढ़ाना आसान नहीं है। जानकारी की डिजिटल व्याख्या का समर्थन करने वाले ज्ञान के आधार को बनाने में बहुत प्रयास करना पड़ता है।

SEA.AI को मिलने वाली सबसे आम पूछताछ में से एक इसकी प्रणाली की अर्ध-जलमग्न कंटेनरों का पता लगाने की क्षमता से संबंधित है। फ्लोटिंग कंटेनर का पता लगाना ज़्यादातर सरल है क्योंकि यह बोया की तुलना में बड़ा होता है, इसकी कठोर आयताकार संरचना और कंटेनर और आसपास के पानी के बीच तापमान का अंतर होता है। हालाँकि, कोई भी वस्तु देखने के कोण, दूरी, समुद्र की स्थिति, डूबने के स्तर, पानी में अभिविन्यास, दिन का समय, मौसम की स्थिति, सूरज की रोशनी की तीव्रता, स्थानिक अभिविन्यास और झुकाव, अन्य चर के आधार पर महत्वपूर्ण बदलाव दिखा सकती है। नतीजतन, किसी वस्तु को आत्मविश्वास से पहचानने के लिए, SEA.AI को अक्सर सैकड़ों हज़ारों छवियों से इनपुट की आवश्यकता होती है।

फुरुनो प्रणालियाँ एआईएस लक्ष्यों जैसे कि बोया, नावों और जहाजों पर एक ग्राफिकल आभासी आकृति को सुपरइम्पोज़ कर सकती हैं, ताकि कम दृश्यता की स्थिति में उनकी स्थिति का विवरण प्रदान किया जा सके। छवि सौजन्य फुरुनो
प्रौद्योगिकी कंपनी ओर्का एआई ने तेज चालों और मार्ग विचलन से बचने के लिए डिजिटल सहायता का उपयोग करने के लाभों की लागत कम कर दी है। एक ग्राहक, सीस्पैन कॉर्प ने नजदीकी मुठभेड़ों में 19% की कमी और अन्य जहाजों से न्यूनतम औसत दूरी में 20% की वृद्धि दर्ज की, जिससे ओर्का एआई के नेविगेशन सहायक का उपयोग करके प्रति जहाज अनुमानित वार्षिक ईंधन की बचत $100,000 हुई।

शिपिन सिस्टम्स के सीईओ ओशर पेरी ने परिचालन परिणामों का दावा किया है जिसमें दुर्घटनाओं में 42% की कमी और पुल कर्मियों के अनुपालन में 17% की वृद्धि शामिल है, जब इसका AI-आधारित कैमरा सिस्टम पूरे पोत में मुख्य परिचालन क्षेत्रों में लगाया जाता है। यह सिस्टम नेविगेशन, मौसम और मशीनरी सेंसर सहित जहाज प्रणालियों के साथ वीडियो डेटा को एकीकृत करके आग, मानव रहित पुल और अनुचित PPE उपयोग का शीघ्र पता लगाने सहित वास्तविक समय में जोखिम का पता लगाने की सुविधा प्रदान करता है। कुछ जहाजों ने तैनाती के 180 दिनों के भीतर शून्य घटनाओं की सूचना दी है, जबकि बेहतर रखरखाव और प्रारंभिक विसंगति का पता लगाने से अनियोजित ऑफ-हायर दिनों में 30% की कमी आई है।

फुरुनो अपने सिस्टम को बेहतर बनाने के लिए एआई का उपयोग कर रहा है जो पहले से ही एआईएस लक्ष्यों जैसे कि बुआ, नावों और जहाजों पर ग्राफिकल वर्चुअल आकार को सुपरइम्पोज़ कर सकता है ताकि कम दृश्यता की स्थिति में उनकी स्थिति का विवरण प्रदान किया जा सके। कंपनी अब एक स्वचालित या सहायक डॉकिंग सिस्टम विकसित कर रही है।

इसके अलावा, फुरुनो यूएसए इंक के राष्ट्रीय बिक्री प्रबंधक मैट वुड कहते हैं कि कंपनी ने जापान के भीतर कई अर्ध-मानव और स्वायत्त यात्राओं में भाग लिया है। "निकट भविष्य में सबसे संभावित परिदृश्यों में से एक यह है कि जहाज़ों पर मानव चालक दल को मशीन लर्निंग और किनारे की सुविधा से जहाज़ की स्थिति के दृश्यांकन दोनों द्वारा संवर्धित किया जाएगा।"

वह आगे कहते हैं: "हम अभी AR विकास के चरण में हैं, जिसमें कई उपकरण बनाए जा रहे हैं, जिनमें से कई अच्छे हैं। हालाँकि, इन डिस्प्ले में कोई मानकीकरण नहीं है। हम नाविक को समीकरण से हटा नहीं सकते और न ही हटाना चाहिए, लेकिन हमें उन्हें यथासंभव पहचानने योग्य तरीके से सर्वोत्तम संभव जानकारी प्रस्तुत करने का एक तरीका चाहिए।"

फुरुनो ओस्लो स्कूल ऑफ आर्किटेक्चर एंड डिजाइन के नेतृत्व में ओपनब्रिज परियोजना में भाग ले रहा है, जिसमें कोंग्सबर्ग, ब्रुनवॉल और वर्ड सहित कई अन्य कंपनियों के साथ साझेदारी है। साथ मिलकर, उन्होंने आधुनिक उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस तकनीक और मानव-केंद्रित डिज़ाइन सिद्धांतों के आधार पर पुलों के डिज़ाइन को बेहतर बनाने के लिए उपकरणों और दृष्टिकोणों का एक संग्रह विकसित किया है। इसका उद्देश्य पुल पर कई अलग-अलग उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस के साथ आने वाले विखंडन से बचना है, जिससे प्रशिक्षण की आवश्यकता बढ़ जाती है और मानवीय त्रुटि की संभावना भी बढ़ जाती है।

ओपनएआर परियोजना के अब तक के अधिकांश प्रौद्योगिकी प्रदर्शनों में वास्तविक दुनिया में जहाजों और अन्य सूचनाओं को दिखाने वाले रुचि-बिंदु प्रदर्शन प्रणालियों के माध्यम से स्थितिजन्य जागरूकता समर्थन पर ध्यान केंद्रित किया गया है।
- प्रोफेसर केजेटिल नॉर्डबी , ओस्लो स्कूल ऑफ आर्किटेक्चर एंड डिजाइन
चित्र सौजन्य: केजेटिल नॉर्डबी हेड माउंटेड AR इंटरफ़ेस का उपयोग करके ब्रिज विंग पर AR ओवरले का रेंडर। जॉन फ़ौस्के द्वारा रेंडर, कॉपीराइट ओस्लो स्कूल ऑफ़ आर्किटेक्चर एंड डिज़ाइन। छवि सौजन्य केजेटिल नॉर्डबी अब तक 1,000 से ज़्यादा कंपनियों ने दिशा-निर्देशों तक पहुँचने के लिए पंजीकरण कराया है और ओपनब्रिज की सफलता ने ओपनएआर परियोजना को जन्म दिया है जो एआर कार्यक्षमता के लिए दिशा-निर्देशों का विस्तार कर रही है। ओस्लो स्कूल ऑफ़ आर्किटेक्चर एंड डिज़ाइन के प्रोफ़ेसर केजेटिल नॉर्डबी कहते हैं कि अब तक परियोजना के ज़्यादातर तकनीकी प्रदर्शनों में वास्तविक दुनिया में जहाजों और अन्य सूचनाओं को दिखाने वाले पॉइंट-ऑफ़-इंटरेस्ट डिस्प्ले सिस्टम के ज़रिए परिस्थितिजन्य जागरूकता सहायता पर ध्यान केंद्रित किया गया है। "अब इन्हें रिमोट ऑपरेशन सेंटर, विंडो-प्रोजेक्टेड इंटरफ़ेस, ऑन-शिप स्क्रीन-आधारित परिस्थितिजन्य जागरूकता सिस्टम और कार सिस्टम के समान हेड-अप डिस्प्ले में वीडियो के लिए बनाया गया है। हमने अभी तक किसी भी भागीदार को हेड माउंटेड सिस्टम बनाते नहीं देखा है, लेकिन हमें उम्मीद है कि यह भी जल्द ही आने वाला है।"

कार्यस्थल डिजाइन पर उनका ध्यान इंजन कक्षों तक फैल रहा है, और हाल ही में, ओपनज़ीरो परियोजना के साथ, वे डीकार्बोनाइजेशन प्रौद्योगिकियों को शामिल कर रहे हैं जो ऊर्जा दक्षता को बढ़ाती हैं और ईंधन की खपत को कम करती हैं । इस परियोजना के भागीदारों में एबीबी, जीई मरीन और डीएनवी शामिल हैं।

ये सभी परियोजनाएँ चालक दल द्वारा निर्णय लेने में सहायता करने के लिए डिज़ाइन की गई हैं, लेकिन विकसित की जा रही प्रणालियाँ स्वायत्त जहाजों के सुरक्षित नेविगेशन और प्रबंधन के लिए भी आधारशिला हैं। इसके लिए, मशीनों की निर्णय लेने की क्षमता को बढ़ाने की आवश्यकता है।

आर्कटिक यूनिवर्सिटी ऑफ नॉर्वे के प्रोफेसर लोकुकालुगे प्रसाद परेरा कहते हैं, "पैदल यात्रियों और अन्य वाहनों या जहाजों की भविष्यवाणी करना भूमि, वायु या समुद्री प्रणालियों में स्वायत्त नेविगेशन में सबसे अधिक वित्त पोषित अनुसंधान क्षेत्रों में से एक है।" परेरा तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करके लंबी और करीबी सीमा पर जहाज के व्यवहार की भविष्यवाणी करने के लिए मॉडल का परीक्षण कर रहे हैं जो व्यापक डेटाबेस से सीख सकते हैं, जैसे कि प्रशिक्षण सिमुलेटर पर उत्पन्न, साथ ही ऑनबोर्ड सेंसर और एआईएस डेटा से। इसका उद्देश्य स्वायत्त जहाजों पर सुरक्षित निर्णय लेने में सक्षम बनाना और चालक दल को स्वायत्त जहाजों के व्यवहार को समझने में मदद करना है, अगर वे उनसे टकराते हैं।

परेरा की टीम एक बड़े पैमाने के पूर्वानुमान पर काम कर रही है जो एआईएस डेटा के साथ न्यूरल नेटवर्क लर्निंग को जोड़ती है ताकि जहाज के प्रक्षेप पथ के 20 मिनट तक का पूर्वानुमान लगाया जा सके। एक स्थानीय पूर्वानुमान भी विकसित किया जा रहा है जो जहाज के गतिज मॉडल और जहाज के प्रदर्शन डेटा से न्यूरल नेटवर्क लर्निंग को जोड़ती है ताकि जहाज के प्रक्षेप पथ के तत्काल 20 सेकंड का सटीक पूर्वानुमान लगाया जा सके।

"स्थानीय पूर्वानुमान कई नज़दीकी जहाज़ मुठभेड़ स्थितियों के लिए संभावित टकराव जोखिम का मूल्यांकन करने के लिए महत्वपूर्ण है। इसलिए, स्थानीय और वैश्विक स्तर के पूर्वानुमान दोनों स्वायत्त जहाजों को संभावित टकराव स्थितियों का पता लगाने और फिर प्रारंभिक चरण में उचित कार्रवाई करने में मदद कर सकते हैं," परेरा कहते हैं। "जब सिस्टम निर्णय ले रहे होते हैं, तो ये शुरुआती पूर्वानुमान बेहद महत्वपूर्ण होते हैं।"

शिपिन सिस्टम वास्तविक समय में जोखिम का पता लगाने की सुविधा प्रदान करता है, जिसमें आग का शीघ्र पता लगाना, मानव रहित पुल और अनुचित पीपीई उपयोग शामिल है। छवि कॉपीराइट 2024, सौजन्य शिपइन सिस्टम्स इंक।