Морские перевозки, обеспечивающие более 90% мировой торговли, остаются важнейшей артерией глобальной экономики. Однако эта критическая роль омрачается удручающей статистикой: по разным оценкам, от 75% до 96% всех морских аварий вызваны человеческим фактором. Искусственный интеллект (ИИ) представляет собой технологический ключ к кардинальному решению этой проблемы, но его полномасштабное внедрение упирается в стену международных правил, разработанных в совершенно другую эпоху.

Человеческий фактор как первопричина морских катастроф

Под сухим термином «человеческий фактор» скрывается целый комплекс проблем, присущих традиционной системе судовождения. Это не просто единичная ошибка вахтенного офицера, а системные уязвимости, включающие когнитивную перегрузку от потока данных с многочисленных приборов, усталость во время долгих переходов, замедленную реакцию в критической ситуации и неверную интерпретацию быстро меняющейся навигационной обстановки.

Человеческие возможности по обработке информации, особенно в стрессовых условиях, объективно ограничены. Именно здесь проявляется ключевое преимущество современных технологий. Искусственный интеллект способен непрерывно анализировать колоссальные массивы информации с различных сенсоров и выявлять сложные, неочевидные закономерности, которые могут быть упущены даже опытным человеком.

Как искусственный интеллект становится цифровым вахтенным помощником

Роль ИИ в современном судовождении следует рассматривать не как полную замену человека, а как незаменимого ассистента. По своей сути, разрабатываемые сегодня системы предотвращения столкновений являются морским аналогом систем помощи водителю (ADAS) в автомобильной промышленности. Они не берут управление на себя, а действуют в качестве вспомогательных функций для операторов.

Ключевая задача таких систем — сбор данных со всех доступных источников (радары, АИС, оптические и тепловизионные камеры), их комплексный анализ в реальном времени, выявление потенциальных угроз и предложение вахтенному офицеру наиболее оптимальных и безопасных маневров. Главная цель внедрения ИИ — это не автоматизация ради автоматизации, а целенаправленное снижение рисков и предотвращение столкновений.

Ключевые технологии, формирующие облик автономного судовождения

Современные навигационные ИИ-системы — это сложный комплекс взаимосвязанных технологий, обеспечивающий высокую степень ситуационной осведомленности. В их основе лежат:

  • Машинное зрение (Computer Vision): Продвинутые камеры, часто усиленные тепловизорами, как в системах от Orca AI, позволяют системе «видеть» и анализировать обстановку днем и ночью, в туман и сильный дождь, значительно превосходя возможности человеческого глаза.
  • LiDAR: Эти сенсоры используются для создания точной трехмерной карты окружающего пространства, что критически важно для определения дистанций и форм объектов.
  • Нейронные сети: Они отвечают за самую сложную задачу — идентификацию и классификацию надводных объектов. Нейросеть способна отличить рыболовное судно от контейнеровоза, а буй — от морского беспилотника, и на основе этого спрогнозировать их вероятное поведение.

Именно синергия этих технологий, как в решениях от компании Sea Machines, позволяет создать надежную систему, способную адекватно оценивать навигационные риски.

Когда старые правила сталкиваются с новым интеллектом. Проблема адаптации МППСС-72

Главным барьером на пути интеллектуального судовождения является не технология, а регуляторика. Международные правила предупреждения столкновений судов в море (МППСС-72) — это фундамент безопасности, который, однако, был создан для людей и основан на человеческой интерпретации, опыте и неформальной коммуникации.

Многие из этих правил крайне трудно формализовать в виде четкого алгоритма для машины. Например, правило расхождения судов на пересекающихся курсах предписывает уступить дорогу тому, кто видит другое судно справа. Но в реальной ситуации оценка обстановки и принятие решения включают в себя множество неявных факторов. Ключевой проблемой для ИИ является то, что при оценке сближения критически важно знать намерения встречного судна — планирует ли оно маневрировать и когда именно. Правила МППСС-72 написаны для людей, способных эти намерения предугадывать на основе опыта, чего лишен компьютерный алгоритм. Это делает существующие методы автоматизации неполноценными и создает регуляторный тупик.

От теории к практике. Реальные проекты по внедрению ИИ в судовождение

Несмотря на регуляторные сложности, технологический прогресс не стоит на месте. Ведущие мировые перевозчики уже активно доказывают жизнеспособность ИИ-систем на практике, переводя разговор из плоскости «возможно» в плоскость «уже происходит».

Компании-гиганты, такие как Maersk и японская Nippon Yusen Kabushiki Kaisha (NYK), уже успешно тестируют и демонстрируют на действующих судах своего флота передовые системы предотвращения столкновений, использующие искусственный интеллект. Эти пилотные проекты служат важнейшим доказательством того, что технология готова к работе в реальных морских условиях.

Путь к новому навигационному этикету и будущему морских правил

Для выхода из регуляторного тупика экспертное сообщество предлагает принципиально новые подходы, которые могли бы лечь в основу «цифровой» версии МППСС. Одной из таких концепций является «Метод согласованного расхождения», который изначально разрабатывается с учетом возможности его реализации в виде компьютерных программ.

Будущее, вероятно, за мультиагентными системами, в рамках которых суда (или их ИИ-ассистенты) смогут напрямую обмениваться данными о своих намерениях и маршрутных планах. Такой подход позволит ИИ совместно синтезировать абсолютно безопасные и оптимальные траектории расхождения, учитывая все навигационные опасности. По сути, речь идет о создании нового, цифрового морского этикета, понятного и машинам, и людям.

Внедрение искусственного интеллекта в судовождение — это не вопрос «если», а вопрос «как». Сегодняшние вызовы ясно показывают, что главная задача отрасли — синхронизировать стремительное развитие технологий с необходимой эволюцией нормативной базы. Только так можно полностью раскрыть потенциал ИИ для повышения эффективности, снижения затрат и, что самое главное, кардинального уменьшения вероятности человеческих ошибок в морском судоходстве.

Список использованной литературы

  1. Международные правила предупреждения столкновений судов в море, 1972.- Главное управление навигации и океанографии Министерства обороны РФ, 1996. № 9018 Р.
  2. Автоматизация судовождения ? А.А. Якушенков, К.Н. Денисов, В.Т. Кондрашихин, А.П. Ющенко. – М.: Транспорт, 2002. – 463 с.
  3. Вагущенко Л.Л. Обработка навигационных данных на ЭВМ. – М.: Транспорт, 1985. – 144 с.
  4. Дмитриев С.П., Колесов Н.В., Осипов А.В., Синтез траекторий расхождения судов, ГНЦ РФ-ЦНИИ “Электроприбор”, №3, 2007
  5. Еремчук Н.И., Зубков Р.А. Предупреждение столкновений кораблей в море. — М.: Воениздат, 2003. — 224с.
  6. Коккрофт А.Н., Ламейер Дж.Н.Ф. Толкование МППСС-72 Пер. с англ. Н.Я.Брызгина и Н.Т.Шайхутдинова; Под ред.Н.Я.Брызгина.-М.: Транспорт, 1981 — 280с.
  7. Московцев Ю.П. // Системы управления и обработки информации: Науч.-техн. сб. / ФНПЦ «НПО «Аврора», СПб., 2000. — Вып. 1. — С. 61-68
  8. Новые технические средства в судовождении ? Под ред. А.А. Якушенкова. – М.: Транспорт, 2003. – 479 с.
  9. Сазонов А.Е., Родионов А.И. Автоматизация судовождения. – М.: Транспорт, 1997. – 216 с.
  10. Стафеев А.М. Судовые автоматизированные системы навигации. – М.: Транспорт,№ 5, 2007
  11. Стокман Дж., Линда Шапиро Компьютерное зрение = Computer Vision. — М.: Бином. Лаборатория знаний, 2006. — С. 752
  12. Судовые средства автоматизации предупреждения столкновений судов ? Ю.Г. Зурабов, Р.Н. Черняев, Е.В. Якшевич, В. Я. Яловенко. – М.: Транспорт, 1995. – 205 с.
  13. Яскевич А.П., Зурабов Ю.Г. Комментарии к МППСС-72. — М.: Транспорт, 1990 — 479с.
  14. Green S., I.Hurst and B.Nangle (2001) Software Agents; a Review May 27. //http//www.cs.tcd.ie/research groups/iag/pubreview.
  15. Shi Z., Q.Tian and Y.Li (2003) RAO Logic for Multiagent Framework. — Proc.of the hit. Workshop DAIMAS-03, June 15-18. S. Petersburg.

Похожие записи