Исследователи из Шотландии разработали технологию ИИ для измерения осадки судна

Компания Tymor Marine и Эдинбургский университет при поддержке и финансировании шотландского инновационного центра CENSIS создали инструмент машинного зрения, основанный на глубоком обучении, который позволяет автоматизировать и сделать более точным считывание отметок осадки на морских судах.

Консорциум заявил, что отметки осадки в настоящее время измеряются и записываются на глаз с причала или с лодки, как это было более двух тысячелетий назад. Такие измерения могут оказаться неточными из-за таких факторов как волны, выцветшие метки, освещение и биообрастание.

Точные показания осадки имеют решающее значение для обеспечения устойчивости судна, указывая на то, сколько груза оно перевозит и на какой глубине может безопасно плавать. Показания также проверяются портовыми властями, чтобы убедиться, что суда соответствуют местным ограничениям и правилам. По словам исследователей, их технология использует алгоритмы анализирует видеозаписи, чтобы точно определить, где проходит ватерлиния.

Tymor Marine и Эдинбургский университет продолжат разработку технологии с целью создания приложения для смартфонов, которое позволит морякам записывать отметки осадки и загружать их в облако для получения показаний в режиме реального времени.

Рози Клегг, морской архитектор компании Tymor Marine, сказала: "Мы уже давно хотели получить такую технологию, но обнаружили, что готового ПО нет. Благодаря CENSIS мы нашли в Эдинбургском университете специалистов, которые были нам необходимы для разработки нашей собственной технологии и привнесения инноваций в традиционную, в общем-то, отрасль".

Клегг добавила, что за последние 12 недель команда доказала осуществимость концепции и теперь сосредоточится на ее различных элементах, обучит ее работе с данными, получаемыми при каждом посещении судна, и начнет выводить ее на коммерческий уровень.

"Мы также изучаем возможность применения этой концепции к беспилотникам, что сделает процесс еще более безопасным", - сказала она.

Доктор Хакан Билен из Школы информатики Эдинбургского университета, сказал, что первые исследователи ИИ считали, что ИИ будет легко решать визуальные задачи, которые мы делаем без усилий, например, распознавание цифр и оценка ватерлинии, но будет испытывать трудности в более сложных ситуациях, таких как игра в шахматы.

"Однако оказалось, что все обстоит с точностью до наоборот, и именно простые на первый взгляд задачи нам еще предстоит решить", - сказал Билен. - Алгоритм, который мы создали для Tymor Marine, был построен на основе последних достижений в области глубоких нейронных сетей. Модель берет видео, на котором показан корпус судна, и определяет, где цифры на борту судна пересекают ватерлинию в различных сценариях. Мы продолжаем наращивать базу данных, вводя больше ручных аннотаций для обучения, а также совершенствуем различные компоненты метода, что в будущем должно сделать его более точным".

Коринн Критчлоу-Уоттон, руководитель проекта в CENSIS, сказала: "Этот проект - прекрасный пример того, как небольшой шотландский бизнес использует инновации для решения глобальной проблемы. Невероятно подумать, что мировая судоходная индустрия все еще полагается на принципы, разработанные в Древней Греции, для такой важной части своей работы. Машинное зрение может обеспечить более точный, последовательный и безопасный подход к проверке устойчивости и веса судов, что может быть только положительным фактором для отрасли".

Фото: Unsplash/Ricardo Resende