概述

推进 AI 与自动化承诺的“五月花”号

IBM 与海洋研究非盈利组织 ProMare 合作的多年期项目的最终成果

海洋研究船"五月花"号自动航行船舶开启自动航行船舶之先河,而 IBM 则在其诞生过程中发挥了举足轻重的作用。 在首次旅程中,该船将遵循其横跨大西洋的航线,以此纪念原先的"五月花"号。 但这一现代的"五月花"号将收集关于气候变化和污染影响的关键海洋数据,以便海洋研究人员能够更深入地了解和保护我们的海洋,不论是现在还是未来。   

IBM 利用三层技术设计了这艘无人船: 感官输入、实时机器学习和分析,以及决策引擎。 IBM 专家使用 PB 级数据来训练机器学习模型,并为决策引擎编写基于规则的决策,使船舶能够对通常危险的海洋环境做出反应,而不需要人为干预。 它遵守海事法,同时能够在霎那间做出关键的决策。 它能够在恶劣的天气环境下变更航线。 它还可以收集和分析大量的海洋数据。 这一切都以 24/7 方式完成。

通过扩展该船突破性的智能自动化运营决策边缘计算和 AI 驱动的远程监控技术 ,我们可以为您的企业开展下一代创新、提高效率、安全性和节约成本铺平道路。

没有船员的里程:

3,349

收集数据的船载传感器:

30

分析数据的边缘设备:

15

AI 船长

若要使无人船顺利下水航行,就需要具备能够驱动自主智能的技术。 IBM 打造了认知领航员,它能够制定有关船舶的所有决策,也称为“AI 船长”。

全新的"五月花"号是系统构建过程中迈出的一大步,这种系统就如何行动有自己的看法,并能够自行采取果断行动。

AI 船长根据模式识别的 if/then 规则和机器学习模型做出决策,但并不只是这些部分的简单总和。 它会从决策的结果中学习,对未来作出预测,管理风险,并通过经验优化知识。 与人类相比,它通过实时整合更多输入来完成这一切。

在首次航程的大部分航段,人类都不会进行干预。 这艘船将需要自行做出最佳决策。 我们正在为企业创造类似的自主运营技术。

提升整个运营的绩效

AI 船长所使用的智能决策功能只是更大的 AI 驱动的业务运营自动化解决方案的一部分。 企业还可以依赖于 IBM 自动化功能来执行任务、工作流程、内容服务和流程挖掘,这些功能已纳入集成软件集,旨在帮助解决最困难的运营难题。

利用智能决策高效运营

当 AI 船长通过 IBM 的自动化规则管理软件运行周围环境的感知数据和 AI 注释模型来修改航线和避免碰撞时,企业已经使用该软件来记录它所提供的决策,例如,在批准贷款和个性化客户优惠时所提供的决策。

根据在边缘获取的洞察采取行动

AI 船长可以独立做出决策,因为由 IBM 软件统筹的 15 个边缘设备可处理来自 30 个传感器的数据,包括雷达、GPS、摄像头和海拔和水深探测器。 利用相同的软件,企业可以在任何地方通过扩展和运行边缘解决方案实现转型,并在更接近数据创建位置的地方根据洞察采取行动。

船舶的工作原理

感官输入

"五月花"号自动航行船舶的彩色横截面,蓝线指向船舶的雷达

感官输入

船上有许多感知设备,包括雷达、GPS、天气、海拔和水深探测器,以及用于向 IBM 计算机视觉系统发送视觉输入的高清船载摄像头。 该系统经过训练,可查明潜在的危险,包括货船、渔船,甚至是水中漂浮的部分浸入水里的集装箱。

实时分析

"五月花"号自动航行船舶的彩色横截面,蓝线指向船内较小的计算机

实时分析

使用通过 IBM 计算机视觉技术生成的推理算法和模型,该船接受了超过一百万张航海图像的训练,旨在识别其他船只、碎片、桥梁和其他危险。 ODM 对有关附近船只的国际防撞规则进行了评估,生成指示“不安全”情况的风险图并给出建议。

决策引擎

"五月花"号自动航行船舶的彩色横截面,蓝线指向船内较大的计算机

决策引擎

AI 船长摄取 ODM 建议,解释计算机视觉输入和其他数据,并分析预测天气以确定如何避免危险。 其他海洋 AI 数学建模围绕最佳行动提供决策支持,包括指示船舶改变航向或速度。 该船的安全经理会验证决策是否安全,甚至允许 AI 船长在霎那间做出决策。