ИИ в морских портах

Искусственный интеллект как лучший грузчик и диспетчер

Морские терминалы в поисках повышения эффективности не спеша, но все же твердо обращаются к искусственному интеллекту (ИИ). Они его изучают, тестируют, аккуратно применяя в операциях по управлению трафиком судов, оборудованием и по перемещению грузов и техники. Перспективы технологии многообещающие, но есть и ограничивающие факторы.

Чем ИИ может помочь портам?

Искусственный интеллект моделирует процесс человеческого мышления, но делает это с помощью программных алгоритмов. «Человеческого» в нем достаточно много, в том числе умение совершенствовать процесс принятия решения на основе полученных результатов, обратной связи — это еще называется «машинным обучением». Базовое отличие от мозга homo sapiens заключается в том, что мышление компьютера гораздо более быстрое и объемное и менее ошибочное.

Как человеческий мозг принимает решение на основе полученных извне данных, так и машина «питается» информацией, которую ей предоставляет внешняя среда. Мы привели это пояснение, чтобы подчеркнуть, почему морские терминалы отлично подходят для применения ИИ. Стивидорные операции — вещь рутинная и потому относительно легко автоматизируемая. Погрузка, разгрузка, перемещение груза и техники внутри терминала поддаются алгоритмизации. Второй фактор — стивидорный бизнес «завязан» на технологии, а значит, получать данные, «пищу» для ИИ, с помощью датчиков, камер и других приспособлений возможно. Неудивительно, что порты стали одним из первых «полигонов» для обкатки искусственного интеллекта в сфере промышленности и транспорта.

Теоретическая база как по применению нейронных сетей (для удобства мы будем использовать в этом тексте понятия «нейросеть» и ИИ как полноценные синонимы) в стивидорных операциях еще только формируется. И, как часто этобывает, она не поспевает за практикой, ибо от нее отталкивается. Однако за последние пять лет, в течение которых портовики активно присматриваются к ИИ, — этот процесс начался задолго до того, как тема с ChatGPT стала мейнстримом, — ученые и аналитики сформулировали базовые вещи.

В конце 2023 года сотрудники порта Барселона решили провести исследование на тему того, чем современные нейросети могут помочь грузовым терминалам в деле оптимизации бизнес-процессов. Свой вопрос они задали, разумеется, самому искусственному интеллекту. Изучив практику и теоретические работы, ИИ выделил пять основных пунктов:

1. Управление морскими перевозками в реальном времени. Анализ данных о движении судов и прогнозирование спроса на их обслуживание повысят эффективность их перемещения по акватории порта и планирование погрузки — разгрузки.
2. Оптимизация непосредственно погрузочно-разгрузочных работ через всето же планирование и устранение узких мест, которые могут привести к задержкам.
3. Прогнозирование технического обслуживания. Данные от датчиков на оборудовании, обработанные алгоритмами, помогут в прогнозировании, когда конкретная техническая единица окажется «готова» выйти из строя. Это легко устраняется через ее своевременную замену или превентивный ремонт.
4. Сокращение задержек в обработке груза в тыловой части терминала и его хранении — через все ту же оптимизацию планирования различных операций и ликвидацию накладок еще до того, как они случились.
5. Улучшение безопасности через анализ данных от датчиков на оборудовании и камер безопасности для выявления потенциальных угрози их устранения.

Компания Prosertek, в свою очередь, обращает внимание на последний пункт из этого списка — безопасность. Специалисты отмечают, что искусственный интеллект позволяет через системы видеонаблюдения с помощью алгоритмов фиксировать подозрительное или необычное поведение, причем делать это в реальном времени и автоматически отправлять сигнал тревоги на пульт службы охраны. Кроме того, ИИ, анализируя данные с датчиков движения, рентгеновских сканеров и систем обнаружения опасных веществ, в состоянии обнаружить потенциальные угрозы с минимальным риском ложной тревоги.

Практика обнадеживает

Ведущие порты мира постепенно внедряют искусственный интеллект (ИИ) в свои производственные операции или думают над тем, как это сделать. Процесс идет не спеша, с тщательными расчетами и тестированием, ведь одна ошибка может привести к серьезным негативным последствиям и убыткам. Но даже при всей осторожности очевидно, что перспективный инструмент займет свое местов стивидорном бизнесе. Портовикам нужно лишь время, чтобы понять, куда и как его пристроить.

Стивидоры предпочитают действовать не только осторожно, но и локально. Они автоматизируют какой-то один участок или одну область своего бизнеса, часть операций. Это позволяет на небольшом полигоне посмотреть, что такое вообще ИИ и как он функционирует, приобрести навыки и оценить возможные риски.

Из наиболее известных примеров можно привести причал-менеджмент и управление портовым оборудованием.

Причал-менеджмент представляет собой систему принятия решений о том, какое судно на какой причал поставить, а также в идеале сделать так, чтобы суда не стояли в очереди. Этого можно достигнуть через анализ собранных исторических данных о времени обработке судов на конкретных причалах. Такие данные включают в себя тип судна, объем и характер груза, место и время погрузки или разгрузки.

Управление трафиком работает похожим образом. Машина получает сведения о том, какие суда направляются в порт. Она учитывает их местоположение, маршрут, груз и другие факторы, включая погодные. На основе уже собранных и обработанных ранее исторических сведений компьютер «понимает», в какой срок конкретный объект с определенной вероятностью будет готов к швартовке, что позволяет прогнозировать размер очереди у приемного буя и по возможности ею управлять.

Две в чем-то похожие системы тестируют в Сингапуре и Роттердаме.

В акватории порта Сингапур одномоментно может обслуживаться одна тысяча единиц морского транспорта. На подходах к причалам возникают сложности — в частности, риск столкновения. Но даже если этот риск не реализуется, в любом случае возникает проблема неоптимального распределения ресурсов — как самих судов в пространстве, так и причалов между ними. 

Администрация порта заказала разработку новой системы управления морским трафиком, основанную на ИИ, которая будет принципиально отличаться от существующей. Ныне действующая технология посылает капитану судна сигнал тревоги только тогда, когда транспорт уже опасно приблизился к другому. Новая же действует превентивно. Она, считывая данные с радаров, глубоко заранее прогнозирует, какие судна в какой точке могут столкнуться или на каких участках может возникнуть излишнее скопление транспортных средств, и выдает капитанам рекомендации замедлить ход, или прибавить скорость, или изменить курс. Глубина прогноза составляет 30 минут, то есть за полчаса до нежелательной встречи или попадания в морскую пробку капитан получит соответствующий сигнал. 

В настоящее время система еще только проходит тестирование, и результаты пока не обнародованы, в действие она будет введена в 2025 году.

В порту Роттердам судам перед разгрузкой приходится стоять в очереди, что выливается в убытки для всех причастных сторон. Сократить время ожидания, а то и вовсе от него избавиться помогло бы знание точного времени прибытия, в идеале сильно заранее, за семь дней, и с точностью до часа.

Порт тестирует систему Pronto, что означает в переводе с итальянского «быстро». В программу ввели накопленные данные о прошлых маршрутах судов, времени их прибытия, погоде, которая в то время была на море по пути их движения. Обработав в общей сложности 12 тыс. единиц информации, искусственный интеллект вывел формулы, по которым он — с учетом имеющихся текущих параметров погоды, скорости, характера груза, «пробок» и т. д. — рассчитывает, когда к причалу встанет конкретное судно.

Представители порта заявляют, что могут давать прогноз по прибытию в отношении судов, находящихся на «расстоянии» семи дней, с двадцатиминутной погрешностью. В будущем, когда Pronto на основе обратной связи скорректирует свои алгоритмы и научится предсказывать лучше, «расстояние» вырастет до 30 дней.

Текущие результаты можно назвать позитивными: общее время в очереди сократилось на 20%. На 100% уменьшить его пока не получается: к сожалению, не все зависит от ИИ, даже если его расчеты допускают расхождение с реальностью всего лишь в 20 минут.

В случае с оборудованием система ИИ работает в том же ключе, что и с управлением трафиком. Меняются лишь характер данных, способ их сбора и цели, которые ставятся перед программой. Но суть та же: на основе исторической и текущей информации прогнозируются различные события (выбытие техники их строя), их время и выдается решение, которое человек может принять или не принимать.

Управляющая компания порта Гамбург HHLA реализует проект по ИИ через свою дочернюю структуру HHC. Управляющий директор последней Нильс Кемме рассказал в интервью корпоративному изданию о двух самых важных инициативах в этой области. В настоящее время они применяются точечно — на отдельных терминалах и только для отдельных операций или единиц оборудования. 

На терминале Бурхардкай компания с помощью ИИ отслеживает состояние кабелей на кранах — тех самых, которые непосредственно снимают контейнер с судна или ставят «ящик» на борт. Искусственному интеллекту «поручено» анализировать данные, собранные с размещенных на кранах датчиков, и вычислять, когда тот или иной кабель оборвется или придет в негодность каким-то другим образом. Когда компьютерная программа сообщает, что оборудование пора менять, специалисты порта во время «отдыха» крана производят необходимые манипуляции. Таким образом, HHLA убивает сразу двух зайцев. Во-первых, не допускается простой крана из-за неожиданной поломки. Во-вторых, меняются только «больные» кабели, а здоровые остаются в строю. При прежней системе, при которой оборудование сменялось не после износа, а по наработанным часам, на покой часто отправлялись кабели, которые могли бы еще послужить.

Есть ли будущее без ИИ?  И есть ли в нем будущее для людей?

Все крупные порты, проявившие практический интерес к теме ИИ, начали исследовать его возможности задолго до того, как тема стала мейнстримом с выходом на сцену ChatGPT-3 в конце 2022 года. Некоторые занимаются им, а не только изучают уже около десяти лет. За этот период портовики смогли оценить, насколько технология самообучающейся нейросети, которая в состоянии находить решения даже в нестандартных для нее — незапрограмированных — обстоятельствах, перспективна.

Вопрос о перспективах уже неактуален: ИИ будет применяться, и чем дальше, тем больше. Вот что пишет в корпоративном блоге DP World:

* Данный отрывок из блога был переведен с помощью ChatGPT. Мы оставили орфографию и пунктуацию «переводчика».

При всех позитивных перспективах у ИИ есть и ограничивающие факторы, препятствующие его применению.

Далеко не все порты готовы к современным технологиям на, так сказать, физическом уровне. В 2021 году специалисты компании Innovez отмечали, что 80% портов по всему миру до сих пор во многих операциях используют бумажные документы. Они еще даже не прошли стадию автоматизации, не говоря о том, чтобы продвинуться на более высокий уровень. Даже если ситуация за последние три года изменилась в лучшую сторону, доля «бумажных» стивидоров все равно остается высокой.

Важно и то, что автоматизация даже на самом простом уровне требует грамотной постройки бизнес-процессов. На ее первом этапе, еще до применения цифровых технологий, компания должна максимально оптимально и прозрачно сформировать модель производственного цикла, и лишь затем в ход идут различные IT-процедуры. Между тем «пересобрать» порт, то есть провести реинжиниринг его процессов и каналов коммуникации, — задача объемная.  

Третий фактор — растущие риски в области кибербезопасности. Чем больше подключенной к Интернету техники, а все датчики для сбора и передачи информации работают через Интернет вещей, — тем больше точек входа для хакеров, напоминает Оливье Жак, технический и научный директор Ассоциации кибербезопасности в морской промышленности Франции. Таким образом, общая «площадь», через которую в систему порта могут проникнуть злоумышленники, возрастает. Добавляет рисков и то, что все больше технических объектов переходят на удаленный режим управления: оператору больше нет необходимости находиться, скажем, непосредственно в кабине крана. Благодаря этому управление объектом можно перехватить также удаленно. Пока что громких инцидентов, за исключением взлома систем защиты, незаконного проникновения в IT-систему предприятия, похищения денных, в «умных портах» не зафиксировано. Однако стоит иметь ввиду, что и уровень цифровизации пока что невысок. И с его ростом и количество скандалов, и их масштаб будут только расти, что происходит в других сферах.

В настоящее время все эти факторы являются ограничивающими, но пока не сдерживающими. Очевидно, что стивидоры будут и дальше переходить с «бумаги» в «цифру», а киберугрозам, хоть они и будут приносить ущерб, найдут адекватный ответ. Вопрос лишь в той скорости, с которой портовики будут продвигаться в деле использования ИИ. За прошедшие годы прогресс есть, но на экономику портового бизнеса заметного влияния не оказал. Впрочем, логично предположить, что прогресс будет не линеен, а будет носить взрывной характер. Как это случилось с самим ИИ. 

Что же в России?

У российских портов, очевидно, есть более насущные проблемы, чем изучение передовых IT-технологий, прежде всего модернизация инфраструктуры и тот самый реинжиниринг бизнес-процессов — необходимое условие для автоматизации.

Однако новинка не обошла и нашу страну. В 2021 году Владивостокский морской торговый порт запустил проект по созданию своего цифрового двойника. В виртуальном пространстве с «двойником» можно делать что угодно, в том числе моделировать различные процессы, операции, тестировать варианты. Такая система позволяет отслеживать движение любого контейнера, а также с помощью ИИ определять, в какое время и в какое место его переместить, чтобы добиться наибольшей эффективности. Начало положено, дальнейшее слово — за алгоритмами.

Иван Ступаченко