Navi intelligenti: flotte ottimizzate con il machine learning

Navi circolanti nell'Oceano indiano il 4 maggio 2012, tracciate e con i relativi dati operativi.

I vascelli a guida autonoma sono in arrivo e si diffonderanno prima dei veicoli autonomi su strada. L'era dell'intelligenza artificiale, quindi, è arrivata anche nel settore navale. Come già in altri settori, anche queste flotte vengono gestite in maniera sempre più integrata e ad elevati livelli di automazione. L'hardware impiegato è standard, con sensori hi-res compreso il lidar, piccoli data center e anche FPGA. La digitalizzazione è destinata a rivoluzionare l'industria marittima a partire dalla progettazione per poi passare alle operazioni, alla gestione e agli stessi modelli aziendali della nave.

Introduzione

Immagina un futuro con navi che si spostano da solo. Mentre percorrono autonomamente l'oceano, i loro "capitani digitali" sono lontani sulla terraferma, osservando da remoto le tecnologie di realtà mista (MR) e intelligenza artificiale (AI). JRCS - un'importante compagnia giapponese di servizi marittimi - crede di poter trasformare in realtà entro i prossimi 12 anni. Con l'aiuto di Microsoft, ha appena lanciato un piano ambizioso per trasformare digitalmente l'industria globale delle spedizioni. In una serie di fasi iniziali, JRCS sta implementando MR, Internet of Things (IoT) e AI per modificare il modo in cui gli equipaggi di addetti alla spedizione sono addestrati, come vengono mantenute le navi e come vengono promosse e applicate la sicurezza e gli standard di navigazione.

Il numero di navi circolanti sulle acque del Globo è enorme. Possiamo farci un'idea dalla bellissima mappa interattiva, insieme a moltissimi dati, sviluppata su ShipMap con strumenti Kilm. Anche se le capacità di questi data center non sono enormi, le tecnologie impiegate sono le più avanzate, dai sensori alle memorie, dall’elaborazione all’hardware specifico.

La navigazione autonoma si verificherà ben prima delle auto a guida autonoma. Questa riflessione di solito non viene alla mente, perché viviamo in un mondo di auto, ma è perfettamente logico. Il traffico delle navi è infatti poco congestionato e con un numero di variabili decisamente basso. Anzi, proprio da questo settore ci si attendono informazioni utili per rendere efficiente qualsiasi altro tipo di navigazione, dai droni ai satelliti. Ecco perché può essere interessante seguire il settore navale anche per lo sviluppo dell'automazione della guida.

La gestione efficace delle flotte navali ha richiesto una vera e propria digital transformation, che ha imposto la presenza in ogni sito di un data center connesso, con grande elaborazione locale e parte delle decisioni prese in remoto, sempre a partire da enormi quantità di dati storici e soprattutto derivate da sensori. Ricordiamo che di guida assistita o autonoma si è parlato recentemente sulle pagine di EOS.

Un sensore usato quasi sempre in navigazione, ma anche in tutti i tipi di rilevamento di movimento, è il "radar laser" o Lidar, acronimo di Light Detection and Ranging. Serve ad identificare forme e distanza di oggetti. Questo strumento esiste da molto tempo, ma solo negli ultimi dieci anni si è assistito ad un aumento del suo impiego e ad una diminuzione dei prezzi. Per chi non lo conoscesse, descriviamo qui di seguito il suo funzionamento.
Il principio alla base del Lidar è davvero piuttosto semplice: una luce viene indirizzata su una superficie riflettente e si misura il tempo necessario perché torni alla sua fonte. La luce viaggia a circa 300.000 chilometri al secondo, ovvero 0.3 metri per nanosecondo.
Il Lidar emette 150.000 impulsi laser al secondo. La fonte luminosa viene spostata a una velocità costante e nota, permettendo di calcolare la distanza con elevata precisione. Ripetendo questo in rapida successione, l'istinto costruisce una complessa "mappa" della superficie che sta misurando.
La maggior parte dei Lidar usa quattro componenti principali: laser, scanner e ottica, elettronica per fotorilevatori e ricevitori, sistemi di navigazione e posizionamento. [...]

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4 Commenti

  1. Giordana Francesca Brescia Giordana Francesca Brescia 7 marzo 2019
  2. Adriano Gandolfo Adriano Gandolfo 8 marzo 2019
  3. Stefano Lovati Stefano Lovati 9 marzo 2019
  4. SeggeTauli 25 giugno 2019

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