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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Grazie ai potenti sistemi di registrazione di dati EDR presenti anche sui veicoli a guida autonoma, è possibile avere in uno spazio compatto una grande quantità di dati che possono rivelarsi preziosi in caso di crash e collisioni. La sfida dei sistemi basati su IA, Ml e DL, è quella di poter gestire con efficienza enormi moli di dati la cui quantità cresce esponenzialmente con l’evoluzione della sensoristica dei sistemi, al fine di ottimizzare il processo decisionale.
Certo che la distanza tra la fantascienza e la realtà sta diminuendo sempre più,
Anche se parlando di guida autonoma, considerando pure che parliamo di rotte preordinate basta pensare alle sonde spaziali che viaggiano per mesi se non anni senza bisogno di controllo umano.
L’utilizzo di reti neurali presuppone una fase di training in cui la stessa viene “addestrata” in modo da fornire, sui dati reali, una predizione il più possibile accurata. Sarà penso fondamentale disporre di queste informazioni, con l’aiuto magari di qualche tool per la simulazione che possa velocizzare l’operazione.
In questo scenario, molto importante sarà senz’altro il ruolo del telerilevamento satellitare ed in particolare quello radar. La visione su larga scala offerta da un satellite (o ancora meglio da una costellazione di satelliti) consente una rapida analisi sinottica della scena di navigazione. Inoltre, i radar, al contrario dei sistemi ottici, riescono generare segnali in grado di penetrare le nuvole poiché lavorano alle microonde e quindi sono in grado di operare con qualsiasi condizione meteo. Inoltre essi possono lavorare sia di giorno che di notte (al contrario dei sistemi ottici passivi che possono monitorare la terra solo quando è illuminata dal sole). Questi vantaggi permetto al radar da satellite di essere un valido strumento per la navigazione intelligente.
Il radar inoltre riesce a monitorare la differente “rugosità” della superficie dell’acqua in presenza di sversamenti di petrolio (illegali e non) e potrebbe quindi fungere come sistema di allerta per questo tipo di eventi. Le navi appaiono sulla immagine radar come degli oggetti molto brillanti e ciò consentirebbe anche di associare a ciascuna chiazza di petrolio il relativo “colpevole” avvalendosi anche di sistemi di Automatic Identification System – AIS.