Використання Штучного Інтелекту Безпілотних Суден Для Визначення Перешкод При Плаванні

Abstract

Сьогодні діяльність людства все більшою мірою залежить від здатності ефективно використовувати інформацію. Сучасний спеціаліст будь-якого профілю повинен уміти отримувати, обробляти та використовувати інформацію за допомогою комп'ютерів та інших технічних та мобільних засобів і пристроїв. В теперішній час відбувається своєрідна технічна революція, пов'язана з проникненням передових інформаційних технологій, таких як Big Data, Internet of Things та Blockchain у різні сфери нашого життя, і навіть у морську галузь, яка традиційно відставала від інших галузей у застосуванні останніх розробок IT. Вже сьогодні відбувається впровадження Штучного Інтелекту (Artificial Intelligence) в судноводінні та керуванні рухом судна. Одним з найперспективніших і можливих для застосування на безпілотних суднах є метод глибокого навчання нейронних мереж, що використовує алгоритм «наскрізного навчання», здатний отримувати знання, отримані досвідченим шляхом та використання контролерів для мінімізації похибки при моделюванні навігаційної карти руху безпілотного судна. Авторами даної роботи були розглянуті методи розпізнавання даних у судноплавстві для побудови траєкторії руху безпілотного судна з штучним інтелектом. З метою запобігання зіткненням і побудови точної траєкторії руху без додаткових коливань авторами запропоновано використання штучного інтелекту із контролерами руху з глибокими нейронними мережами для ідентифікації різних суден із розпізнавання образів. Приведено, що алгоритми машинного навчання здатний приймати розумні рішення, однак вони можуть ускладнюватися для неструктурованих даних. Ці проблеми можна вирішити з допомогою мереж глибокого навчання, у яких складна ситуація вирішується з допомогою багаторівневого ієрархічного підходу.