انقلاب هوش مصنوعی در بنادر

با توجه به افزایش قابل توجه حجم تجارت بین کشورها و استفاده گسترده از کشتی‌های کانتینری بزرگ، هوش مصنوعی نقشی محوری در صنعت بندر بازی می‌کند.

کشورهای شورای همکاری خلیج فارس (GCC) زیرساخت های بندری پیشرفته ای را توسعه داده اند که با بنادر مدرن مانند تیانجین در چین قابل مقایسه است.

علاوه بر این، بنادر همچنین تحت فشار مداوم مقامات دولتی و نهادهای نظارتی بین‌المللی برای کاهش ردپای کربن و افزایش پایداری زیست‌محیطی هستند.

در سال های اخیر در سراسر کشورهای شورای همکاری خلیج فارس برای توسعه تکنولوژی در راستای افزایش حجم تجارت فعالیت های زیادی انجام شده است.

زیرساخت‌های بندری گسترده، سیستم‌های ارتباطی قوی و شبکه ‌های بزرگ حمل‌ و نقل زمینی، متشکل از راه ‌آهن، حمل و نقل و توزیع کارآمد محموله‌های محموله را تسهیل کرده و از تاخیرها و تنگناهای لجستیکی جلوگیری کرده‌اند.

در سرتاسر کشورهای شورای همکاری خلیج فارس، هوش مصنوعی و ابزارهای تجزیه و تحلیل داده، نیروهای محرک اصلی در عملیات زیرساخت بندری جدید طراحی و ساخته شده اند.

ابتکارات تحقیقاتی با هدف بهینه سازی هزینه ها، بهره وری انرژی و شناسایی منابع مورد نیاز به موسسات تحقیقاتی منطقه ای از جمله دانشگاه های هوش مصنوعی واگذار شده است.

هوش مصنوعی پتانسیل عظیمی برای متحول کردن عملیات بندری و افزایش کارایی، بر تعهد اصلی لجستیک به افزایش پذیرش فناوری های هوش مصنوعی برای دیجیتالی کردن و تسریع تجارت ایجاد می کند.

هوش مصنوعی توانایی منحصر به فردی برای کمک به AD Ports Group (شرکت  بنادر و زیرساخت های مرتبط در ابوظبی) دارد تا تحول دیجیتال خود را به سطح بعدی برساند و تصمیم‌گیری سریع‌تر و مستقل تسهیل کند.

راه‌حل‌های هوش مصنوعی که توسط سازمان‌هایی مانند AD Ports Group پیاده‌سازی شده‌اند، تازه آغاز راه هستند و هوش مصنوعی این پتانسیل را دارد که ابتکارات تحول گسترده‌ای را برای صنعت تجارت بین‌المللی دریایی ارائه دهد.

بسیاری از این راه حل ها را می توان به پیشرفت های اخیر در هوش مصنوعی و کاربردهای آن در سیستم های ارتباطی، مدیریت زنجیره تامین، حمل و نقل هوشمند، بارگیری و تخلیه هوشمند محموله، اینترنت اشیا (IoT)، وسایل نقلیه خودران و روباتیک هوشمند نسبت داد.

بهره برداری و استخراج داده های جمع آوری شده در طول عملیات محموله های بزرگ بنادر، از جمله بارگیری و تخلیه محموله، نقش مهمی در ساده سازی فرآیندها ایفا می کند، به خصوص که اندازه محموله و کشتی همچنان در حال رشد است.

هوش مصنوعی در قلب این فناوری‌ها توانمند بوده است، از وسایل نقلیه خودران تا سیستم‌های ارتباطی ایمن، و از جرثقیل‌های سقفی بزرگ تا دستگاه‌های هوشمندی که مکان دقیق محموله‌های خاص را مشخص می‌کنند.

سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند فرآیندهای مدیریت کانتینر را با استفاده از دید رایانه‌ای و تشخیص تصویر برای ردیابی و شناسایی کانتینرها، نظارت بر حرکت آنها، و اطمینان از سازماندهی و انباشتگی مناسب، خودکار و بهینه‌سازی کنند، در نتیجه امکان جابجایی سریع‌تر و دقیق‌تر کانتینر را فراهم می‌کنند.

نوسازی زیرساخت بنادر

بنادر قدیمی‌ترین روش تجارت بین‌المللی را فراهم می‌کنند، شهرهایی که در اطراف آن‌ها ساخته و شکل گرفته‌اند و این یکی از چالش‌های اصلی است.: بنادر در سرتاسر جهان با چالش مهمی در مدرن‌سازی زیرساخت‌های خود مواجه هستند که توانایی آنها را برای سرمایه گذاری کامل از ابزارهای گسترده در دسترس اتوماسیون و دیجیتالی کردن، مهار می کند.

برای دستیابی به این هدف، بنادر نیاز به سرمایه گذاری فشرده دارند تا به عوامل موثر رشد اقتصادی تبدیل شوند و فرصت های قابل توجهی برای گسترش تجارت بین المللی فراهم کنند.

این زیرساخت‌های ضروری آماده بهره‌مندی از فناوری‌های سبز آینده با بهبود شیوه‌های پایدار و به حداقل رساندن اثرات زیست‌محیطی هستند.

علاوه بر این، آنها همچنین از آخرین پیشرفت‌ها در وسایل نقلیه خودران و جرثقیل‌های مجهز به کنترل‌کننده‌های هوشمند بهره خواهند برد.

انتقال امن داده و فناوری‌های بلاک چین، همراه با جدیدترین دستگاه‌های هوشمند و ابزارهای اینترنت اشیا، بدون شک بنادر آینده را با خطوط حمل‌ونقل زمینی هوشمند و بندرگاه‌های اتصال هوشمند قدرتمند خواهد کرد.

این پیشرفت ها با ارائه داده‌های بی‌درنگ از منابعی مانند دوربین‌های نظارتی و حسگرها، پیشرفت های خوبی را در مدیریت ترافیک ارائه می‌کنند و اپراتورها را قادر می‌سازد تا ازدحام را نظارت کنند.

با توجه به مقیاس، پیچیدگی، حجم و شدت انرژی عملیات بندری، می بینیم که بنادر به طور فزاینده ای کارایی عملیاتی و انرژی خود را افزایش می دهند تا در آینده پایدارتر شوند.

هوش مصنوعی چگونه بر بنادر تأثیر می گذارد؟

هوش مصنوعی مدت زیادی است که وجود داشته است. بنادر و صنعت حمل و نقل، داده‌های زیادی از گذشته و داده‌های بی‌درنگ را از حسگرهای اینترنت اشیا ارائه کرده‌اند که الگوریتم‌های هوش مصنوعی در پلتفرم‌های نرم‌افزاری خود استفاده می‌کنند.

استفاده از هوش مصنوعی برای بهبود بنادر و پایانه‌ها پتانسیل زیادی دارد اما راه طولانی در پیش است. در داخل بنادر، ترمینال و ماژول های فعلی اطراف، پتانسیل بسیار زیادی برای بهبود استفاده از هوش مصنوعی وجود دارد. زمانی که داده‌های با کیفیت در زنجیره تامین مورد استفاده قرار گیرند، بنادر می‌توانند از الگوریتم‌هایی برای تصمیم‌گیری با کیفیت استفاده کنند.

همچنین آینده ای برای هوش مصنوعی در داخل تجهیزات خودکار وجود دارد. بنادر در حال حاضر از هوش مصنوعی در پایانه ها برای انتقال کانتینر و محموله استفاده می کنند که به وسایل نقلیه اجازه می دهد تا با هدایت مرکزی کار کنند و محموله ها و کانتینرها را به صورت کارآمدتر حمل کنند.

مسیر آینده اشاره می کند که برای بنادر و پایانه ها ترکیبی از سیستم های هوش مصنوعی و سیستم های انسانی وجود خواهد داشت. برای مثال، کشتی‌ها، وسایل نقلیه و سیستم‌های خاصی از هوش مصنوعی استفاده می‌کنند در حالی که هنوز نیاز به یک سیستم مرکزی کنترل شده توسط انسان وجود خواهد داشت.

بنادر در سراسر جهان در حال ادغام هوش مصنوعی در زیرساخت بندر خود هستند. بندر نیویورک و نیوجرسی یک برنامه پنج ساله برای پیاده سازی هوش مصنوعی تدوین کردند، بندر هامبورگ ماژول های یادگیری ماشین را پیاده سازی کرده است، و بندر شانگهای و بندر سنگاپور هر دو از هوش مصنوعی استفاده کرده اند تا توسط سازمان ملل به عنوان بهترین بنادر متصل جهان معرفی شوند.

مزایای کلیدی استفاده از هوش مصنوعی در بنادر چیست؟

هوش مصنوعی، حمل و نقل در دریا، زمین و هوا را متحول می کند. این فناوری، پتانسیل کاهش خطای انسانی، سرعت بخشیدن به عملیات و کاهش انتشار گازهای گلخانه ای را دارد. با این حال، هوش مصنوعی بخشی از یک فرآیند گسترده تر برای دیجیتالی کردن و بهبود عملیات بندر است.

برخی از بزرگترین بنادر جهان، به ویژه سنگاپور، روتردام و هامبورگ، از ابزارهای هوش مصنوعی یکسانی برای بهبود عملیات تجاری استفاده می کنند.

یکی از راه‌هایی که این فناوری باعث بهبود عملیات می‌شود، ساختن یک سیستم پشتیبانی تصمیم‌گیری بر اساس یک مدل پیش‌بینی رفتار است.

از تکنیک های یادگیری عمیق برای تجزیه و تحلیل داده ها به روشی بسیار کارآمدتر از یک انسان استفاده می کند.

علاوه بر داده های تاریخی، این سیستم می تواند شامل تشخیص تصویر و صدا نیز باشد.