△ 新加坡科技研究局高性能打算研究院资深科学家、海事人工智能操持主任付秀菊博士

在2023年10月于中国青岛举办的天下航海科学技能大会——智能航运与安全分会上，新加坡科技研究局高性能打算研究院资深科学家、海事人工智能操持主任付秀菊博士环绕“人工智能”揭橥了主题演讲。
日前，付秀菊博士接管本刊专访，向我们先容了人工智能在海事领域的运用处景和高性能打算研究院重点聚焦的海事人工智能研究方向，并分享了她对人工智能在促进海上交通安全、优化船队运营等方面的浸染以及海事人工智能运用所面临的寻衅等问题的专业见地。

问：请您先容一下目前人工智能技能在海事行业的紧张运用处景有哪些？

答：在海事行业运用人工智能的办法有很多，包括以下运用处景：

● 提高海上运营效率和自动化，例如通过人工智能安排港口、船队和港船的作业；

● 促进安全，例如加强船舶交通管理系统（VTS）运营, 以增强海上交通安全、自主航运和远程领航；

● 海事预测性掩护，例如预测涡轮增压器何时须要保养或修理；

● 海上脱碳，例如根据景象条件高效地驾驶船舶从而节省燃料，为实现更可持续的航行路线方案绿色走廊，预测燃料花费，以及根据运营和环境条件优化船舶航速从而提高燃料效率。

问：在新加坡科技研究局高性能打算研究院，海事人工智能研究重点关注哪些方面？

答：新加坡科技研究局旗下的高性能打算研究院被授权主持新加坡海事人工智能研究操持（Programme MARS：Programme for Maritime AI Research in Singapore）。
我们这个研究要起到海事人工智能中央节点的浸染，聚焦于领导和折衷海事人工智能研究并促进其向具有实效的海事人工智能运用转化。

新加坡海事人工智能研究操持由四个密切干系的海事人工智能研究支柱组成，包括：

(1)海事数据卓越性研究：该支柱侧重于确保海事大数据的质量和精确度，以支持迭代人工智能模型的构建，使其能迅捷地适应和结合海事领域用户的知识并提升海事大数据的易用性。

(2)海事人工智能建模卓越性研究：该研究重点关注设计和开拓基于海事数据构造、框架、处理技能和多源海事数据的创新海事人工智能模型及运用处景。

(3)海事人工智能打算卓越性研究：这部分事情紧张着眼于设计和供应海事人工智能打算根本举动步伐，包括海事人工智能高性能打算办理方案、事情流程和架构方案。
详细来说便是为业界供应办理方案和实验性打算举动步伐，以知足在海事人工智能操持下对有效处理日益增长的海量海事数据和繁芜人工智能模型打算的需求。
这些打算哀求常日超出了目前很大一部分海事行业从业者的能力。

(4)海事人工智能运用卓越性研究：该支柱旨在拓展海事人工智能开拓的能力并建立简化的海事人工智能开拓流程，以便做事海事交通安全、海事系统运营效率、港口低碳和可持续发展等核心领域的广泛运用集群。

在我们的海事人工智能研究操持下，多个详细的行业运用案例项目将与这些支柱研究相互折衷浸染，从而为更高效的海事人工智能开拓供应支持，并确保符合海事界的需求，开拓创新功能和运用程序。
在早些时候涉及MARS操持的媒体公告中，新加坡海事局（MPA）曾强调，海事人工智能将是推动下一轮行业转型以实现海事业务和运营进一步优化和自动化的关键，而MARS操持则将增强新加坡海事行业的人工智能能力和竞争力。

问：人工智能在帮助预防和应对海上安全事件方面发挥着什么样的浸染？

答：关于这个问题，我们可以从海上交通安全的角度举一个例子。
在我们的研究中，人工智能已经被证明有助于从海量交通数据中自动检测出船舶高风险碰撞事宜（未遂事宜）、交通热点和事件。
这些被检测出来的大量有用事宜可以帮助我们有效提取关键交通预警模式，并为升级海事交通安全管理系统供应前所未有的宝贵信息。
人工智能可以从这些弘大的有用信息中学习、演习，从而进行海事交透风险即时监控，并为船舶碰撞风险管理供应早期预警。
人工智能还可以利用大规模历史数据和来自实时传感器的多个数据源，帮忙进一步提前预测未来繁芜的海事交通状况，以便更好地促进交通安全管理中央职员的折衷，支持和强化有效的管理策略。

前辈的人工智能打算能力以及对大规模数据的学习能力，可以提前供应准确的预测性见地，为人类交通管理员带来及时和准确的帮助，这有利于帮助他们减少繁重的事情量和人为缺点。

问：对付航运公司而言，发展和运用人工智能技能能够带来哪些益处？

答：航运公司可以利用人工智能进一步优化船队运营，进行准确的预测性掩护，提高航线效率，同时也可利用运营数据为客户定制交货韶光和实时货运更新来改进客户体验。
人工智能将促进航运公司与其他海事系统及互助伙伴的智能连接和折衷，从而实现生态系统级别的优化。

问：在您看来，未来海事行业还能从哪些方面来进一步挖掘和拓展人工智能技能运用的潜力？要想在该领域取得打破，业界还有哪些难题和寻衅须要战胜？

答：海事行业可以探索结合常规以及最新的人工智能技能，例如利用大措辞模型（LLM），来促进海事人工智能的改造性运用开拓。
比如开拓基于大措辞模型的预测性掩护，不仅可以快速准确地从海量数据中筛选出故障旗子暗记，还能迅捷精准地供应可阐明的诊断，从而支持后续的维修策略制订及优化。

为了实现海事人工智能在海事行业运用的打破，业界须要充分利用目前因数据隔离及质量问题而无法得到利用的海事数据，也须要通过研发来利用海事数据创造代价。

许多海事企业在人工智能的运用方面面临寻衅，由于许多公司仍处于海事人工智能开拓和运用的低级阶段。
因此，将海事领域的知识与人工智能建模相结合对付建立海事人工智能生态系统至关主要。
航运业非常须要大量海事人工智能工具和自动化平台来支持新型海事人工智能的设计、开拓和打算，并加速技能的实际采取。
海事系统代价链的各个环节都须要用到人工智能功能，并且须要优先考虑具备较高影响力的运用案例，以便证明人工智能在海事界拓展运用的代价。