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Aplicaciones marítimas para el aprendizaje automático y la ciencia de datos

Aplicaciones marítimas para el aprendizaje automático y la ciencia de datos


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A medida que la recopilación y el análisis de datos se filtran en la industria marítima conservadora, estamos comenzando a ver grietas en este gran sistema antiguo basado en la tradición y el ensayo y error.

Cuando digo viejo, no me refiero a la década de 1980 o incluso a la de 1880. Las opiniones varían sobre el momento exacto en que el envío se hizo moderno como cualquier marinero o estibador reconocería hoy. Cuando los ingleses y holandeses comenzaron a estandarizar las prácticas de envío entre sus dos países para aumentar la seguridad y las ganancias, las prácticas pronto se extendieron. Esto sucedía a fines del siglo XVII y si querías formar parte de la economía del transporte marítimo, buscabas el inglés, el holandés y, en menor medida, el español.

Hoy podemos ver otro ejemplo de esta agrupación de tecnología que tiene un efecto duradero en una industria en crecimiento. A partir de la década de 1960, California se convirtió en el lugar ideal si fuera parte de la nueva generación de compañías de electrónica. Se establecieron estándares y la jerga y cultura de Silicon Valley que tenemos hoy es un resultado directo de esta área geográfica pequeña pero poderosa. Además de conceptos blandos como la jerga, se solidificaron estándares arquitectónicos profundos como números binarios de ocho dígitos. Los mismos tipos de transacciones y relaciones también se aplicaron al envío, ya que se convirtió en un negocio estandarizado.

El envío global de hoy representa muchas culturas y valores y debe responder en la era de los medios de comunicación y el contenido digital, o se demonizará y perderá la buena voluntad mínima disponible para una industria en gran medida invisible. Sin embargo, cuando ven una buena idea, que ahorrará dinero, los niveles superiores de gestión la adoptan rápidamente. Los trabajadores a veces son resistentes al cambio por miedo a perder el trabajo. Ambos comportamientos ocurrieron cuando el contenedor de envío intermodal se introdujo en la década de 1950 como una medida de ahorro de costos.

La automatización de barcos y puertos será un viaje mucho más difícil que el que lucharon los defensores del contenedor modular en los primeros días. La pérdida de empleos entre los estibadores fue real y el contenedor sellado puso fin a la práctica común de robar parte de la carga. Esto era común, y todavía sucede ocasionalmente hoy, con algunos Maestros que sancionan la actividad. El hecho es que tomó mucho menos trabajo cargar un barco con cajas grandes que los sacos individuales o granos o cajas de equipos que variaban en tamaño y peso.

Los barcos y puertos automatizados eliminarán algunos trabajos que son peligrosos o sucios y la mayoría de las personas no perderán este tipo de trabajo. Los trabajos que tienen un alto valor son una historia diferente. Un barco totalmente autónomo está en el futuro y eso significa menos riesgo para las manos de la cubierta al tiempo que aumenta sustancialmente las ganancias para los propietarios de barcos. Los ahorros son similares a los ahorros de automóviles autónomos, menos riesgos, menos costos de seguros, una operación más eficiente, una mejor gestión del tráfico y la eliminación de errores humanos.

La eliminación del error humano en el nivel operativo es importante ya que la mayoría de los accidentes ocurren debido a fallas debido a un diseño deficiente o error humano en algún aspecto de la operación del buque.

El aprendizaje automático nos está dando una idea del mundo marino que nunca tuvimos antes, y algunas de las revelaciones son contrarias a las creencias aceptadas. Un buen ejemplo de esto es el producto Digital Deck para pescadores comerciales que fue desarrollado por la empresa Point 97. El seguimiento digital de los datos pesqueros recopilados por los pescadores en su operación diaria condujo a descubrimientos que los reguladores locales utilizaron para gestionar las poblaciones de peces y reducir los recursos necesarios para busca actividad pesquera ilegal. La importación automática de datos permite obtener información casi en tiempo real no solo para los reguladores, sino también para los pescadores.

Ahora está surgiendo una nueva clase de datos con el anuncio del MIT de que han desarrollado un algoritmo que monitorea los datos de las olas para predecir la formación de ondas de colorete. Las olas rojas son olas gigantes ya menudo mortales que se forman en mar abierto donde se combinan dos campos de olas. Las ondas de colorete a menudo tienen la forma de un pico y no una onda larga como las producidas por el tsunami.

Esta es una nueva clase de datos porque necesita una acción rápida para funcionar. Los sistemas de evitación automática no son generalmente aceptados y el permiso para cambiar de rumbo podría tomar minutos. Las ondas de colorete se forman y hacen su daño rápidamente, por lo que el mejor uso de estos datos es en un sistema automático que cambiará de rumbo o se enfrentará a la ola. Esto hará que los marineros se sientan incómodos, pero la alternativa es peor.

Las sociedades de clasificación, las aseguradoras y los reguladores se interponen en el camino de una mayor automatización, pero al igual que los automóviles autónomos, serán aceptados debido a una mayor comodidad y ahorro de costos.

Ya hemos llegado a un punto en el que hay demasiados datos para que un humano los absorba. Todos esos datos en las pantallas del timón pueden ser mejor administrados por computadoras que ya ejecutan muchas partes de un barco moderno. Los pocos marineros que permanecen en los barcos del futuro probablemente serán técnicos con pocas tareas prácticas a menos que los sistemas automatizados de mantenimiento y reparación fallen.