Искусственный интеллект по-настоящему преобразит судоходство только тогда, когда данные, контекст, связанность и фрагментированные рабочие процессы наконец будут объединены — таков главный вывод опроса лидеров морских технологий SplashTech, опубликованного в качестве вступительной статьи к новому журналу SplashTech.

Если один ответ и доминирует в опросе, то это искусственный интеллект. Однако более показательно то, как немногие респонденты готовы остановиться на этом ответе.

Ожидается, что за ближайшие пять лет ИИ затронет практически все аспекты судоходства: планирование рейсов, техническое обслуживание, закупки, грузовые операции, комплаенс, безопасность, коммерческие решения и повседневную административную работу, поглощающую огромное количество времени в море и на берегу. При этом один за другим участники добавляют одну и ту же оговорку: интеллект хорош ровно настолько, насколько хороши данные, контекст, связанность, архитектура и морские знания, лежащие в его основе.

Эта оговорка попадает в отрасль, которая исторически оцифровывалась неравномерно. Однако регуляторная среда судоходства сейчас меняется в сторону поощрения лучших данных: рейтинговая схема ИМО по показателю углеродоёмкости (CII) и включение морских выбросов в систему торговли квотами ЕС (EU ETS) превратили точные, верифицируемые операционные данные из необязательного проекта по эффективности в требование комплаенса. Респонденты опроса вновь и вновь возвращаются к этому практическому давлению — ИИ окупается, только если данные, которыми он питается, выдерживают проверку.

Контекст как недостающий ингредиент

Мэттью Тэлбот, сопредседатель (co-CEO) Complexio, предлагает одну из самых ясных версий этого аргумента. Его выбор наиболее трансформационной технологии — способность читать неструктурированный координационный слой судоходства (электронная почта, чаты, документы и вложения) и превращать его в управляемую модель того, как компания реально работает.

«Ключевое слово здесь — контекст», — говорит Тэлбот в интервью SplashTech.

Любая универсальная модель способна резюмировать письмо, утверждает он. Более сложная задача — понять, что это сообщение означает внутри конкретной судоходной компании: с каким судном, грузом, контрагентом, человеком и предыдущим решением оно связано и как реально течёт работа. Операционная летопись судоходства часто хранится в почтовом ящике, а не в ERP. Пока машины не научатся разумно читать эту историю, приложения, построенные поверх неё, работают лишь с частью картины.

Маниш Сингх из Maris Investments подходит к той же проблеме с другой стороны. На просьбу назвать единственную наиболее трансформационную цифровую технологию он вообще отказывается называть технологию. Его выбор — «платформа записи (platform of record), устраняющая информационные разрозненные сегменты в морских рабочих процессах».

«Пока этого не произойдёт, многие новые инструменты добавляют сложность, а не возможности», — говорит Сингх.

Вместе эти ответы указывают на более масштабное состязание, которое вырисовывается. Судоходству не хватает не приложений. Ему не хватает соединительной ткани, позволяющей приложениям, коммуникациям, данным и людям действовать как единая операция.

ИИ, но с условиями

Герт-Ян Панкен, генеральный менеджер и вице-президент Inmarsat Maritime, ожидает, что ИИ будет иметь самое широкое влияние, но говорит, что его ценность полностью зависит от качества входных данных и цифровых основ, его поддерживающих. ИИ нуждается в надёжных данных и защищённой интеграции «судно–берег», прежде чем он сможет улучшить техническое обслуживание, оптимизацию рейсов, безопасность, показатели выбросов и коммерческую эффективность. Без этого фундамента он рискует стать ещё одним слоем сложности.

Нико Лехтинен, директор по цифровой трансформации Elomatic, также называет ИИ, подчёркивая, что судоходство лишь поцарапало поверхность. Технология постепенно станет естественным продолжением инженерного и операционного управления, а не отдельным приложением, которое пользователи посещают. Победителями, по его мнению, вряд ли станут компании с самым заметным чат-ботом. Ими будут те, кто незаметно встраивает интеллект в рабочие процессы, где решения уже принимаются.

Мааян Кастель, вице-президент по продукту Agwa, описывает возможность как «доменно-специфический ИИ, замыкающий цикл между восприятием, решением и действием».

«Морской отрасли не нужно больше дашбордов, отображающих данные, которые кто-то должен интерпретировать», — говорит она.

Джанани Ягнамурти, старший вице-президент по продукту и стратегическому росту Marcura, сосредоточивается на другой крупной возможности: ИИ-агентах, способных институционализировать организационные знания. По мере ухода на пенсию опытных профессионалов компании, способные зафиксировать десятилетия коммерческих решений, рабочих практик и толкования контрактов, получат преимущество, которое позже непросто будет купить обратно.

Тэлбот высказывает похожую мысль. Судоходство до сих пор относится ко многим операционным знаниям как к личной собственности: суперинтендант, помнящий, почему оборудование заменили раньше срока, или оператор, знающий, какой агент решает вопросы в конкретном порту. Когда такой человек уходит, компания часто платит, чтобы выучить этот урок заново.

Общая нить — не просто более умное ПО. Это сокращение расстояния между знанием и действием.

Сначала — «сантехника»

Джой Басу, генеральный директор Smart Ship Hub, даёт, пожалуй, самый намеренно немодный ответ в опросе. Если бы его заставили выбрать действительно трансформационную технологию, он выбрал бы бортовой регистратор данных.

Судоходство по-прежнему сильно зависит от AIS, полуденных отчётов и фрагментированных бортовых систем. Если высокочастотную информацию от двигателей, котлов, расходомеров, измерителей мощности на валу, навигационного оборудования и грузовых систем можно собирать дёшево и надёжно, отрасль внезапно получает сырьё, необходимое для ИИ, цифровых двойников, автоматизированной отчётности и предиктивного обслуживания.

«Модель ИИ, которая никогда не учитывала загрязнённый корпус, двигатель с пониженной мощностью или сфабрикованную позицию AIS, выдаст вам уверенную бессмыслицу», — говорит Басу.

Универсальный ИИ развивается чрезвычайно быстро, но суда — не универсальные среды. Датчики дрейфуют. Оборудование деградирует. Связь пропадает. Корпуса обрастают. Экипажи импровизируют. Погода меняется. Коммерческие приоритеты конфликтуют.

Тэлбот расширяет аргумент за пределы телеметрии. Запись датчика может сообщить оператору, что насос перегрелся. Сочетание этого сигнала с письмами суперинтенданта, предыдущими отчётами и тем, что экипаж фактически сделал, позволяет машине начать понимать, почему. Структурированные данные и человеческий контекст вместе ценнее, чем каждый по отдельности.

Поэтому Дэвид Эванс, технический директор Idwal, утверждает, что трансформация начинается с верифицированных операционных данных и стандартизированной отчётности, поверх которых располагаются ИИ и аналитика. Адам Деннет, генеральный директор SpecTec, аналогично выбирает стандартизированные, совместимые данные как фундамент, определяющий, кто реально выиграет от искусственного интеллекта. ИИ может наконец дать коммерческую причину для исправления цифровых проблем, которые судоходство терпело годами.

Не все согласны, что сам искусственный интеллект заслуживает главного места. Бьёрн Кристиан, директор NAVTOR, выбирает S-100 — морскую систему данных нового поколения, разработанную в рамках стратегии е-навигации ИМО, объединяющую навигационные продукты, включая электронные карты, батиметрию, уровни воды и поверхностные течения, в общей структуре.

«S-100 вводит более богатые, динамичные и совместимые навигационные слои», — говорит Кристиан, указывая на потенциал улучшения ситуационной осведомлённости, мониторинга маршрута и планирования рейсов.

Его ответ ценен именно тем, что подкрепляет общий результат опроса: значительная часть следующего поколения морского интеллекта зависит от того, станет ли более богатая информация структурированной и совместимой, прежде чем умные приложения смогут её использовать. Технологии, скрытые под поверхностью, в конечном счёте определят, чего сможет достичь «звёздная» технология.

От приложений — к операционному слою

Здесь аргумент Сингха о платформе записи становится особенно важным. Морские технологии традиционно закупались департамент за департаментом и проблема за проблемой. Экипажам — одна система, технической службе — другая, фрахтованию — третья, закупкам — четвёртая, эффективности — пятая. Затем интеграционным слоем становятся люди, перемещая информацию между продуктами через электронные таблицы, письма, повторный ввод данных и память.

Сингх считает, что эта архитектура приближается к концу своего срока полезного использования. Его цель — общая операционная запись для судна и окружающих его людей, позволяющая разным функциям сходиться к одной и той же базовой информации.

«Сегменты — это то, как организуют себя вендоры, — говорит он. — Операторы не переживают сегменты. Они переживают один рабочий процесс, пересекающий множество платформ и приложений».

Акцент Тэлбота на переписке объясняет, почему решения только прикладного уровня недостаточно. Каждой нижестоящей системе нужно знать, что произошло, кто это решил и на каком основании. Значительная часть этих доказательств остаётся встроенной в переписку и вложения, а не в базы данных.

Кристоффер Свард, коммерческий директор Sea, ожидает, что ИИ-агенты всё чаще будут подключаться напрямую к другим системам, вместо того чтобы заставлять людей постоянно входить в отдельные платформы. Программное обеспечение становится частью экосистемы рабочих процессов, а не пунктом назначения.

Крис Ведат, генеральный директор SmartSea, приходит к аналогичному выводу со стороны флота. Он ожидает автономных экосистем принятия решений, связывающих суда, береговые команды и морскую инфраструктуру. Прорыв — не в автоматизации отдельных задач, а в том, чтобы флоты действовали как связанные операционные сети.

Человеческое суждение остаётся в контуре

При всём энтузиазме вокруг агентов и автоматизации относительно немногие респонденты представляют следующие пять лет как марш к судоходству без людей. Микко Куоса, генеральный директор NAPA, утверждает, что ИИ должен предлагать, а решать должны люди. Гарри Нунан, директор по инновациям Ardmore Shipping, аналогично подчёркивает, что технологии приносят наибольшую ценность, усиливая человеческое принятие решений, а не заменяя его.

Тэлбот поднимает ещё один порог: можно ли защитить результат впоследствии? Решение может быть оспорено спустя месяцы владельцем, фрахтователем, сюрвейером, страховщиком или арбитражем. Одной точности недостаточно. Система должна сохранять, откуда пришла информация, какая версия использовалась и цепочку рассуждений, стоящую за рекомендацией. Это может стать одним из отличий морских ИИ-продуктов, которые выйдут за рамки демонстраций, от тех, которые не выйдут.

Через пять лет ИИ почти наверняка будет гораздо глубже встроен в судоходство. Но опрос SplashTech позволяет предположить, что более крупной трансформацией может стать то, что бум ИИ заставит отрасль исправить вокруг него: качество данных, контекст, совместимость, связанность, идентичность, институциональные знания и рабочие процессы. Прорыв наступит не тогда, когда каждое судно получит ИИ-ассистента. Он наступит, когда судно, береговой офис и технологический стек наконец начнут работать на основе одной и той же операционной реальности — и смогут показать, как они к ней пришли.

Источник: Splash247