Sztuczna inteligencja za sterami morskiego handlu? Niedawno ujawniony system AI ma skoordynować ruch statków
W ostatnich dniach 2025 roku naukowcy z Texas A&M University zaprezentowali system SMART-SEA, mający zautomatyzować morski transport poprzez wspomaganie nawigatorów statków w unikaniu kolizji. Opracowany pod kierunkiem dr Mirjam Fürth w ramach kontraktu z dwoma resortami rządu federalnego USA (Departamentami Interioru oraz Energii), system integruje dane radarowe z algorytmami uczenia maszynowego, w czasie rzeczywistym koordynując ruch i oferując sugestie manewrów.
SMART-SEA analizuje surowe obrazy radarowe, identyfikując nieruchome obiekty takie jak platformy wiertnicze czy opuszczone szyby naftowe, nawet w trudnych warunkach pogodowych. Manewrowość statku ocenia na podstawie modeli dynamiki płynów obliczeniowej (CFD) oraz uczenia maszynowego trenowanego na historycznych danych ruchów jednostek. System uwzględnia również doświadczenie załogi, klasyfikując je w poziomach, co pozwala na dostosowanie rekomendacji.
Co ważne – nie przejmuje on (jeszcze) kontroli nad statkiem. Decyzje pozostają w rękach człowieka, a sugestie wyświetlane są na pulpicie, z opcją alertów dźwiękowych.
Nawigacja, co „myśli” za sternika
System został już przetestowany na jednostce badawczej – statku Trident. Wdrożenie SMART-SEA potencjalnie może znacząco zmniejszyć liczbę kolizji. Te zaś powodują miliardy dolarów strat rocznie wynikających z uszkodzeń samych statków, przewożonych przezeń towarów, a także zagrożenie dla życia załóg. Koszty implementacji są relatywnie niskie, co umożliwia adaptację nawet dla jednostek rekreacyjnych, potencjalnie redukując wypadki na wodach przybrzeżnych.
Sztuczna inteligencja znajduje coraz szersze zastosowanie w zarządzaniu ruchem morskim. Narzędzia optymalizują operacje floty, prognozując awarie i zużycie paliwa poprzez analizę danych sensorycznych. W założeniach są one podobne do AI w lotniczych systemach Air Traffic Management (ATM), które przewidują konflikty kursów w powietrzu, optymalizując trasy i minimalizując opóźnienia. Z kolei algorytmy ICAO integrują dane pogodowe i plany lotów, redukując zużycie paliwa i emisje.
W obu dziedzinach AI przetwarza ogromne zbiory danych w czasie rzeczywistym, poprawiając efektywność i bezpieczeństwo. To z pewnością ogromny plus
Transport morski rodem z Matrixa?
Wszystko to jednak ma swój koszt, i niwelując jedne zagrożenia, tworzy inne. By daleko nie szukać, nadmierna zależność od systemów AI może prowadzić do utraty świadomości sytuacyjnej wśród operatorów, co w sytuacjach awaryjnych zwiększa ryzyko błędów. Niektóre badania wskazują, że automatyzacja w ATM obniża czujność kontrolerów. Czego konsekwencje w przypadku błędów algorytmów – takich jak „halucynacje” modeli – mogą być katastrofalne.
Bardzo groźny może być także trend do centralizacji dotąd rozproszonego kierowania ruchem morskim. Światowy transport może być bowiem wystawiony na ataki cybernetyczne, manipulujące danymi radarowymi, powodując fałszywe alerty lub ich brak. Brak tzw. redundancji w infrastrukturze krytycznej, takiej jak sieci energetyczne czy systemy nawigacyjne, potęguje podatność na awarie. Ponadto, wdrażanie AI rodzi problemy etyczne, w tym rozmycie kwestii odpowiedzialności za ew. błędy.
W kontekście rosnącej złożoności, jaka cechuje światowy transport morski (i lotniczy takoż), systemy AI, takie jak SMART-SEA, oferują obiecujące udogodnienie. Nie są jednak wolne od potencjalnie bardzo kłopotliwych haczyków. Pełen opis prac nad tym systemem opublikowano tutaj.
