AI 자율운항선박 기술 및 사례들은 AI 문제점들을 시정하고 미래 AI 자율운항선박 인공지능(AI), 센서, 카메라, GPS 등의 기술을 활용하여 사람의 개입 없이 항해하고 다양한 작업을 수행할 수 있는 선박입니다. 이러한 선박들은 점점 더 센서와 인공지능 시스템을 배치하여 항해, 조종, 충돌 회피 등을 수행하려고 계획하고 있습니다.
AI 자율운항선박 기술 사례
AI 자율운항선박 기술사례 들은 노르웨이의 컨테이너선 ‘Yara Birkeland’는 2024년까지 제조 공장에서 수출 항구까지 비료를 자율적으로 운반하며 영향을 주지 않는 배출량을 가진 80m 길이의 선박으로 예정되어 있습니다. 또한,
중국의 ‘Zhi Fei’라는 120m 길이의 전기 컨테이너선은 산동성의 두 항구 사이를 원격 제어로 왕래하는 것이 입증되었습니다.
또한, 일본의 자동차 페리 ‘Soleil은 지난해 1월에 인간의 개입 없이 항해하는 첫 번째 대형 선박이 되었습니다. 이 220m 길이의 선박은 신모지에서 이요나다 해를 건너 240km를 스스로 조종하며, 선착장과 선박을 자동으로 출발하고 도착하였습니다.
‘Mayflower Autonomous Ship (MAS)’: ProMare에 의해 제작된 이 선박은 인공지능(AI)을 사용하여 실시간 센서 입력을 분석하고, 자동화된 프로세스를 수행하며, 그 경로를 따라 대량의 데이터를 수집합니다.
이러한 선박들은 선박 운항의 안전성을 향상하고, 효율성을 높이며, 더 깨끗한 연료와 엔진과 함께 환경 영향을 줄일 것으로 기대되고 있습니다.
이러한 기술의 발전은 안전성을 향상하고, 효율성을 높이며, 더 깨끗한 연료와 엔진과 함께 환경 영향을 줄일 것으로 기대되고 있습니다. 이는 매우 중요한 사항으로, 매년 전 세계 무역의 80%(약 110억 톤)이 해상을 통해 운송되며, 2018년에는 해상 운송이 전 세계 이산화탄소 배출량의 약 3%(약 10억 톤)을 차지했습니다.
AI 자율운항선박 문제
사례 및 문제, 미래 장점 인간의 오류 제거: 자율운항선박은 인간의 오류를 제거하여 안전성을 향상합니다.
인건비 절감: 선원을 필요로 하지 않으므로, 인건비를 절감할 수 있습니다.
생명의 안전성 향상: 선박 사고로 인한 인명 피해를 줄일 수 있습니다.
선박 설계 및 연료 효율성 향상: 선박 내부 공간을 더 효율적으로 활용하고, 연료 사용을 최적화할 수 있습니다.
단점:비용 문제: AI 자율운항선박의 구현과 유지 보수는 상당한 비용이 들 수 있습니다.
일자리 감소: 자동화로 인해 일자리가 감소할 수 있습니다.
감정과 창의성 부재: AI는 인간의 감정이나 창의성을 가질 수 없습니다. 이는 특정 상황에서의 판단이나 문제 해결에 제한을 줄 수 있습니다.
이러한 장단점을 고려하여, AI 자율운항선박의 도입과 활용은 신중하게 이루어져야 합니다.
충돌가능성 AI 자율운항선박은 충돌을 방지하기 위해 다양한 기술을 사용합니다. 이러한 기술 중 하나는 강화 학습(Reinforcement Learning, RL)이며, 이는 복잡한 시나리오에서 충돌 회피 결정 문제를 해결하는 데 사용됩니다. 이 연구에서는 근사 표현 강화 학습(Approximate Representation Reinforcement Learning, AR-RL)을 기반으로 한 새로운 지능형 충돌 회피 알고리즘을 개발하였습니다. 이 알고리즘은 동적 목표 충돌 상황에서 충돌 회피 전략의 최적화를 처리하기 위해 근사 표현 모델을 사용합니다. 인간-기계 협력 상황에서 자율운항선박을 위한 최적화된 충돌 회피 결정 시스템이 제안되었습니다. 이 시스템은 위험 욕구(Risk Appetite, RA)를 지향하며, 선박 충돌 회피 중 인간-기계 상호작용에 기반을 두고 있습니다. 이 시스템은 자동 충돌 회피를 촉진하고 MASS 원격 제어를 보호합니다.
AI 선박 기술
AI 자율운항선박 미래
아무리 첨단 기술이라도 100%의 안전성을 보장할 수는 없습니다. 기술적인 문제, 예기치 않은 상황, 또는 자연재해와 같은 요인들로 인해 충돌의 가능성이 여전히 존재합니다. 따라서, AI 자율운항선박의 안전성을 높이기 위한 연구와 개발이 계속 진행되고 있습니다.
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