Оптимізація маршрутів морських перевезень за допомогою штучного інтелекту: аналіз можливостей та викликів

Ключові слова: логістика морських перевезень, штучний інтелект, оптимальний маршрут, моделі глибокого навчання для прогнозування ризиків, нейронні мережі

Анотація

У сучасних умовах глобалізації та щораз вищих обсягів міжнародної торгівлі ефективність морських перевезень набуває надзвичайної важливості для світової економіки. З огляду на складність і багатофакторність процесів у морській логістиці використання новітніх технологій стає невід’ємною частиною розвитку галузі. Однією з таких технологій є штучний інтелект (ШІ), який відкриває нові можливості для оптимізації маршрутів морських перевезень, зменшення витрат та підвищення ефективності. У статті проаналізовано основні принципи ШІ та його роль у сучасних логістичних рішеннях. Розглянуто такі інноваційні рішення, як алгоритми машинного навчання для прогнозування погодних умов, системи управління рухом суден на основі ШІ, цифрові двійники для моделювання та оптимізації маршрутів, а також використання інтернету речей та великих даних для аналізу та управління в реальному часі. Зокрема, проаналізовано випадки застосування ШІ для покращення маршрутів, підвищення безпеки судноплавства та управління ланцюгами постачання. Наголошено, що оптимізація маршрутів морських перевезень за допомогою ШІ є перспективним напрямом, який дозволяє підвищити ефективність, знизити витрати та покращити безпеку в логістичній галузі. Використання сучасних технологій ШІ відкриває нові можливості для компаній, що займаються морськими перевезеннями, та сприяє розвитку інноваційних рішень у галузі.

Посилання

1. Tymoteusz M., Durlik I., Kozlovska P., Krzemińska A., Jawor M., Cembrowska-Lech D., Kisiel A., Mosiundz S., Kołodziejczak M. Optimizing ship logistics through advanced AI algorithms: revolutionizing the future of maritime research. Collection of Scientific Papers «SCIENTIA», March 24, 2023; Zagreb, Croatia. Р. 126–131. URL: https://previous.scientia.report/index.php/archive/article/view/826. (date of access: 16.07.2024).
2. Hogh A., Andersen H. B. Seafarer fatigue: A review of risk factors, consequences for seafarers’ health and safety, and options for mitigation. International Maritime Health. 2018. Vol. 69, No. 2. Р. 104–114.
3. Belginova S., Uvaliyeva I., Rustamov S. The application of data mining methods for the process of diagnosing diseases. Journal of Theoretical and Applied Information Technology. 2019. Vol. 97, No. 7. Р. 1980-1998.
4. Zhang W., Yan W., Yang Y. A review of the recent research on the maritime integrated transportation system. Transport Reviews. 2020. Vol. 40, No. 4. Р. 524–548.
5. Rahikainen M., Luoma E. Cybersecurity in the maritime industry: A systematic literature review and future research agenda. Journal of Marine Science and Engineering. 2020. Vol. 8, No. 7. Р. 511.
Опубліковано
2024-09-27
Як цитувати
Коростін, О. (2024). Оптимізація маршрутів морських перевезень за допомогою штучного інтелекту: аналіз можливостей та викликів. КОМП’ЮТЕРНО-ІНТЕГРОВАНІ ТЕХНОЛОГІЇ: ОСВІТА, НАУКА, ВИРОБНИЦТВО, (56), 31-38. https://doi.org/10.36910/6775-2524-0560-2024-56-03