AI voor Haven en Maritiem

De hoeveelheid beschikbare data is enorm toegenomen, en vele AI-technieken hebben zich in de afgelopen tien jaar bewezen. Er zijn echter ook nog veel vragen die op fundamenteel niveau beantwoord moeten worden voordat je ze kunt toepassen. 

Zo kun je met behulp van machine learning grote hoeveelheden data verwerken, maar hoe kunnen machines daar de juiste informatie uit halen om de juiste beslissing voor te stellen? Hoe kun je planning and search inzetten om uit grote hoeveelheden data en keuzemogelijkheden de optimale planning te kiezen? Hoe kun je algoritmes voor perceptie, leren en redeneren zo verbeteren dat schepen autonoom kunnen varen? Hoe kunnen we multiagent technieken ontwerpen om complexe ecosystemen zoals het Rotterdamse Havenindustrieel complex te optimaliseren? En wat zijn de ethische, juridische en maatschappelijke randvoorwaarden voor de ontwikkeling en toepassing van AI in het haven-maritieme domein? Zo zijn verkeersregels gemaakt voor mensen, en is nog niet helemaal duidelijk of ze ook werken in verkeer dat in hoge mate autonoom is.

De (mogelijke) toepassingen van deze technologieën zijn talrijk. Zo wordt onderzocht of zij onder de noemer Smart transport & shipping bijvoorbeeld de interactie tussen sluizen en terminal operators kunnen verbeteren, en trucks efficiënt door de haven laten rijden. In het kader van Smart port logistics worden slimme systemen ontwikkeld die precies kunnen volgen waar welke container naartoe gaat. In Asset management wordt met behulp van data aan ‘predictive maintenance’ gewerkt: voorspellingen doen over het onderhoud van machines en infrastructuur zodat dit beter te plannen is. En bij Smart manufacturing kan AI ingezet worden voor het voor het verbeteren van het ontwerp van havenequipment, als ook voor het beheersen van maakprocessen en om bijvoorbeeld energiegebruik te minimaliseren.