Hệ thống AI giúp quản lý luồng tàu vào cảng

Phys.org hôm 11/6 đưa tin một nhóm nghiên cứu tại Đại học British Columbia Okanagan (UBCO) phát triển hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) có khả năng dự đoán chính xác nơi và thời gian tàu đến, hứa hẹn giúp các cảng Canada chuẩn bị tốt hơn cho tàu cập cảng và phản ứng hiệu quả hơn với gián đoạn chuỗi cung ứng toàn cầu.

Tiến sĩ Zheng Lui, Giáo sư tại Trường Kỹ thuật UBCO và nghiên cứu sinh Chengkai Zhang tạo ra TrajReducer, có thể dự đoán chính xác và hiệu quả tính toán bằng cách phân tích hành trình tàu thông qua phân cụm không gian tiên tiến và xếp hạng siêu dữ liệu đa chiều. Nghiên cứu giải quyết nhu cầu cấp thiết trong vận tải hàng hải, nhằm cải thiện hoạt động của cảng.

“Vận tải hàng hải chiếm hơn 80% thương mại toàn cầu và khả năng dự đoán chính xác nơi tàu hàng đang hướng đến và thời gian chúng đến chưa bao giờ quan trọng hơn”, Lui nói. “Những năm gần đây cho thấy chuỗi cung ứng toàn cầu có thể bị gián đoạn nhanh chóng dù là chậm trễ do đại dịch, căng thẳng địa chính trị hay sự cố như tàu container mắc kẹt ở kênh đào Suez. Các cảng Canada cần công cụ để thích ứng nhanh chóng và hiệu quả”.

Theo Lui, các phương pháp truyền thống để dự đoán nơi tàu đến thường chậm và không chính xác với khoảng 30% dữ liệu thiếu thông tin về thời gian khởi hành và đến dự kiến của tàu. TrajReducer giải quyết những vấn đề này bằng cách nghiên cứu mô hình từ hàng nghìn chuyến đi của tàu thủy và sử dụng thông tin chi tiết về mỗi tàu như kiểu loại, kích thước, tốc độ và hướng đi của nó. Thay vì kiểm tra mỗi chuyến đi của tàu trong cơ sở dữ liệu, TrajReducer nhanh chóng xác định các chuyến đi tương tự nhất trong quá khứ, bao gồm kích thước tàu và điều kiện thời tiết, để đưa ra dự đoán.

Hệ thống hoạt động bằng cách xem xét lộ trình hiện tại của tàu và so sánh với các chuyến đi tương tự được chọn lựa cẩn thận. Điều này cung cấp tính toán về nơi tàu đang hướng đến với độ chính xác cao ngay cả khi hành trình mới bắt đầu. Công nghệ này đặc biệt phù hợp với những cảng lớn của Canada như Vancouver, Prince Rupert, Montreal và Halifax, đóng vai trò cửa ngõ quan trọng cho thương mại Bắc Mỹ.

“Các cảng Canada xử lý hàng trăm triệu tấn hàng hóa mỗi năm, ngay cả những cải tiến nhỏ trong hiệu quả hoạt động cũng có thể mang lại lợi ích kinh tế đáng kể”, Lui cho biết. “Khi một cảng biết trước vài ngày tàu container lớn sẽ đến, nhân viên có thể tối ưu hóa phân bổ bến, sắp xếp thiết bị phù hợp, phối hợp với mạng lưới đường sắt và xe tải”. Tất cả những bước này có thể đẩy nhanh việc giao sản phẩm trên tàu container.

So với các mô hình dự đoán hiện có, hiệu quả và độ tin cậy của TrajReducer cung cấp tiến bộ đáng kể trong hoạt động hàng hải do dự đoán chính xác điểm đến của tàu mà không cần yêu cầu tính toán phức tạp. Theo Zhang, hệ thống này trở nên chính xác hơn khi xử lý nhiều dữ liệu hơn. Khi mô hình vận chuyển toàn cầu thay đổi do thỏa thuận thương mại mới, thay đổi cơ sở hạ tầng hay khí hậu, TrajReducer cũng thích nghi và cải thiện dự đoán tương ứng. Nghiên cứu về TrajReducer cũng mở ra nhiều ứng dụng tiềm năng ngoài hoạt động cảng, bao gồm an toàn hàng hải, theo dõi môi trường và tối ưu hóa chuỗi cung ứng.

An Khang (Theo Phys.org, Ocean Engineering)