Google og Rolls-Royce skal lage systemer som overvåker skipenes omgivelser grundig.

Rolls-Royce og Google sammen om autonome skip

Skal bruke Googles plattform for maskinlæring til å utvikle programvare for tryggere og etter hvert autonome skip.

Rolls-Royce har signert en avtale med Google for å videreutvikle sitt system for intelligent overvåking av et skips omgivelser. Dette systemet gjør eksisterende skip tryggere og er også vesentlig for at autonome fartøy skal bli realisert.

- Denne avtalen er i tråd med vår uttalte strategi om jobbe sammen med partnere for å gjøre fjernstyrte og autonome skip til virkelighet. Jeg er overbevist om at den maritime industrien har mye å lære gjennom å jobbe sammen med eksperter som Google, sier Asbjørn Skaro, direktør for Digital & Systems i Rolls-Royce i en pressemelding.

Asbjørn Skaro, Direktør for Digital & Systems, Rolls-Royce Marine, utenfor hovedkontoret til Rolls-Royce i Norge i Ålesund.
Asbjørn Skaro, Direktør for Digital & Systems, Rolls-Royce Marine, utenfor hovedkontoret til Rolls-Royce i Norge i Ålesund.

Forrige uke testet Kongsberg og Yara en modell av sitt planlagte autonome skip hos Sintef Ocean i Trondheim. Skipet Yara Birkeland skal etter planen gå autonomt fra Yaras fabrikk på Herøya til havnene i Larvik og Brevik, og blir trolig verdens første autonome containerskip.

Se video fra testen her.

Nå kommer altså Rolls-Royce og Google på banen for å realisere samme type systemer. Avtalen ble signert under Google Cloud Summit i Stockholm tirdsag.

- Tryggere og mer effektive

Avtalen åpner for at Rolls-Royce kan ta i bruk Googles utviklingsplattform for maskinlæring, Cloud Machine Learning Engine, for å videreutvikle systemet som bruker kunstig intelligens til å analysere omgivelsene til et skip. Systemet oppdager, identifiserer og følger objekter som et skip kan møte.

– Intelligent overvåking av omgivelsene på sjø og i havn trengs for å utvikle autonome skip, men de er like viktige for dagens skip ved å gjøre dem tryggere og mer effektive å manøvrere for mannskapet. Gjennom samarbeidet med Google Cloud så kan vi gjøre disse systemene bedre, raskere – og dermed redde liv på havet, sier Karno Tenovuo, SVP Ship Intelligence i Rolls-Royce.

Maskinlæring er enkelt sagt et sett algoritmer, verktøy og teknikker som etteraper menneskelig læring for å løse spesifikke problemer. Googles plattform Cloud Machine Learning Engine bruker den samme programvaren som finnes i mange av Googles produkter, som bilde- og stemmesøk.

– Ved å utforske mulighetene som ligger i maskinlæring, kan Rolls-Royce kombinere de siste teknologiske fremskrittene med sin tunge kunnskap om den maritime industrien, og dermed skape store forbedringer i denne sektoren, sier Eva Fors, leder av Google Cloud Sales Nordics.

Rolls-Royce skal bruke Google Clouds programvare for å lage særegne maskinlæringsmodeller som kan tolke og gjenkjenne maritime datasett som Rolls-Royce definerer. Årelang erfaring fra bransjen vil bli tatt i bruk for å utvikle relevante og gode nok modeller til å være statistisk signifikante.

Mange brukere – mye data

Som en del av prosessen skal modellenes antakelser evalueres opp mot virkeligheten, og videre raffineres. Ved å benytte programvare i Googles sky, så åpner det for mange, globale brukere. Dermed kan modellene etter hvert testes på enormt store datamengder. Dette blir viktig når autonome skip blir alminnelig.

(Artikkelen fortsetter under bildet)

Rolls- Royce har signert en avtale med Google for å videreutvikle sitt system for intelligent overvåking av et skips omgivelser. Dette systemet gjør eksisterende skip tryggere og er også vesentlig for at autonome fartøy skal bli realisert.
Rolls- Royce har signert en avtale med Google for å videreutvikle sitt system for intelligent overvåking av et skips omgivelser. Dette systemet gjør eksisterende skip tryggere og er også vesentlig for at autonome fartøy skal bli realisert.

På sikt ønsker Rolls-Royce og Google å gjennomføre felles forskning på uovervåket og Multi Model-læring. De to selskapene vil også teste hvorvidt talegjenkjenning og tilsvarende løsninger kan fungere godt for den maritime næringen i grensesnittet mellom menneske og maskin. Og de skal jobbe sammen for å optimalisere ytelsen til lokale nevrale datanettverk om bord i skip ved hjelp av programvare for maskinlæring med åpne kildekode, som Googles TensorFlow.

Gjennom å gi mannskapet mer kunnskap om skipets omgivelser så vil «Intelligent awareness»-systemer vil gjøre skip tryggere, enklere og mer effektive i drift. Data hentes fra en rekke sensorer med informasjon fra skipets utstyr og systemer og kombinerer dem med informasjon fra eksisterende systemer som AIS (Automatic Identification System) og radar. Data fra andre kilder, som globale databaser, vil også spille inn.

Til toppen