Штучний інтелект у морській логістиці: оптимізація та прогнозування

Як AI змінює морську логістику: моделі прогнозування, оптимізація перевантажень, приклади розрахунків та графіки.

Штучний інтелект (AI) стає ключовим інструментом оптимізації морських портів. Він дозволяє:

• прогнозувати завантаження портів;

• оптимізувати черги суден;

• скорочувати час простою та витрати;

• зменшувати вплив людського фактору.

Технічні методи та математичне моделювання

Для того, щоб AI не був просто «чорною скринькою», важливо розуміти, які алгоритми стоять за оптимізацією морських вузлів.

Прогнозування прибуття суден (ETA)

Використання рекурентних нейронних мереж (RNN) або довгих короткострокових мереж пам'яті (LSTM) дозволяє аналізувати історичні дані руху суден разом із метеорологічними умовами.

Оптимізація використання причалів

Ця задача зазвичай вирішується як Berth Allocation Problem (BAP). AI використовує генетичні алгоритми для мінімізації цільової функції витрат:

Де:

• w_i — коефіцієнт пріоритетності судна;

• T — час перебування в порту;

• f_i — витрати палива на маневрування.

Енергетичний аспект: Зв'язок з енергоефективністю

Як зазначають фахівці ЦПДвЕ (ensave.org), логістика та енергетика нерозривно пов'язані. Оптимізація логістики за допомогою AI безпосередньо впливає на енергозбереження:

• Smart Grid у портах: AI керує споживанням електроенергії кранами та портовими терміналами, інтегруючи відновлювані джерела енергії.

• 
  

• Зниження викидів: Скорочення часу очікування суден на рейді на 15% призводить до зменшення споживання палива допоміжними двигунами на 10-12%.

Практичне застосування в Україні

Для студентів та майбутніх магістрів спеціальності «Енерговиробництво» (Теплоенергетика) у НУК, впровадження таких систем — це не майбутнє, а вимога сучасності.

Формула прогнозування завантаження

Для щоденного прогнозу вантажопотоку:

Vpred(t+1)=αV(t)+βV‾7d+γTseason

де:

• V(t) — фактичний вантажопотік сьогодні;

• V‾7d — середній потік за останні 7 днів;

• Tseason— сезонний коефіцієнт;

• α+β+γ=1

Приклад

• Сьогодні: 24 000 т

• Середній 7 днів: 22 500 т

• Сезонний коефіцієнт: 1,05

Vpred=0,5⋅24 000+0,3⋅22 500+0,2⋅24 000⋅1,05≈24 675 т/день

Оптимізація розподілу ресурсів

AI визначає оптимальне розташування кранів і складських зон за формулою:

де:

• tij— час перевезення вантажу i → j;

• Vij— обсяг перевантаження;

• Copt — мінімізація часу та витрат.

Для студентів та PhD

• моделювання AI-систем у портах;

• прогнозування потоків;

• оптимізація розподілу ресурсів;

• симуляція сценаріїв навантаження.

Інтеграція ШІ в морську інфраструктуру — це шлях до перетворення Миколаєва на інтелектуальний транспортний хаб. Детальнішу інформацію про те, як ці технології корелюють із професійним енергоаудитом, можна знайти на ресурсах ЦПДвЕ та на сайті famain.org для тих, хто прагне отримати якісну освіту в Україні.