Nell’era della quarta rivoluzione industriale l’intelligenza artificiale sta lentamente cambiando molti aspetti della vita quotidiana, con effetti da non sottovalutare nella maggior parte dei settori produttivi. Grazie all’intensa attività di ricerca che ha interessato questo campo negli ultimi anni, sempre più applicazioni hanno raggiunto livelli di maturità tali da poter essere utilizzate in diversi settori e contesti economici [1].
Tra questi, c’è il comparto del commercio via mare nonché l’industria marittima in generale. Con oltre l’80% dei beni trasportati [2] (dato destinato ad aumentare nei prossimi anni) il trasporto marittimo occupa certamente un ruolo preponderante nel commercio e nell’economia globale. Così come molti altri settori, anche l’industria navale si è dovuta adattare alla necessità di innovazione. Molti vascelli si sono così gradualmente trasformati in “uffici in mare aperto”, ossia unità in grado di offrire accesso costante a Internet, a reti virtuali, a pianificatori di rotte e ad altri sistemi utili alla navigazione. L’installazione sulle navi di sistemi di comunicazione avanzati ha portato con sé diversi vantaggi: da una maggiore sicurezza a bordo fino a un risparmio economico in termini di consumo nei viaggi a lungo raggio.
Va tuttavia osservato che dopo questa prima fase di trasformazione, l’industria marittima si trova oggi ad affrontare una nuova sfida: incrementare l’uso dell’intelligenza artificiale e delle tecnologie di apprendimento automatico (il cosiddetto Machine Learning) [3]. Nel campo marittimo l’utilizzo di queste tecnologie consente di applicare algoritmi intelligenti ad aspetti come la pianificazione del viaggio (ad esempio permettendo di calcolare il percorso ottimale in tempi molto brevi), il processo di manutenzione, le stime dei costi di viaggio, o la pianificazione della rete marittima stessa.
Tra i diversi vantaggi che l’utilizzo di questa tecnologia comporta, va in primis ricordata la possibilità di ottimizzare la redditività dei porti. Tramite l’uso dell’intelligenza artificiale si possono ricavare velocemente informazioni utili, come quelle sui container nei porti e rispettive allocazioni. Altri vantaggi sono poi legati al miglioramento del traffico e alla riduzione di rischi connessi ai viaggi. Il settore del trasporto marittimo presenta certamente numerosi pericoli, tuttavia è emerso come navi tecnologicamente più attrezzate tendano a eliminare, o perlomeno a far diminuire, i fattori di rischio legati all’errore umano. In questo senso, le tecnologie basate sull’intelligenza artificiale costituiscono un importante ausilio in quanto capaci di identificare i pericoli e le necessarie precauzioni.
LE APPLICAZIONI NEL COMMERCIO E NELL’INDUSTRIA MARITTIMI
L’intelligenza artificiale è uno strumento sicuramente duttile. Una delle aree che presenta maggiore potenziale è proprio la navigazione, in cui questa tecnologia può essere utilizzata per analizzare molteplici scenari in tempi rapidi e con risultati precisi. Attualmente sono in fase di sviluppo numerosi sistemi, alcuni dei quali utilizzano elementi di riconoscimento delle immagini e software di tracciamento, insieme alla connettività tipica dell’Internet of Things. Esempio emblematico a tal proposito è il progetto ORCA AI, che consiste in un sistema di prevenzione delle collisioni in mare basato sull’intelligenza artificiale capace di prendere decisioni rapide durante il viaggio. La soluzione sviluppata da ORCA combina sensori e telecamere con algoritmi di deep learning ed è in grado di geo-localizzare le altre imbarcazioni in acqua e agire per evitare collisioni.
Un altro campo di particolare interesse è quello delle navi senza equipaggio, o “unmanned vessels” [4]. Già sperimentata in altri settori (come quello delle automobili o dei treni), la navigazione autonoma potrebbe offrire un modo per spostare lo scambio di merci sulle rotte marittime, migliorando la congestione stradale e abbassando i costi di manutenzione. I numerosi vantaggi di questo modello hanno spinto diversi governi a investire nella ricerca e nello sviluppo di sistemi di intelligenza artificiale volti alla navigazione autonoma. Quello norvegese, ad esempio, ha istituito il Forum norvegese per le navi autonome (NFAS) col fine di promuovere il concetto di navigazione senza equipaggio e ha trasformato il fiordo di Trondheim in un porto di prova per la sperimentazione di questi nuovi mezzi.
L’INTELLIGENZA ARTIFICIALE E LA SVOLTA SOSTENIBILE DEL SETTORE
L’utilizzo dell’intelligenza artificiale non comporta solo un taglio di costi e rischi nel commercio marittimo, ma anche una riduzione dell’impatto ambientale dell’intero settore. Tra le principali sfide nella pianificazione del traffico via mare vi è sicuramente la gestione delle emissioni di CO2 e i costi connessi al carburante. Il numero di vascelli coinvolti ogni giorno nel commercio internazionale è infatti tale da produrre quasi il 3% delle emissioni di anidride carbonica a livello globale. [5] Alla luce degli Obiettivi di sviluppo sostenibile per il 2030, anche l’Organizzazione Marittima Internazionale (IMO) è intervenuta recentemente sulle emissioni del settore e ha approvato un regolamento, IMO 2020 [6], che ha introdotto un limite di 0,5% sul contenuto di zolfo nei carburanti per le navi. Per far fronte alle restrizioni sempre più stringenti a livello internazionale, nonché alla pressione da parte dell’opinione pubblica, gli operatori del settore hanno iniziato a investire sempre di più nella ricerca di metodi e strumenti che possano ridurre le emissioni dei propri vascelli.
In questo ambito, molti progetti di ricerca si sono quindi orientati verso il campo dell’intelligenza artificiale e delle sue applicazioni. Le nuove tecnologie possono contribuire allo sviluppo di navi più ecosostenibili, utilizzare nuove fonti di energia e ridurre le rotte tramite applicazioni nel campo della geolocalizzazione. Nonostante gli avanzati sistemi di navigazione sulle navi da carico forniscano informazioni importanti, a oggi non sono in grado di calcolare complesse variabili che influenzano la rotazione dei mezzi nel mare reale quali l’interazione di vento e correnti. A tal proposito, l’intelligenza artificiale può invece costituire uno strumento in grado di aumentare la redditività dell’industria marittima riducendo le emissioni di CO2 e il consumo di carburante.
Tra i vari esempi da richiamare c’è il caso di Stena Lines, uno dei più grandi operatori di traghetti al mondo, che utilizza l’intelligenza artificiale sui propri vascelli per prevenire incidenti che coinvolgono equipaggio e passeggeri e ridurre il consumo di carburante sulla sua flotta. Dal 2018 la compagnia sta sperimentando la tecnologia di apprendimento automatico sul traghetto Stena Scandinavica, che viaggia di notte da Göteborg in Svezia a Kiel, nel Nord della Germania. L’azienda ha collaborato a questo progetto con la società giapponese Hitachi e il software Stena Fuel Pilot AI è in grado di prevedere il percorso più economico in termini di consumo di carburante. Tramite l’analisi di fattori come il meteo e le correnti viene consigliato il percorso più efficiente per la nave. In base a i test condotti, l’utilizzo della piattaforma software Stena Fuel Pilot AI porta a un risparmio di carburante fino al 3%.
Anche il porto di Rotterdam, nei Paesi Bassi, che ad oggi è il più grande nello spazio dell’Unione europea, sta investendo nello sviluppo di un’applicazione per lo scambio di dati standardizzato sugli scali portuali. Pronto – questo il nome del software – utilizza l’intelligenza artificiale per prevedere i tempi di arrivo delle navi nel porto ed è in grado di stimare con una precisione di venti minuti quando raggiungeranno l’attracco. In aggiunta a ciò, il sistema è capace di calcolare i tempi di arrivo delle navi che sono ancora a circa sette giorni di distanza dal porto olandese, assicurando risultati efficienti con un grande anticipo.
Gli esempi richiamati mostrano come l’intelligenza artificiale sia uno strumento capace di fornire soluzioni a molti problemi connessi al settore marittimo, quali il consumo di carburante, la sicurezza in mare, l’impatto ambientale e così via. È evidente come il settore stia oggi affrontando un profondo cambiamento per stare al passo con i tempi e soprattutto per ridurre il proprio impatto ambientale. Nonostante le applicazioni nel comparto marittimo siano ancora limitate, è ormai appurato che l’intelligenza artificiale presenti un potenziale nella lotta al cambiamento climatico da non sottovalutare.
[1] Pur essendo una tecnologia molto complessa, l’intelligenza artificiale (IA) si basa su un’idea relativamente semplice: sviluppare delle macchine che ispirandosi ai modelli di apprendimento umani, siano dotate di capacità autonome di apprendimento, la pianificazione, l’adattamento e la creatività.
[2] Review of Maritime Transport 2020 (UNCTAD/RMT/2020), United Nations Publication, 2020.
[3] Il Machine Learning costituisce una branca dell’intelligenza artificiale e si basa sull’utilizzo di database attraverso il cui esame si cerca di estrarre ed identificare c.d. common patterns. Per un approfondimento: Alpaydin, E. (2020), Introduction to Machine Learning, 4e. MIT Press.
[4] Il concetto di navigazione autonoma racchiude molte concetti di automazione diversi, che spaziano da vere navi senza alcun equipaggio, a sistemi di supporto che avvisano l’equipaggio prima di una collisione, fino a navi “telecomandate” a distanza da ponti virtuali terrestri.
[5] Wu, P.-C., & Lin, C.-Y. (2021), Cost-Benefit Evaluation on Promising Strategies in Compliance with Low Sulphur Policy of IMO, Journal of Marine Science and Engineering, 9,3.
