Tekoälytutkimus: Miten meriturvallisuutta voidaan parantaa?

Itämerellä tutkitaan, miten turvallisuutta merellä voidaan parantaa hyödyntämällä koneoppimista ja tekoälyä. Tutkimusaineistoa kerätään Tallink Gruppin uudella shuttle-aluksella, Megastarilla, Helsingin ja Tallinnan välisellä reitillä Suomenlahdella. Maanmittauslaitoksen Paikkatietokeskuksen ja Aalto-yliopiston tutkijat yhdessä Fleetrange Oy:n ja Tallinkin kanssa pyrkivät kehittämään laivojen autonomisen navigoinnin menetelmiä.

Tutkimuksen tarkoitus on yhdistää eri lähteistä saatua aineistoa, niin kuvaa, ääntä, tutka- ja lasermittauksia, satelliittipaikannusta kuin muiden aluksien sijaintitietoja. Tätä varten Megastarille asennetaan erilaisia antureita, joista saadun aineiston käsittelyssä hyödynnetään tekoälyä ja koneoppimista.

”Yksittäinen anturi ei ole koskaan riittävä antamaan luotettavaa kuvaa turvallisuuden kannalta kriittisistä tekijöistä. Miehistö hyödyntää aina useamman laitteen antamaa päällekkäistä tietoa, jolloin yksittäisen laitteen mahdollisesti antama virheellinen tieto on helposti havaittavissa ja hylättävissä. Autonomisen navigointijärjestelmän tulisi toimia samalla periaatteella”, tutkimuspäällikkö Sarang Thombre Paikkatietokeskuksesta toteaa.

Tavoitteena automaattinen tunnistus

Tavoitteena on erilaisten kohteiden, kuten merimerkkien sekä toisten alusten automaattinen tunnistus ja tarkemman tilannekuvan muodostaminen useiden erilaisten sensorien välittämän aineiston pohjalta.

”Kun tällaista tietoa yhdistetään olemassa olevien navigointisäännösten kanssa, mahdollistetaan aluksen suunnistus mahdollisimman vähäisellä ihmisohjauksella, jopa Itämeren kaltaisilla, vilkkaasti liikennöidyillä vesiväylillä”, lisää tutkimuspäällikkö Thombre.

”Megastarin valinta tutkimusalukseksi oli helppo valinta ja olemmekin erittäin tyytyväisiä saatuamme Tallink Gruppin tuen projektille. Tallink Grupp on uusien innovatiivisten ratkaisujen edelläkävijä ja Megastar on tämän alueen kehittynein ja ympäristöystävällisin alus. Tallinnan ja Helsingin välillä on vilkas kaupallisten ja vapaa-ajan alusten liikenne ja siksi se toimii erittäin hyvin tutkimiemme uusien tekniikoiden testialueena”, sanoo kapteeni Henrik Ramm-Schmidt, Fleetrange Oy:n toimitusjohtaja ja perustaja.

”Viimeaikainen kehitys tekoälyn ja koneoppimisen alalla antaa uusia mahdollisuuksia oppia tunnistamaan ja ennustamaan alusten liikkeitä. Näillä uusilla menetelmillä voidaan saavuttaa ennennäkemätön tarkkuus”, professori Simo Särkkä Aalto-yliopistosta sanoo.

Osaaminen yhdistää

Euroopan avaruusjärjestön (ESA) rahoittaman projektin virallinen nimi on Artificial Intelligence / Machine Learning Sensor Fusion for Autonomous Vessel Navigation (Maritime AI-NAV), suomeksi Tekoäly ja monianturimenetelmät autonomisessa meriliikenteessä. ESA:n yleinen tavoite on parantaa eurooppalaista tietotaitoa autonomisessa liikenteessä sekä tutkia kuinka Euroopan satelliittipaikannus ja satelliittinavigointi-infrastruktuuri, kuten Galileo ja EGNOS, voisivat edistää tieteellisiä innovaatioita ja niistä syntyviä kaupallisia mahdollisuuksia.

Maanmittauslaitoksen Paikkatietokeskuksella on pitkän linjan asiantuntemus anturi- ja satelliittipaikannuksessa ja se on aktiivinen jäsen autonomisten alusten foorumeilla. Lisäksi Paikkatietokeskus on kehittänyt turvallisuusvetoisia e-Navigation-menetelmiä.

Aalto-yliopiston Sensori-informatiikan ja lääketieteellisen tekniikan -tutkimusryhmä kuuluu Suomen Tekoälyn tutkimuskeskukseen (FCAI). Aalto-yliopistolla on pitkä kokemus koneoppimisen ja erilaisten sovellusten sensorifuusioalgoritmeista.

Vahvaa akateemista asiantuntemusta täydentää Fleetrange Oy, suomalainen merenkulun operatiivisen laadun varmistamiseen sekä merenkulun IoT-ratkaisuihin erikoistunut startup-yritys.