Big data og kunstig intelligens avverger skipsulykker

Grunnstøtinger er en utfordring for sikkerhet og miljø langs kysten. For å forbedre sikkerheten, har Kystverket fokus på prosjekter som knytter etablert kunnskap sammen med ny teknologi.

Publisert: 2018-04-13 Sist oppdatert: 2018-04-16

Kystverket er Samferdselsdepartementets etat for kystforvaltning, sjøsikkerhet og beredskap. Kystverket medvirker til en bærekraftig utvikling av hele kystsonen ved å både forebygge ulykker og begrense skadeeffektene av disse ved å ha et aktivt beredskap mot akutt forurensning.

Dette er et viktig arbeid. I gjennomsnitt er det 75 grunnstøtinger hvert år. Kystverket beredskapsvaktlag mottok i 2017 1.293 varsler om uønskede hendelser. Mange av disse omfattet hendelser med forurensning til sjøs.

- De fleste grunnstøtinger fører ikke til akutt forurensning, men kan få store konsekvenser. To av fartøyene som grunnstøtte i 2017 hadde forurensningspotensiale på mellom 60 og 100 tonn olje, forteller Jarle Hauge, som er sjefsingeniør i Kystverket .

- Vi vet at bedre overvåkning av trafikken fra Kystverkets sjøtrafikksentraler og fly- og satellittovervåking og andre sjøsikkerhetstiltak bidrar til å avverge ulykker, sier Hauge.

Ny teknikk for å behandle eksisterende data
Siden 2005 har Kystverket benyttet et automatisk identifikasjonssystem, AIS (Automatic Identification System) for å overvåke kysten. Systemet er innført av IMO, sjøfartsorganisasjonen til FN, for å øke sikkerheten for skip og miljø, og forbedre trafikkovervåkning og sjøtrafikktjenester. AIS Norge består av om lag 60 basestasjoner, pluss satellitter som fanger opp informasjon om alle skip over 300 bruttotonn som seiler i nasjonal og internasjonal fart.

Kystverket benytter også systemet SafeSeaNet Norway (SSNN). Systemet inneholder blant annet skipsidentifikasjon med avgangs- og ankomsthavn og tidspunktene for dette.

Fundator, som NoIS overtok fra 01.01.2018 og som nå er en avdeling i NoIS, så en mulighet til å kombinere Kystverkets historiske posisjonsdata fra AIS med seilasinformasjon (SSN).

- AIS inneholder skipsidentifikasjon, posisjon, hastighet, retning og tidspunkt. AIS-data består av tidsserier som danner tydelige geografiske mønster. Med maskinlæring kan vi oppdage og systematisere disse mønstrene og bruke dem til å gjøre prediksjoner, forteller Andreas Ravnestad som er gruppeleder i avdeling Fundator.

Selskapet benytter teknikker innen maskinlæring, big data og kunstig intelligens for å gjøre utregningene.

- Ved å kombinere posisjonsdata med seilasinformasjon og utnytte vår kunnskap om maskinlæring, har det utkrystallisert seg et konkret prosjekt for å forbedre sikkerheten til sjøs, forteller Ravnestad.

Project MADART
I Project MADART (Machine learning Anomaly Detection with AIS in Real Time) arbeides det med å avverge ulykker som er i ferd med å oppstå, gjennom smart overvåkning i sanntid.

- I dette prosjektet benytter vi helt ny teknologi innen både big data og maskinlæring. Vi har utviklet en modell som sier hva som er normal trafikk basert på historiske posisjonsdata og seilasinformasjon. Denne modellen bruker vi så for å oppdage avvik i sanntid. Ved å la maskinen lære seg til å gjenkjenne risikable situasjoner, kan vi både oppdage og avverge grunnstøtinger før de inntreffer, forteller Ravnestad.

Prosjektet ble opprinnelig unnfanget som en idé til et sommerjobbprosjekt for studenter i 2017. Dette har utviklet seg til å bli et stort og høyteknologisk prosjekt som kan revolusjonere hvordan man arbeider med sikkerhet til sjøs.

Avverger ulykker
- Simuleringer i modellen har vist at den nye kunnskapen gir mye bedre muligheter for overvåkning av skipstrafikken i sanntid og bedre analyse av ulike tiltak for å avverge ulykker i fremtiden, forteller Hauge i Kystverket.

Hauge kan fortelle at Kystverket planlegger å implementere en MADART pilot hos Kystverkets sjøtrafikksentralen i Vardø (NOR VTS) i løpet av 2018 og vi har tro på at dette vil kunne gi positive utslag på ulykkesstatistikken og bidra til å forhindre miljøkatastrofer i tiden fremover.

Profilbilde av Andreas Ravnestad
Andreas Ravnestad
Gruppeleder

Nyheter

- av 176