ನೌಕಾಯಾನದಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಪರಿಚಯ: ಪಾತ್ರಗಳು, ಗಡಿಗಳು, ಪರಿಶೀಲನೆ ಮತ್ತು ಕ್ಯಾಪ್ಟನ್‌ನ ಜವಾಬ್ದಾರಿ

ಲಾಭಗಳು:

• ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಸಮುದ್ರದ ಕೆಲಸದ ಹರಿವಿನಲ್ಲಿ (ಮಾರ್ಗ, ಇಂಧನ, ಹವಾಮಾನ, ದಾಖಲಾತಿ, ಯಂತ್ರೋಪಕರಣಗಳು, ಶಾಸನ) ಸಮಯವನ್ನು ಎಲ್ಲಿ ಉಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅಪಾಯದ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ ನಾಯಕ ಮತ್ತು ಮುಖ್ಯ ಇಂಜಿನಿಯರ್‌ಗೆ ಎಲ್ಲಿ ಕುಶಲತೆ ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷತೆಯ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಬಿಡಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ.
• ಪ್ರತಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಮೂಲಕ್ಕೆ ಸಂಪರ್ಕಿಸುವ ಹಂತಗಳ ಮೂಲಕ ಪರಿಶೀಲಿಸುವ ಶಿಸ್ತನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ, ಸ್ವತಂತ್ರ ಸಾಧನದೊಂದಿಗೆ ಅದನ್ನು ದೃಢೀಕರಿಸುವುದು ಮತ್ತು ತಜ್ಞರ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನದ ಮೂಲಕ ಹಾದುಹೋಗುವುದು.
• ನೌಕಾಯಾನದ ಸುರಕ್ಷತೆ-ನಿರ್ಣಾಯಕ ಸ್ವಭಾವದಿಂದಾಗಿ, ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಉತ್ಪಾದನೆಯು ಸಮರ್ಥ ತಜ್ಞರ ಅನುಮೋದನೆಯನ್ನು ಬದಲಿಸುವುದಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಅಂತಿಮ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯು ಮಾನವನ ಮೇಲಿದೆ ಎಂದು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ.

ನೀವು ಕಂಟೇನರ್ ಹಡಗಿನ ಸೇತುವೆಯಲ್ಲಿದ್ದೀರಿ. ನಿಮ್ಮ ಮುಂದೆ ಎಲೆಕ್ಟ್ರಾನಿಕ್ ನಕ್ಷೆ (ECDIS - ಎಲೆಕ್ಟ್ರಾನಿಕ್ ಚಾರ್ಟ್ ಡಿಸ್ಪ್ಲೇ ಮತ್ತು ಮಾಹಿತಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆ, ಕಾಗದದ ನಕ್ಷೆಯನ್ನು ಬದಲಿಸುವ ಡಿಜಿಟಲ್ ನ್ಯಾವಿಗೇಷನ್ ಪರದೆ), ಒಂದು ಬದಿಯಲ್ಲಿ ರಾಡಾರ್ ಮತ್ತು ಇನ್ನೊಂದೆಡೆ ಹವಾಮಾನ ಮುನ್ಸೂಚನೆ ಸೇವೆಯಿಂದ ಕಳುಹಿಸಲಾದ ಮಾರ್ಗ ಶಿಫಾರಸು. ಒಂದು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ (ಇನ್ನು ಮುಂದೆ AI — ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾದಿಂದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಕಲಿಯುವ ಮತ್ತು ಭವಿಷ್ಯವಾಣಿಗಳು ಮತ್ತು ಸಲಹೆಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ನ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ) ಈ ಸಲಹೆಯನ್ನು ನೀಡಿದೆ: "ನಿಮ್ಮ ಮಾರ್ಗವನ್ನು 12 ಮೈಲುಗಳಷ್ಟು ದಕ್ಷಿಣಕ್ಕೆ ಬದಲಾಯಿಸಿ, 18 ಗಂಟೆಗಳ ಉಳಿಸಿ, 9 ಟನ್ ಇಂಧನವನ್ನು ಉಳಿಸಿ." ಸಲಹೆ ಆಕರ್ಷಕವಾಗಿದೆ. ಆದರೆ ಆ ಮಾರ್ಗದಲ್ಲಿ ಮತ್ತೊಂದು ಹಡಗು, ಆಳವಿಲ್ಲದ ಮತ್ತು ಮೀನುಗಾರಿಕೆ ಫ್ಲೀಟ್ ಇದೆ. ಈ ಪ್ರಸ್ತಾಪವನ್ನು ಯಾರು ಅನುಮೋದಿಸುತ್ತಾರೆ? ಉತ್ತರವು ಒಂದು ಮತ್ತು ಈ ಮಾಡ್ಯೂಲ್‌ನ ಬೆನ್ನೆಲುಬು: ಕ್ಯಾಪ್ಟನ್. AI ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ, ಸಂಕೇತಗಳು; ಆದರೆ ಸಮುದ್ರದಲ್ಲಿ ಜೀವನ, ಆಸ್ತಿ ಮತ್ತು ಪರಿಸರದ ಸುರಕ್ಷತೆಗೆ ಕಾನೂನುಬದ್ಧವಾಗಿ ಜವಾಬ್ದಾರರಾಗಿರುವ ವ್ಯಕ್ತಿಯು ಕ್ಯಾಪ್ಟನ್ ಆಗಿದ್ದು, ಈ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯನ್ನು ಯಾವುದೇ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗೆ ವರ್ಗಾಯಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ.

ಈ ಮಾಡ್ಯೂಲ್ ಅನ್ನು ಡೆಕ್ ಅಧಿಕಾರಿಗಳು (ಕ್ಯಾಪ್ಟನ್, ಮೊದಲ ಅಧಿಕಾರಿ, ನ್ಯಾವಿಗೇಷನಲ್ ಅಧಿಕಾರಿಗಳು) ಮತ್ತು ಮೆರೈನ್ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಎಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳಿಗೆ (ಮುಖ್ಯ ಎಂಜಿನಿಯರ್, ಎರಡನೇ ಎಂಜಿನಿಯರ್, ಇಂಜಿನ್ ಅಧಿಕಾರಿಗಳು) ಬರೆಯಲಾಗಿದೆ. ಮಾರ್ಗ ಮತ್ತು ಇಂಧನ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್‌ನಿಂದ ಹವಾಮಾನ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನದವರೆಗೆ, ನ್ಯಾವಿಗೇಷನ್ ಮತ್ತು ಸರಕು ದಾಖಲಾತಿಯಿಂದ ಯಂತ್ರೋಪಕರಣಗಳ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮತ್ತು ಮುನ್ಸೂಚಕ ನಿರ್ವಹಣೆಗೆ, ಸುರಕ್ಷತಾ ನಿಯಂತ್ರಕ ಸಂಶೋಧನೆಯಿಂದ ಸೇತುವೆ ನಿರ್ಧಾರ ಬೆಂಬಲದವರೆಗೆ AI ಅನ್ನು ಅಂತ್ಯದಿಂದ ಕೊನೆಯವರೆಗೆ ಬಳಸಲು ಕಲಿಸುವುದು ಗುರಿಯಾಗಿದೆ; ಆದರೆ ಅದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ, ಅದು ಎಲ್ಲಿ ನಿಲ್ಲಬೇಕು ಮತ್ತು ಅದರ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಏಕೆ ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕು ಎಂಬುದನ್ನು AI ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವಂತೆ ಮಾಡುವುದು.

ಸಾಗರ ಏಕೆ ವಿಶೇಷ ಕ್ಷೇತ್ರವಾಗಿದೆ?

ನೌಕಾಯಾನವು ಸುರಕ್ಷತೆ-ನಿರ್ಣಾಯಕ ವಲಯಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ (ಇಲ್ಲಿ ದೋಷವು ಜೀವಹಾನಿ, ಪರಿಸರ ವಿಪತ್ತು ಅಥವಾ ಮಿಲಿಯನ್‌ಗಟ್ಟಲೆ ಡಾಲರ್‌ಗಳ ಹಾನಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು) ದೋಷದ ವೆಚ್ಚವು ಅತ್ಯಧಿಕವಾಗಿದೆ. ಭೂ ವಾಹನವು ರಸ್ತೆಯ ಬದಿಯಲ್ಲಿ ನಿಲ್ಲಬಹುದು; 300-ಮೀಟರ್ ಟ್ಯಾಂಕರ್ ನಿಲ್ಲಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ, ತಕ್ಷಣವೇ ತಿರುಗಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ, ಅಥವಾ ಕೆಲವು ಕಿಲೋಮೀಟರ್ ಚಲಿಸುವ ಮೊದಲು ನಿಧಾನವಾಗಿ. ತಂಡವು ಹತ್ತಿರದ ಬಂದರಿನಿಂದ ದಿನಗಳವರೆಗೆ ದೂರವಿದೆ; ತಪ್ಪು ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ಹೊರಗಿನಿಂದ ತಕ್ಷಣ ಸರಿಪಡಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. ಇದಲ್ಲದೆ, ಕ್ಷೇತ್ರವು ಅಂತರರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ನಿಯಮಗಳ ನಿಯಮಗಳಿಂದ ಬಿಗಿಯಾಗಿ ನಿಯಂತ್ರಿಸಲ್ಪಡುತ್ತದೆ - SOLAS (ಸಮುದ್ರದಲ್ಲಿ ಜೀವನದ ಸುರಕ್ಷತೆಗಾಗಿ ಅಂತರರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ಸಮಾವೇಶ), COLREG (ಸಮುದ್ರದಲ್ಲಿ ಘರ್ಷಣೆಯನ್ನು ತಡೆಗಟ್ಟುವ ನಿಯಮಗಳು), MARPOL (ಹಡಗುಗಳಿಂದ ಸಮುದ್ರಗಳ ಮಾಲಿನ್ಯವನ್ನು ತಡೆಗಟ್ಟುವ ಸಮಾವೇಶ), ISM ಕೋಡ್ (ಸುರಕ್ಷತಾ ನಿರ್ವಹಣೆಯ ಅಂತರರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ಸಂಹಿತೆ).

ಆದ್ದರಿಂದ, ಶಿಪ್ಪಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ AI ನ ಪಾತ್ರವು ಮೊದಲಿನಿಂದಲೂ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿದೆ: AI ನಿರ್ಧಾರ ಬೆಂಬಲ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ, ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವವರಲ್ಲ. ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಮತ್ತು ನ್ಯಾವಿಗೇಶನ್‌ನಂತಹ ಸುರಕ್ಷತೆ-ನಿರ್ಣಾಯಕ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ, AI ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಸಮರ್ಥ ತಜ್ಞರಿಂದ (ಕ್ಯಾಪ್ಟನ್, ಮುಖ್ಯ ಎಂಜಿನಿಯರ್, ವರ್ಗ ಸರ್ವೇಯರ್) ಅನುಮೋದನೆಗೆ ಬದಲಿಯಾಗಿಲ್ಲ. AI; ಇದು ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವ, ಸನ್ನಿವೇಶಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ, ಡ್ರಾಫ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ಬರೆಯುವ ಮತ್ತು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಸಹಾಯಕ. ಕೊನೆಯ ಪದವು ಯಾವಾಗಲೂ ವ್ಯಕ್ತಿಗೆ ಸೇರಿದೆ.

ಎಚ್ಚರಿಕೆ: "AI ಹೀಗೆ ಹೇಳಿದೆ" ಎಂಬುದು ರಕ್ಷಣೆಯಲ್ಲ. ಅಪಘಾತದ ನಂತರದ ತನಿಖೆಯಲ್ಲಿ (ಸಾಗರ ಅಪಘಾತ ತನಿಖೆ, P&I ಕ್ಲಬ್, ಫ್ಲ್ಯಾಗ್ ಸ್ಟೇಟ್) ಕೇಳಬೇಕಾದ ಪ್ರಶ್ನೆ: "ನಾಯಕ/ಇಂಜಿನಿಯರ್ ಈ ಶಿಫಾರಸನ್ನು ಯಾವ ಸ್ವತಂತ್ರ ಮೂಲದಿಂದ ಪರಿಶೀಲಿಸಿದ್ದಾರೆ?" ಯಾವುದೇ ಪರಿಶೀಲನಾ ದಾಖಲೆ ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ಜವಾಬ್ದಾರಿಯು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಮಾನವನ ಮೇಲಿರುತ್ತದೆ - AI ಯಾವುದೇ ಹೊರೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದಿಲ್ಲ.

AI ಸಮುದ್ರದಲ್ಲಿ ಸಮಯವನ್ನು ಎಲ್ಲಿ ಉಳಿಸುತ್ತದೆ, ಅದನ್ನು ಮನುಷ್ಯರಿಗೆ ಎಲ್ಲಿ ಬಿಡುತ್ತದೆ?

AI ಅನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಇರಿಸಲು, ಕೆಲಸವನ್ನು ಎರಡು ಭಾಗಗಳಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸಿ: ತ್ವರಿತ ಕೆಲಸ ಮತ್ತು ಮಾನವ ನಿರ್ಧಾರಗಳು.

• ವೇಗವರ್ಧಿಸಬಹುದು (AI ವಿಶ್ವಾಸದಿಂದ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ): ಬಹು ಹವಾಮಾನ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸುವುದು, ಮಾರ್ಗ ಪರ್ಯಾಯಗಳ ಇಂಧನ/ಸಮಯದ ಅಂದಾಜು, ಲಾಗ್‌ಬುಕ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಪೋರ್ಟ್ ಪೇಪರ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವುದು, ಯಂತ್ರೋಪಕರಣಗಳ ಸಂವೇದಕ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿನ ವೈಪರೀತ್ಯಗಳನ್ನು ಫ್ಲ್ಯಾಗ್ ಮಾಡುವುದು, ದೀರ್ಘ ನಿಯಂತ್ರಕ ಪಠ್ಯದಲ್ಲಿ ಸಂಬಂಧಿತ ಷರತ್ತುಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದು, ನಿರ್ವಹಣೆ ಇತಿಹಾಸದಿಂದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುವುದು.
• ಮಾನವ (AI ಸಲಹೆಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ, ನಿರ್ಧಾರಗಳಲ್ಲ): ಮಾರ್ಗದ ಅಂತಿಮ ಅನುಮೋದನೆ, ಹಡಗನ್ನು ಎಷ್ಟು ಮೈಲುಗಳಷ್ಟು ಹಾದುಹೋಗಬೇಕು (COLREG ನಿರ್ಧಾರ), ಯಂತ್ರವನ್ನು ನಿಲ್ಲಿಸಬೇಕೆ, ಅಪಾಯಕಾರಿ ಹವಾಮಾನದ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಬಂದರಿನ ಆಶ್ರಯಕ್ಕೆ ತಪ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು, ನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ಮುಂದೂಡಬಹುದೇ, ತುರ್ತು ತಂತ್ರ.

ಮಾಡ್ಯೂಲ್‌ನಾದ್ಯಂತ ಪ್ರತಿ ಘಟಕದಲ್ಲಿ ಈ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. AI ಶಿಫಾರಸನ್ನು "ಸುರಕ್ಷಿತ" ಎಂದು ತೋರಿಸುವುದರಿಂದ ಅದು ಸಮುದ್ರದಲ್ಲಿ ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಸಾಬೀತುಪಡಿಸುವುದಿಲ್ಲ; ಇದು ಕೇವಲ ಒಂದು ಊಹೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.

ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ ಶಿಸ್ತು: ಮೂರು-ಹಂತದ ಫಿಲ್ಟರ್

ಪ್ರತಿ AI ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಸಮುದ್ರಕ್ಕೆ ಎಸೆಯುವ ಮೊದಲು, ಅದನ್ನು ಮೂರು ಫಿಲ್ಟರ್‌ಗಳ ಮೂಲಕ ರವಾನಿಸಿ:

1. ಅದನ್ನು ಮೂಲಕ್ಕೆ ಸಂಪರ್ಕಿಸಿ. ಶಿಫಾರಸು ಯಾವ ಡೇಟಾವನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ? ಹವಾಮಾನ ಡೇಟಾವು ನವೀಕೃತವಾಗಿದೆ, ಯಾವ ಮಾದರಿ? ಯಾವ ನಕ್ಷೆ (ENC - ಎಲೆಕ್ಟ್ರಾನಿಕ್ ನ್ಯಾವಿಗೇಷನಲ್ ಚಾರ್ಟ್, ಅಧಿಕೃತ ಡಿಜಿಟಲ್ ನಕ್ಷೆ) ಮಾರ್ಗದ ಶಿಫಾರಸು ಆಧರಿಸಿದೆ? ಅಜ್ಞಾತ ಮೂಲದ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಪರಿಶೀಲಿಸಲಾಗದ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಆಗಿದೆ.
2. ಸ್ವತಂತ್ರ ಉಪಕರಣದೊಂದಿಗೆ ದೃಢೀಕರಿಸಿ. ಹೋಗದಿರುವ ಪ್ರದೇಶಗಳಿಗಾಗಿ ECDIS ನಲ್ಲಿ ಮಾರ್ಗದ ಶಿಫಾರಸನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ (ಆಳವಿಲ್ಲದ/ಅಪಾಯಕಾರಿ ಪ್ರದೇಶವನ್ನು ದಾಟಬಾರದು); ಹಡಗು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ರೇಖೆಯೊಂದಿಗೆ ಇಂಧನ ಅಂದಾಜು; ಎರಡನೇ ಸಂವೇದಕ ಅಥವಾ ಹಸ್ತಚಾಲಿತ ಅಳತೆಯಿಂದ ಯಂತ್ರದ ಅಸಂಗತತೆ.
3. ತಜ್ಞರ ವಿವರಣೆಯನ್ನು ಪಡೆಯಿರಿ. ಸಂಖ್ಯೆ ಸರಿಯಾಗಿದ್ದರೂ, ಸಮುದ್ರದ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಅದು ಅರ್ಥಪೂರ್ಣವಾಗಿದೆಯೇ? "18 ಗಂಟೆಗಳ ಲಾಭ" ಚಂಡಮಾರುತದ ಮುಂಭಾಗದ ಮೂಲಕ ಹಾದುಹೋಗುವ ಅಗತ್ಯವಿದ್ದರೆ, ಆ ಲಾಭವು ನಕಲಿಯಾಗಿದೆ.

ಸಲಹೆ: ಪ್ರತಿ ವಿನಂತಿಯೊಂದಿಗೆ "ನಿಮಗೆ ಖಚಿತವಾಗಿಲ್ಲದಿರುವ ಸ್ಥಳವನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ ಮತ್ತು ಯಾವ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕು ಎಂಬುದನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ" ಎಂದು AI ಗೆ ತಿಳಿಸಿ. ಉತ್ತಮ ಉತ್ಪಾದನೆಯು ತನ್ನದೇ ಆದ ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯನ್ನು ಒಪ್ಪಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ; ಇದರ ಅಗತ್ಯವು ಪರಿಶೀಲನೆಯನ್ನು ಸುಲಭಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.

ಮೂರು ಸಣ್ಣ ಪ್ರಕರಣಗಳು

ಪ್ರಕರಣ 1 - ಪರಿಶೀಲಿಸದ ಮಾರ್ಗ. ಬೃಹತ್ ಕ್ಯಾರಿಯರ್‌ನಲ್ಲಿ, ವಾಚ್‌ನ ಅಧಿಕಾರಿಯು ECDIS ನಲ್ಲಿ ಪರಿಶೀಲಿಸದೆ AI ಸೂಚಿಸಿದ "ಶಾರ್ಟ್‌ಕಟ್" ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸುತ್ತಾನೆ. ಈ ಮಾರ್ಗವು ಉಬ್ಬರವಿಳಿತದೊಂದಿಗೆ ಆಳವನ್ನು ಬದಲಿಸುವ ದಂಡೆಯ ಮೇಲೆ ಹಾದುಹೋಗುತ್ತದೆ; ಕಡಿಮೆ ನೀರಿನಲ್ಲಿ, UKC (ಕೀಲ್ ಕ್ಲಿಯರೆನ್ಸ್ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ) ಬಹುತೇಕ ಶೂನ್ಯಕ್ಕೆ ಇಳಿಯುತ್ತದೆ. ಕ್ಯಾಪ್ಟನ್ ಕೊನೆಯ ಕ್ಷಣದಲ್ಲಿ ಅದನ್ನು ಅರಿತು ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸುತ್ತಾನೆ. AI ಸಮಯವನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಿದೆ; ಆದರೆ ಆಳ ಮತ್ತು ಉಬ್ಬರವಿಳಿತದ ದೃಢೀಕರಣವನ್ನು ಮಾಡಲಾಗಿಲ್ಲ. ಪಾಠ: ವೇಗದ ಲಾಭಗಳು ಭದ್ರತಾ ಮೌಲ್ಯೀಕರಣವನ್ನು ಟ್ರಂಪ್ ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ.

ಪ್ರಕರಣ 2 - ಅಸಮರ್ಪಕ ಕಾರ್ಯವು ಮೊದಲೇ ಸಿಕ್ಕಿತು. ಟ್ಯಾಂಕರ್‌ನ ಬಿಲ್ಲು ಎಂಜಿನ್‌ನಲ್ಲಿ, ಒಂದು ಸಿಲಿಂಡರ್ ಇತರರಿಂದ 30 ° C ಯಿಂದ ವಿಚಲನಗೊಂಡಾಗ YZ ಸಿಲಿಂಡರ್ ನಿಷ್ಕಾಸ ತಾಪಮಾನವನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತದೆ. ಮುಖ್ಯ ಎಂಜಿನಿಯರ್ ಸೂಚಕಗಳನ್ನು ಹಸ್ತಚಾಲಿತವಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತಾರೆ, ಇಂಧನ ಇಂಜೆಕ್ಟರ್ ಅನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಮುಚ್ಚಿಹೋಗಿರುವ ಇಂಜೆಕ್ಟರ್ ಅನ್ನು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ. ಪೋರ್ಟ್ ಮೊದಲು ಅದನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ನ್ಯಾವಿಗೇಷನ್ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಯಾವುದೇ ತೊಂದರೆಗಳಿಲ್ಲ. AI ಗಮನಸೆಳೆದಿದೆ; ಎಂಜಿನಿಯರ್ ರೋಗನಿರ್ಣಯ ಮತ್ತು ದುರಸ್ತಿ ಮಾಡಿದರು.

ಪ್ರಕರಣ 3 - ನಕಲಿ ಶಾಸನ ಲೇಖನ. ನಿಲುಭಾರ ನೀರಿನ ನಿಯಮಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಅಧಿಕಾರಿಯೊಬ್ಬರು AI ಯನ್ನು ಕೇಳುತ್ತಾರೆ; AI ಮನವೊಪ್ಪಿಸುವ ಆದರೆ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿಲ್ಲದ "ಐಟಂ ಸಂಖ್ಯೆ" (ಭ್ರಮೆ - AI ನಿಜವೆಂದು ರೂಪಿಸುವ ಮಾಹಿತಿ) ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ. ಇದನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸದೆ ಅಧಿಕಾರಿ ವರದಿಯಲ್ಲಿ ಬರೆದಿದ್ದರೆ ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧನೆಯಲ್ಲಿ ಗಂಭೀರ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಾಗುತ್ತವೆ. ಅಧಿಕೃತ IMO ಪಠ್ಯದೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದಾಗ ಪರವಾಗಿಲ್ಲ. ಪಾಠ: ಶಾಸನದಲ್ಲಿ, AI ಕೇವಲ "ಎಲ್ಲಿ ನೋಡಬೇಕು" ಎಂದು ಹೇಳುತ್ತದೆ; ನೀವು ಅಧಿಕೃತ ಪಠ್ಯದಿಂದ ನಿಬಂಧನೆಯನ್ನು ಓದಿದ್ದೀರಿ.

ದುರ್ಬಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ / ಬಲವಾದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್

ದುರ್ಬಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್:

ನನಗೆ ಉತ್ತಮ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ನೀಡಿ.

"ಅತ್ಯುತ್ತಮ" ಎಂದು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾಗಿಲ್ಲ; ಹಡಗು ಪ್ರಕಾರ, ಸರಕು, ಹವಾಮಾನ, ಯಾವುದೇ ನಿರ್ಬಂಧಗಳಿಲ್ಲ. AI ಸಾರ್ವತ್ರಿಕ ಮತ್ತು ಅಸುರಕ್ಷಿತ ಉತ್ತರವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.

ಶಕ್ತಿಯುತ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್:

ನಿಮ್ಮ ಪಾತ್ರ: ಹಿರಿಯ ನ್ಯಾವಿಗೇಷನ್ ಅಧಿಕಾರಿ ಸಲಹೆಗಾರ. ಹಡಗು: 180 ಮೀ ಬೃಹತ್ ಸರಕು, ಡ್ರಾಫ್ಟ್ 10.5 ಮೀ, ಸೇವೆಯ ವೇಗ 13 ಗಂಟುಗಳು. ಮಾರ್ಗ: ಜಿಬ್ರಾಲ್ಟರ್ -> ಪಿರಾಯಸ್. ನಾನು 72 ಗಂಟೆಗಳ ಗಾಳಿ/ತರಂಗ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದೇನೆ (ಕೆಳಗೆ). ಕಾರ್ಯ: ಡ್ರಾಫ್ಟ್ 2-3 ಮಾರ್ಗ ಪರ್ಯಾಯಗಳು; ಪ್ರತಿಯೊಂದಕ್ಕೂ ಅಂದಾಜು ಸಮಯ, ಇಂಧನ ಮತ್ತು ಅನುಭವದ ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಲೆಯ ಎತ್ತರವನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ. ನಿರ್ಬಂಧ: ನಾನು ECDIS ನಲ್ಲಿ UKC ಮತ್ತು ನೋ-ಗೋ ಪ್ರದೇಶಗಳನ್ನು ದೃಢೀಕರಿಸುತ್ತೇನೆ; ಶೊಲ್ಸ್/ಉಬ್ಬರವಿಳಿತಕ್ಕೆ "ದೃಢೀಕರಣದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ" ಎಂಬುದನ್ನು ನೀವು ಗಮನಿಸಿ. ನೀವು ಖಚಿತವಾಗಿರದ ಯಾವುದೇ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಟಿಕ್ ಮಾಡಿ.

ಸಂದರ್ಭ, ನಿರ್ಬಂಧ ಮತ್ತು ಊರ್ಜಿತಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯ ವಿನಂತಿಯು ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಉಪಯುಕ್ತ ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿಸುತ್ತದೆ.

ಪಾತ್ರ ಮತ್ತು ಜವಾಬ್ದಾರಿ ಕೋಷ್ಟಕ

ಅನ್ವೇಷಣೆ

AI ನ ಪಾತ್ರ

ಅಂತಿಮವಾಗಿ ಜವಾಬ್ದಾರಿ

ಮಾರ್ಗ ಪರ್ಯಾಯಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ

ಸನ್ನಿವೇಶ, ಭವಿಷ್ಯ

ನಾಯಕ

ಮಾರ್ಗ ದೃಢೀಕರಣ ಮತ್ತು UKC

ಎಚ್ಚರಿಕೆ/ಕರಡು

ಕ್ಯಾಪ್ಟನ್/ನ್ಯಾವಿಗೇಷನಲ್ ಅಧಿಕಾರಿ

ಇಂಧನ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್

ಖಾತೆ, ಸಲಹೆ

ಕ್ಯಾಪ್ಟನ್/ಕಂಪನಿ

ಯಂತ್ರ ಅಸಂಗತತೆ ಪತ್ತೆ

ಗುರುತು ಹಾಕುವುದು

ಮುಖ್ಯ ಇಂಜಿನಿಯರ್

ನಿರ್ವಹಣೆ ನಿರ್ಧಾರ

ಆದ್ಯತೆಯ ಶಿಫಾರಸು

ಮುಖ್ಯ ಇಂಜಿನಿಯರ್

ನಿಯಂತ್ರಕ ಸಂಶೋಧನೆ

ಮೂಲಕ್ಕೆ ಮರುನಿರ್ದೇಶಿಸಿ

ಅಧಿಕಾರಿ + ಅಧಿಕೃತ ಪಠ್ಯ

COLREG ಕುಶಲ

(ನಿರ್ಧಾರದಿಂದ ಹೊರಗಿದೆ)

ಕಾವಲು ಅಧಿಕಾರಿ/ಕ್ಯಾಪ್ಟನ್

ಸಾಮಾನ್ಯ ತಪ್ಪುಗಳು

• AI ನಿರ್ಧಾರ ತಯಾರಕ ಎಂದು ಯೋಚಿಸುವುದು. AI ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ; ಕ್ಯಾಪ್ಟನ್/ಮುಖ್ಯ ಇಂಜಿನಿಯರ್ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಜವಾಬ್ದಾರಿಯನ್ನು ಹೊರುತ್ತಾರೆ.
• ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಮೂಲಕ್ಕೆ ಸಂಪರ್ಕಿಸುತ್ತಿಲ್ಲ. ಯಾವ ಹವಾಮಾನ ಮಾದರಿ, ಯಾವ ನಕ್ಷೆ, ಯಾವ ಸಂವೇದಕ? ಮೂಲವಿಲ್ಲದ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ.
• ಭ್ರಮೆಯನ್ನು ವಾಸ್ತವಕ್ಕಾಗಿ ತಪ್ಪಾಗಿ ಗ್ರಹಿಸುವುದು. AI ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿಲ್ಲದ ಐಟಂ, ಪೋರ್ಟ್ ನಿಯಮ ಅಥವಾ ಆಳವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಬಹುದು; ಅಧಿಕೃತ ಮೂಲದೊಂದಿಗೆ ದೃಢೀಕರಣದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.
• ವೇಗಕ್ಕಾಗಿ ಭದ್ರತಾ ಪರಿಶೀಲನೆಯನ್ನು ತ್ಯಾಗ ಮಾಡುವುದು. ಸಮಯ/ಇಂಧನ ಉಳಿತಾಯವು UKC ಮತ್ತು ನೋ-ಗೋ ದೃಢೀಕರಣವನ್ನು ಮೀರುವುದಿಲ್ಲ.
• ಗೌಪ್ಯ/ವಾಣಿಜ್ಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಾಹನಕ್ಕೆ ನಿರ್ದಾಕ್ಷಿಣ್ಯವಾಗಿ ಅಪ್‌ಲೋಡ್ ಮಾಡುವುದು. ಸರಕು ಮ್ಯಾನಿಫೆಸ್ಟ್, ಮಾರ್ಗ, ವಾಣಿಜ್ಯ ಒಪ್ಪಂದಗಳು ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾಗಿರುತ್ತವೆ; ಅನುಮೋದಿತ ವಾಹನ ಮತ್ತು ಮುಖವಾಡದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.

ಸಾರಾಂಶದಲ್ಲಿ

ಮಾರಿಟೈಮ್ ಸುರಕ್ಷತೆ-ನಿರ್ಣಾಯಕ ಡೊಮೇನ್ ಆಗಿದೆ ಮತ್ತು AI ಇಲ್ಲಿ ನಿರ್ಧಾರ ಬೆಂಬಲ ಸಹಾಯಕವಾಗಿದೆ, ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವವರಲ್ಲ. AI; ಮಾರ್ಗ, ಇಂಧನ, ಹವಾಮಾನ, ದಾಖಲಾತಿ, ಯಂತ್ರ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಕ ಸಂಶೋಧನೆಯಲ್ಲಿ ಸಮಯವನ್ನು ಉಳಿಸುತ್ತದೆ; ಆದರೆ ಮಾರ್ಗದ ಅನುಮೋದನೆ, ತಂತ್ರಗಾರಿಕೆ, ಇಂಜಿನ್ ನಿಲ್ಲಿಸುವುದು ಮತ್ತು ತುರ್ತು ನಿರ್ಧಾರಗಳು ಮಾನವರ ಮೇಲಿರುತ್ತವೆ-ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಕ್ಯಾಪ್ಟನ್ ಮತ್ತು ಮುಖ್ಯ ಇಂಜಿನಿಯರ್. ಪ್ರತಿ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಮೂರು-ಹಂತದ ಫಿಲ್ಟರ್ ಅನ್ನು ರವಾನಿಸಬೇಕು (ಮೂಲಕ್ಕೆ ಗುಣಲಕ್ಷಣ, ಸ್ವತಂತ್ರ ಸಾಧನದೊಂದಿಗೆ ಪರಿಶೀಲಿಸಿ, ತಜ್ಞರ ವಿಮರ್ಶೆಯ ಮೂಲಕ ಹಾದುಹೋಗಬೇಕು). AI ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಸಮರ್ಥ ತಜ್ಞರ ಅನುಮೋದನೆಗೆ ಬದಲಿಯಾಗಿಲ್ಲ.

ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಕಾರ್ಯ

ನಿಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ಹಡಗು ಪ್ರಕಾರವನ್ನು ವಿವರಿಸಿ (ಅಥವಾ ಕಾಲ್ಪನಿಕ ಹಡಗು). ಮೇಲಿನ "ಸ್ಟ್ರಾಂಗ್ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್" ಮಾದರಿಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು AI ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ಎರಡು ಮಾರ್ಗ ಪರ್ಯಾಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರಿ. ನಂತರ ಮೂರು ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡಿ: ಪ್ರತಿ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಮೂಲವನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ, ನೀವು ಯಾವ ದ್ವಿತೀಯಕ ಸಾಧನವನ್ನು (ECDIS, ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ರೇಖೆಯನ್ನು) ಬಳಸುತ್ತೀರಿ ಎಂಬುದನ್ನು ಸೂಚಿಸಿ ಮತ್ತು AI ಫ್ಲ್ಯಾಗ್ ಮಾಡಿದ “ದೃಢೀಕರಣದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ” ಅಂಕಗಳನ್ನು ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡಿ.

ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿ

• [ ] ನಾನು AI ಅನ್ನು ನಿರ್ಧಾರ ಬೆಂಬಲ ಸಾಧನವಾಗಿ ಇರಿಸಿದೆ; ನಾನು ನಿರ್ಧಾರ ಮಾಡುತ್ತೇನೆ.
• [ ] ನಾನು ಪ್ರತಿ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಮೂಲಕ್ಕೆ ಸಂಪರ್ಕಿಸಿದ್ದೇನೆ (ಹವಾಮಾನ ಮಾದರಿ, ನಕ್ಷೆ, ಸಂವೇದಕ).
• [ ] ನಾನು ಸ್ವತಂತ್ರ ಸಾಧನದೊಂದಿಗೆ ಶಿಫಾರಸುಗಳನ್ನು ದೃಢಪಡಿಸಿದೆ (ECDIS, ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ರೇಖೆ, ಹಸ್ತಚಾಲಿತ ಮಾಪನ).
• [ ] ನಾನು ಅಧಿಕೃತ ಮೂಲದಿಂದ ಶಾಸನ/ಆಳ/ನಿಯಮ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿದ್ದೇನೆ; ನಾನು ಭ್ರಮೆಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿದೆ.
• [ ] ನಾನು ವೇಗ/ಇಂಧನ ಲಾಭಗಳು ಮತ್ತು ಸಂರಕ್ಷಿತ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಡೇಟಾದ ಮೇಲೆ ಭದ್ರತಾ ಪರಿಶೀಲನೆಗೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡಿದ್ದೇನೆ.