Faida:
- Kuwa na uwezo wa kutofautisha ambapo AI huokoa muda halisi katika utendakazi wa meli na uhandisi wa baharini na ambapo jukumu la usalama wa maisha/mali na darasa linapaswa kubaki kwa mhandisi.
- Uwezo wa kutumia taaluma ya safu tatu ambayo inathibitisha kila pato la uhandisi kwa mpangilio wa ukubwa, ukokotoaji huru na kanuni ya darasa/udhibiti wa chanzo.
- Uwezo wa kupata tabia ya kutotambulisha muktadha na kuunda vidokezo vya kufaidika kutoka kwa AI bila kushiriki data ya siri ya kibiashara na kiufundi ya meli, uwanja wa meli na mmiliki wa meli.
Angalia siku ya mhandisi wa baharini: marudio ya fomu ya meli, upinzani na hesabu za mwendo, ukaguzi wa uthabiti na nguvu, ukaguzi wa kanuni za darasa, rekodi za kihisi cha chumba cha injini, ripoti za uchunguzi, mawasiliano ya uwanja wa meli na barua pepe zisizo na mwisho na mmiliki wa meli. Wakati uliotolewa kwa uamuzi halisi wa uhandisi, ambayo ni, maswali "ni salama ya mashua hii, je, ujenzi huu unakidhi kanuni za darasa, je, mpango huu wa safari unapunguza matumizi ya mafuta", hukandamizwa chini ya hesabu inayorudiwa na kazi ya hati. Hapa ndipo akili ya bandia (AI kwa ufupi; programu inayofanya kazi kwenye maandishi, msimbo na nambari zilizo na muundo mkubwa wa lugha na ujifunzaji wa mashine) hutumika. AI haikufanyii uamuzi; Hukutayarisha kwa uamuzi, hutoa rasimu, huharakisha hesabu na huweka taarifa zilizochakatwa mbele yako.
Hata hivyo, uhandisi wa baharini ni uwanja ambapo makosa hupimwa si kwa maandishi bali kwa maisha, mazingira na mamilioni ya dola. Kifungu cha kanuni za darasa kilichoundwa na modeli ya lugha, ubadilishaji wa kitengo kisicho sahihi, au "kuonekana kwa busara" lakini matokeo ya uthabiti yasiyowezekana inaweza kuwa marekebisho madogo katika sekta zingine, lakini hapa inaweza kugeuka kuwa kupinduka, kuporomoka kwa muundo, au kumwagika kwa mafuta. Kwa hivyo katika moduli hii yote tutaweka AI si kama "mhandisi wa kiotomatiki" lakini kama msaidizi mwenye nidhamu ya usalama ambaye matokeo yake yanathibitishwa kila wakati.
Katika kitengo hiki cha kwanza, tunafafanua mambo matatu: Ni katika hatua gani za ubao wa meli na mtiririko wa kazi wa uhandisi wa baharini AI huongeza thamani halisi; ni maamuzi gani yanapaswa kubaki madhubuti na mtu aliyehitimu (mhandisi, mpimaji wa darasa, bwana); na ni nidhamu gani ya uthibitishaji, usiri na dhima unayopaswa kuzingatia unapofanya hivyo. Bila paa hii imewekwa kwa usahihi, mbinu katika vitengo vinavyofuata zinaweza kuwa hatari.
Dhana: Udanganyifu: Ubunifu unaoshawishi wa AI wa nambari, mgawo, kifungu cha kanuni za darasa, au chanzo ambacho hakipo kabisa. Muktadha: Ingizo unalotoa kwa AI (data ya mashua, mawazo, swali). Uthibitishaji: Kuangalia matokeo kwa njia ya kujitegemea (hesabu ya mkono, programu ya pili, maandishi ya sheria, jaribio la mfano). Jumuiya ya Uainishaji: Shirika ambalo hukagua na kuthibitisha muundo na ujenzi wa meli kulingana na kanuni zilizowekwa (k.m. ABS, DNV, Lloyd's Register, Bureau Veritas, TL/Türk Loydu). Dhana hizi ni uti wa mgongo wa moduli nzima.
AI Inaongeza kasi katika Biashara Zipi, Je, Ni Hatari Katika Biashara Zipi?
Kazi za uhandisi wa baharini huanguka kwenye wigo wa pembe mbili kulingana na matokeo yao. Kwa upande mmoja kuna kazi zinazoweza kurejeshwa, zenye hatari ndogo (muhtasari wa fasihi, kiunzi cha msimbo, muhtasari wa uwasilishaji); Kwa upande mwingine, kuna maamuzi yasiyoweza kutenduliwa (kigezo cha usalama, kigezo cha uthabiti, idhini ya muundo) ambayo huamua moja kwa moja usalama wa baharini, usalama wa maisha/mali na mazingira. Thamani ya AI inatofautiana kulingana na mahali unaposimama kwenye wigo huu.
aina ya biashara
Mchango wa AI
Jukumu la mhandisi
Muhtasari wa kanuni/kawaida
Kuchomoa kiini kutoka kwa kitabu kirefu cha sheria
Kulinganisha kifungu na maandishi ya darasa asili
Hesabu ya mkono / saizi ya awali
Mpangilio wa formula, nambari ya kwanza
Ukaguzi wa kitengo, cheo na dhana
Nambari ya uchambuzi / hati ya Python
Mifupa na kizazi cha mantiki
Uthibitishaji kwa ingizo la jaribio, jaribio la kesi ya makali
Ripoti/rasimu ya uchunguzi
Kupendekeza muundo na simulizi
Unganisha kila thamani kwenye kipimo na chanzo
Uchambuzi wa data ya Sensor/IoT
Mchoro na uchimbaji wa mgombeaji wenye hitilafu
Imethibitishwa na data ghafi na usadikika wa kimaumbile
Idhini ya utulivu / nguvu
Maandalizi ya nyenzo za uchambuzi
Tathmini ya mwisho, idhini ya darasa, saini
Sheria ni rahisi: hatari ya pato la AI ni sawa na uharibifu utakaosababisha ikiwa matokeo hayo yatafanya makosa. Kuandika vibaya kichwa cha slaidi hakuna madhara; Katika hali ya upakiaji, ni mbaya kukokotoa kimakosa thamani ya GM (urefu wa metacentric; kipimo cha uwezo wa kulia wa meli) na kuamua kimakosa kikomo cha kuvuka kwa meli. Kwa hivyo swali la kwanza la kuuliza kabla ya kutumia pato ni: "Ni nini hufanyika ikiwa hii sio sawa, ni nani anayeumia, na ni nani anayeona?"
Tahadhari: AI hutoa maandishi fasaha na yenye kujiamini. Ufasaha sio hakikisho la usahihi. Muundo wa lugha hujaza pengo kwa maneno ya kitakwimu "uwezekano mkubwa", hata kama hauna data kamili; Katika bahari, ujazo huu wa pengo unaweza kuonekana kama nguvu ya mavuno ya nyenzo au kifungu kisichokuwepo cha SOLAS.
Nidhamu Muhimu ya Uthibitishaji Usalama: Tabaka Tatu
Utamaduni wa baharini tayari unategemea kanuni ya "kuamini lakini thibitisha"; Utafiti, kuangalia mara mbili na uthibitishaji wa darasa huru ni sehemu ya utamaduni huu. AI inapaswa kutumika kuimarisha kanuni hii, sio kuidhoofisha. Pitia kila pato la AI kupitia kichujio cha safu tatu.
Safu ya kwanza: utaratibu wa udhibiti wa ukubwa. Angalia ikiwa matokeo yako takriban ndani ya nguvu inayotarajiwa ya safu 10. Uhamishaji (uzito wa ujazo uliozama) wa mtoaji wa wingi wa Panamax ni kwa mpangilio wa makumi ya maelfu ya tani; Ikiwa AI itakuambia tani 800, unajua kuna kosa bila kuingia kwa undani. Kasi ya kusafiri kwa meli ya kontena iko katika safu ya mafundo 18-24; Mafundo 90 haiwezekani kimwili.
Safu ya pili: uthabiti wa kitengo na saizi. Katika bahari, mkanganyiko wa kitengo ni chanzo cha kawaida cha makosa: fundo dhidi ya m/s, tani dhidi ya kip, kW dhidi ya nguvu za farasi (BHP), mita dhidi ya miguu, upau dhidi ya kPa. Sehemu ya kila nambari kwenye pato la AI inapaswa kuonyeshwa wazi na uchambuzi wa kipimo unapaswa kufanywa. Je, thamani ya upinzani imetolewa katika kN au kgf? Hii inabadilisha moja kwa moja nguvu ya propulsion na kwa hivyo bajeti ya mafuta.
Safu ya tatu: uzazi wa kujitegemea. Toa tena matokeo muhimu kwa njia ya pili (akaunti tofauti ya mwongozo, programu tofauti, kompyuta iliyoidhinishwa ya upakiaji, au mhandisi wa pili). Kujiamini huongezeka ikiwa njia mbili huru zitatoa jibu sawa; Ikiwa haifanyi hivyo, acha hadi uelewe kwa nini ni tofauti.
Kidokezo: Unapouliza AI kwa matokeo, pia uliza swali lile lile kinyume chake. Baada ya kusema "Kokotoa nguvu ya kusongesha inayohitajika kwa mashua hii", sema "Kokotoa upya kasi ya kusafiri kwa nguvu uliyotoa na uniambie ikiwa ni sawa kwa meli ya kawaida." Kuuliza modeli kukagua matokeo yake mwenyewe hufanya makosa ya kimya kuonekana.
Siri na Siri ya Biashara: Mipaka ya Kibinafsi ya Maritime
Muundo wa meli, mikondo ya utendaji wa hydrodynamic, data ya mkataba wa mmiliki wa meli na uwanja wa meli, na telemetry ya uendeshaji wa meli ni nyeti sana katika suala la siri ya biashara na mali ya kiakili. Kuingiza mkondo wa kweli wa upinzani wa mashua au data ya kweli ya matumizi ya mafuta ya mmiliki wa meli kwenye huduma ya AI ya nje isiyodhibitiwa inaweza kuwa uvunjaji wa mkataba, upotezaji wa haki miliki, na hasara ya ushindani. Aidha, taarifa kuhusu OT (teknolojia ya uendeshaji; programu ya udhibiti inayosimamia mitambo na mifumo ya urambazaji) ya usanifu wa meli za kisasa haipaswi kugawanywa kwa sababu za usalama wa mtandao.
Kanuni ya kidole gumba: usiwahi kuingiza data halisi, ya siri au iliyolindwa kimkataba kwenye zana ya nje ambayo haijaidhinishwa. Badala yake, ficha muktadha na ubadilishe nambari halisi na maadili wakilishi. Kwa mfano, badala ya kushiriki data ya fomu ya meli halisi, uliza "elezea mbinu ya upinzani kwa mfano juu ya mpangilio wa vipimo kuu vya carrier wa kawaida wa Handysize."
Agizo dhaifu / Ukumbusho thabiti
Agizo dhaifu:
Data halisi ya fomu ya Mmiliki wa Meli
Agizo lenye nguvu:
Jukumu: Wewe ni mshauri mwenye uzoefu wa ubadilishanaji maji wa meli. Muktadha: Ninafanya uchambuzi wa awali wa jumla wa mtoa huduma mwingi (thamani ni wakilishi, si data halisi ya mradi): Lpp ~180 m, boriti ~32 m, rasimu ~12.5 m, mgawo wa kuzuia ~0.84, kasi ya kusafiri ~ noti 14. Kazi: Eleza ni hatua zipi ukadiriaji wa awali wa kusukuma unafanywa (vijenzi vya upinzani, ufanisi wa kusukuma maji, posho ya bahari) na ni data gani ninayohitaji kupima/kuthibitisha orodha. Kizuizi: Andika kila fomula na dhana kwa uwazi; Ikiwa unatoa mfano wa nambari, taja kitengo (kN, kW, knots) na uongeze jinsi ya kuthibitisha.
Kidokezo chenye nguvu hulinda data halisi ya mradi, hufafanua jukumu na kizuizi, na kuomba njia ya uthibitishaji.
Violezo vya Uthibitishaji wa Madhumuni ya Jumla
Utatumia violezo vifuatavyo mara kwa mara katika moduli nzima.
Kiolezo cha jumla cha kuongeza ombi la uthibitishaji:
Jibu swali la uhandisi hapa chini. Katika jibu lako:1) Taja kitengo cha kila nambari.2) Linganisha mpangilio wa ukubwa wa matokeo na meli ya kawaida.3) Andika chanzo (jina la mbinu) kwa kila mgawo/fomula unayotumia; Ikiwa hakuna chanzo, kiweke alama kama "kisicho wazi". 4) Pendekeza njia ya pili ya hesabu ili niweze kuangalia matokeo kwa kujitegemea. Swali: [swali hapa]
Kiolezo cha uwindaji wa ndoto:
Tengeneza jedwali la thamani zote za nambari, coefficients, na kanuni/marejeleo ya kawaida katika jibu lako hapa chini. Kwa kila safu mlalo:- Thamani, kitengo- Msingi (hesabu / mgawo unaojulikana / dhana / isiyo na uhakika)- Je, ninawezaje kuthibitisha hili kwa kujitegemeaPia angazia kila safu ambayo msingi wake ni "hauna uhakika".
Kesi Ndogo
Kesi ya 1 - Kifungu cha darasa kilichotengenezwa. "Ni kifungu kipi cha msimbo cha darasa kinahitaji unene huu wa chini kabisa" ili kuunga mkono sehemu ya muundo, mhandisi mdogo anauliza AI. AI inataja kifungu cha "Sura ya 6, Sehemu ya 3.4.7" ambayo haipo kabisa. Wakati mhandisi analinganisha na PDF ya sasa ya kanuni ya darasa, anaona kwamba kifungu hicho ni bandia na hupata kifungu sahihi. Somo: Kila marejeleo ya sheria iliyotolewa na AI inathibitishwa kutoka kwa maandishi asilia, ya sasa ya uainishaji.
Kesi 2 - Mtego wa kitengo. Timu hupata usaidizi kutoka kwa AI katika hesabu ya nguvu ya kutuma. AI inatoa nguvu kama "8500", lakini kitengo chake bado haijulikani ikiwa ni "kW au BHP". Kuna tofauti ya takriban mara 1.34 kati ya 8500 kW na 8500 BHP; Tofauti hii inabadilisha kabisa uchaguzi wa mwenyeji na bajeti ya kila mwaka ya mafuta. Kitengo cha wafanyakazi kikiendelea bila kuuliza kwa uwazi, kitaelekea kwenye kundi lisilo sahihi la mashine. Somo: nambari yoyote isiyo na kitengo haikubaliki.
Kesi ya 3 - Udhibiti wa cheo huokoa maisha. Timu ya wanafunzi ilikuwa na AI kukokotoa upinzani wa meli wa 15,000 wa DWT na kupata upinzani wa jumla kuwa 12 kN. Kwa meli ya ukubwa huu, upinzani wa urambazaji ni katika utaratibu wa mamia ya kN na nguvu ya kusukuma iko katika mpangilio wa kW elfu kadhaa. Tofauti ya takriban mara 100 mara moja husaliti kosa la uhariri; wanafunzi hupata hitilafu ya kipeo katika fomula ya mgawo wa msuguano. Somo: kila mara linganisha matokeo na masafa ya marejeleo yanayojulikana.
Makosa ya kawaida
- Kukosea ufasaha kwa usahihi. Maelezo yaliyoandikwa vizuri yanaweza kuwa sio sahihi kwa nambari. Ubora wa maandishi na usahihi wa matokeo ni vitu viwili tofauti.
- Kukubali nambari isiyo na nambari. Katika bahari, knots/m·s, ton/kip, kW/BHP, m/ft kuchanganyikiwa ni makosa ya kumaliza kazi.
- Kuingiza data ya siri/ya mkataba kwenye zana ya nje. Ukiukaji wa siri ya biashara na haki miliki; Baada ya kuvuja, data ya fomu na utendaji haiwezi kurejeshwa.
- Kuamini chanzo kimoja. Kutumia matokeo muhimu bila kuyazalisha kwa njia ya pili ni kukiuka kanuni ya msingi kabisa ya nidhamu ya kiusalama.
- Imeshindwa kuthibitisha sifa za kanuni. Nambari za bidhaa za darasa/SOLAS zinazotolewa na AI zinaweza kuwa za uwongo; Kila rejeleo limethibitishwa kutoka kwa maandishi asili, ya sasa.
Kwa muhtasari
AI inaharakisha kwa kasi kazi ya kurudia ya mahesabu, kanuni, nyaraka na data katika uhandisi wa baharini na baharini; Lakini maamuzi ya kuamua usalama wa baharini, kufuata darasa na usalama wa mazingira hubaki na watu waliohitimu. Kila pato lazima lichujwe kupitia mpangilio wa ukubwa, uthabiti wa kitengo, na uzazi huru. Kwa usiri wa kibiashara na sababu za usalama wa mtandao, data halisi ya mashua/utendaji inapaswa kufichuliwa na zana zilizoidhinishwa pekee ndizo zitumike. Nidhamu hii ni sharti kwa vitengo vyote vinavyofuata.
Jukumu la maombi
Chagua swali la uhandisi kutoka kwa sehemu yako (fomu, uthabiti, mwendo, matengenezo, urambazaji). Kwanza chapa "uhakika dhaifu" na uulize AI; Kisha andika "kidokezo cha nguvu" ambacho kinajumuisha jukumu, muktadha usiojulikana, kizuizi, na ombi la uthibitishaji na uulize swali sawa tena. Linganisha majibu mawili kulingana na mpangilio wa ukubwa na uthabiti wa kitengo, tumia "kiolezo cha uwindaji wa hallucination," na uthibitishe angalau tokeo moja kwa hesabu huru ya mkono. Fanya muhtasari wa matokeo yako katika nusu ya ukurasa.
orodha ya ukaguzi
- [ ] Nilitathmini hatari ya matokeo kwa swali "nani anaumia ikiwa si sahihi?"
- [ ] Nililinganisha matokeo na meli inayojulikana kulingana na ukubwa.
- [ ] Nimethibitisha kwa uwazi kitengo cha nambari zote (fundo, kW, tani, m).
- [ ] Nilitoa tena matokeo muhimu kwa mbinu huru ya pili.
- [ ] Nilitumia thamani ya proksi isiyojulikana badala ya data halisi/iliyofichwa ya boti.
- [ ] Nimethibitisha kila marejeleo ya darasa/SOLAS iliyotolewa na AI kutoka maandishi asilia, ya sasa.