Τα ρομπότ που χρησιμοποιούν Τεχνητή Νοημοσύνη και μηχανική μάθηση έχουν δαιμονοποιηθεί από την κινηματογραφική βιομηχανία και την συνείδηση του κόσμου, αν και η βοήθεια που προσφέρουν είναι πολύ σημαντική για την παραγωγική διαδικασία.
Τα αιολικά πάρκα αποτελούν σημαντικό μέρος της αειφόρου παραγωγής ενέργειας, όμως οι προκλήσεις στην παραγωγή υπεράκτιας ενέργειας είναι τεράστιες και αντιμετωπίζονται με τον ίδιο τρόπο που το κάνουν οι εταιρείες που διατηρούν υποθαλάσσια περιουσιακά στοιχεία. Με υποβρύχια αυτόνομα ρομπότ που λειτουργούν με τεχνητή νοημοσύνη και μηχανική μάθηση μέσω cloud.
Προκειμένου να δημιουργηθούν υπεράκτια αιολικά πάρκα, χρειάζεται λεπτομερής αποτύπωση του υποθαλάσσιου περιβάλλοντος και της κατάστασης της υποδομής, από τις κατασκευές στις οποίες στηρίζονται οι στρόβιλοι έως τις καλωδιώσεις που μεταφέρουν ρεύμα στην ηπειρωτική χώρα. Σε αυτά τα βάθη οι τακτικές επιθεωρήσεις πραγματοποιούνται συνήθως με υποβρύχια οχήματα που λειτουργούν εξ αποστάσεως (ROV). Όμως οι ομάδες που χειρίζονται αυτά τα ROV και ερμηνεύουν τα δεδομένα που συλλέγονται, εργάζονται από δεκάδες ειδικούς που ζουν σε καράβια για διαστήματα που φτάνουν ακόμα και τους 3 μήνες, με ότι σημαίνει αυτό για το κόστος συντήρησης αυτών των μικρών κοινοτήτων, μέχρι τις τεράστιες ποσότητες καυσίμων που απαιτούνται.
Μια ακόμα σημαντική πρόκληση είναι η διαχείριση της τεράστιας ποσότητας δεδομένων που συγκεντρώνονται, όπως η καταγραφή 4Κ βίντεο από 10 κάμερες για διάστημα έως και 3 μήνες, πληροφορίες θέσης, δεδομένα από multibeam sonar και ροές δεδομένων από 30 διαφορετικές πηγές που ενημερώνονται έως και εκατό φορές ανά δευτερόλεπτο. Τα δεδομένα αυτά χρειάζονται εκατοντάδες ώρες επεξεργασίας και ανάλυσης, ενώ οποιοδήποτε λάθος μπορεί εκτός από ζημιές δεκάδων εκατομμυρίων να σημαίνει και απώλειες ανθρώπινων ζωών.
Η βοήθεια της Τεχνητής Νοημοσύνης
Για αρκετό καιρό , η Τεχνητή Νοημοσύνη έχει αναγνωριστεί σαν παράγοντας που αλλάζει την βιομηχανία. Το μέλλον της θαλάσσιας ρομποτικής έγκειται στη χρήση της τρισδιάστατης απεικόνισης και της μηχανικής μάθησης για τη βελτίωση της αποτελεσματικότητας και τη διευκόλυνση της μετάβασης σε πιο πράσινες, ανανεώσιμες πηγές ενέργειας και τρόπους εργασίας σε υπεράκτια περιβάλλοντα.
Η χρήση της ρομποτικής στην βιομηχανία ενέργειας δεν είναι καινούργια, άλλωστε η ενέργεια ήταν από τις πρώτες βιομηχανίες που χρησιμοποίησε ευρέως την τεχνολογία, αλλά η χρήση πιο προηγμένων τεχνολογιών, όπως ταυτόχρονη τοπική προσαρμογή και χαρτογράφηση (simultaneous localisation and mapping -SLAM), η μηχανική εκμάθηση και τα όλο και πιο αυτόνομα ROVs , παρουσιάζουν σημαντικές οικονομικές ευκαιρίες για τις εταιρείες.
Τα μεγαλύτερα πλεονεκτήματα που προσφέρει η χρήση ρομπότ με τεχνητή νοημοσύνη, είναι η ελαχιστοποίηση χειριστών, η δυνατότητα αυτονομίας που του επιτρέπει να λαμβάνει πληροφορίες SLAM και να τις αναλύει εν κινήσει, προσφέροντας εναλλακτικές επιλογές για την πλοήγηση. Επίσης, μέσω τεχνητής νοημοσύνης αλλάζει ο τρόπος που “βλέπει” ο υπολογιστής σε ότι αφορά την κατανόηση και το περιεχόμενο των εικόνων και των συνοδευτικών μετρήσεων σε πραγματικό χρόνο.
Τέλος, η πλατφόρμα μηχανικής μάθησης, μπορεί να επεξεργάζεται ροές βίντεο σε ξεχωριστά πλαίσια, αναγνωρίζοντας βασικά χαρακτηριστικά και προβλήματα, βαθμολογώντας τα σύμφωνα με το επίπεδο κινδύνου που παρουσιάζουν επιτρέποντας στους ελεγκτές να επιταχύνουν κατά πολύ την διαδικασία. Σημαντική παράμετρος είναι ότι όλοι αυτοί οι χειρισμοί μπορούν να γίνουν από την ξηρά, μειώνοντας κατά πολύ τα λειτουργικά κόστη και ελαχιστοποιώντας τους κινδύνους που υπάρχουν σε μακρόχρονη παραμονή στη θάλασσα, ενώ ταυτόχρονα μειώνουν κατά πολύ το ενεργειακό αποτύπωμα.
