智能船舶 | 联手谷歌云深度开发智能感知系统 | 自由微信

智能船舶 | 联手谷歌云深度开发智能感知系统

Original 2017-10-13 Rolls-Royce 罗尔斯罗伊斯

近日，罗罗在于瑞典举行的谷歌云峰会上与谷歌签署协议，进一步开发智能感知系统，以提升现有船舶的安全性。这是实现无人驾驶船舶的关键，也是船舶行业的首创。

根据协议，罗罗将利用谷歌云机器学习引擎，进一步训练其基于人工智能的分类系统，用于探测、识别和跟踪船舶在海上可能遇到的各种物体。

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智能感知系统不仅有助于为无人驾驶船舶的未来创造条件，还能为海事企业立即带来效益，提升船舶和船员的作业安全和效率。通过与谷歌云合作，我们可以让这些系统变得更快更好，保障安全。”

- 罗罗船舶智能高级副总裁Karno Tenovuo

罗罗将从两方面着手：

· 使用谷歌云软件来创建定制机器学习模型，以更好阐释其创建的大型和多样化船舶数据集；

· 利用自身在船舶领域的专长来准备数据，训练模型，确保数据的相关性和充足数量，以建立数据的统计学意义；

通过云软件的应用，这些模型可以在世界任何地方开发和即时使用，用户可达数千人，从而实现大量（太字节）数据训练。随着无人驾驶船舶的普及，这一点将变得至关重要。而作为机器学习过程的一部分，模型的预测能力将在实际船舶应用中进行评估，从而得到进一步优化。

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通过挖掘机器学习所带来的可能性，罗尔斯-罗伊斯能够将最新技术进步与自身的行业洞见相结合，为船舶行业带来显著提升和优化。”

- 谷歌云北欧区销售总监Eva Fors

人工智能可以帮助打造智能机器，而机器学习则能让这些机器更智能。作为开发无人船领域的领导者，罗罗提供大量的数据来对机器学习模型进行训练，能让模型的探测、识别和跟踪能力有很大的提升，从而更好的保障行船安全。

通过结合大量传感器数据以及自动识别系统和雷达等现有船舶系统提供的信息，智能感知系统将提升船舶的安全性、方便性和作业效率，让船员更加全面地了解船舶周围环境。来自全球数据库等其他来源的数据也将发挥作用。

此外从更长远的角度，作为工程制造和科技互联网领袖，罗罗和谷歌还有意在以下领域进行合作：

· 在无监督和多模态学习方面开展联合研究；

· 测试语音识别与合成是否能够成为船舶应用中切实可行的人机界面解决方案；

· 利用谷歌TensorFlow等开源机器智能软件库，优化船舶上本地神经网络的计算性能。

谷歌云机器学习引擎

与图像和语音搜索等诸多谷歌产品一样，谷歌云机器学习引擎也采用基于神经网络的机器智能软件。机器学习是一套算法、工具和技术，能够模拟人类学习来解决具体问题。机器学习方法用于分析现有数据集，旨在学习识别数据训练模式，对以前未见的数据做出预测。

数据集越大，模型能够识别的模式就越复杂，预测也越准确。如今，经过充分训练的机器学习模型能够比人类更快更好地进行预测分析。