Data-driven and AI support ship

Celem projektu jest rozwój nowoczesnych metod wspomagania projektowania statków na podstawie danych eksploatacyjnych oraz zaawansowanych technik sztucznej inteligencji (AI) i uczenia maszynowego (ML). Kluczowym elementem będzie budowa modeli typu surrogate, które pozwolą na szybkie i dokładne dobieranie parametrów projektowych oraz osiągów statku. Modele te będą uzupełnniać obliczenia numeryczne i umożliwią efektywną optymalizację projektów w rzeczywistych warunkach operacyjnych. Dzięki temu proces projektowy stanie się bardziej elastyczny, zautomatyzowany i lepiej dopasowany do wymagań zrównoważonej żeglugi.

Uzasadnienie: Współczesne projektowanie statków wciąż w dużej mierze opiera się na wzorach empirycznych wyprowadzonych z danych historycznych, które nie odzwierciedlają aktualnych realiów ani przyszłych wyzwań żeglugi. Tymczasem wymagania zrównoważonego transportu morskiego wymagają rozwiązań maksymalnie zoptymalizowanych — zarówno pod względem emisji zanieczyszczeń i zużycia energii, jak i kosztów operacyjnych jednocześnie umożliwiających maksymalizacje zysków. Rosnąca dynamika zmian gospodarczych, środowiskowych i regulacyjnych wymusza projektowanie jednostek elastycznych i dostosowanych do zmiennych warunków rynkowych. Aby sprostać tym oczekiwaniom, niezbędne jest odejście od podejścia opartego na uproszczonych modelach, na rzecz nowoczesnych narzędzi wykorzystujących rzeczywiste dane i algorytmy sztucznej inteligencji, umożliwiających szybkie, wiarygodne i adaptacyjne wspomaganie decyzji projektowych.