3月11日，IBM和海洋研究組織 ProMare宣佈，用於支持五月花號自主駕駛船（MAS）橫跨大西洋的新“AI 船長”將於本月出海試航。此次試航將在英國普利茅斯海岸附近的一艘載人科研船上進行，目的是評估“AI 船長“能否利用攝像頭、AI 和邊緣計算系統進行導航，幫助MAS在2020年 9 月橫跨大西洋時安全繞過其它船隻、浮標和可能遇到的其它海洋障礙物。
為紀念 1620 年“五月花”號航行 400 週年，五月花號自主駕駛船（MAS）將按照當年“五月花”號的航線，在既無船長也無船員的情況下，從英國普利茅斯駛向馬薩諸塞州普利茅斯，成為有史以來首批穿越大西洋的全尺寸、完全自主駕駛的航船之一。此次航行任務一方面將促進商業自主駕駛航運業的發展，另一方面也將助力改變海洋科研的未來。
五月花號自主駕駛船（MAS）的首席技術官 Don Scott 表示：
“雖然到 2030 年，自主駕駛航運市場的規模將從目前的 900 億美元增長到 1,300 多億美元，但當前的許多自主駕駛船實際上只是自動化的機器人而已，它們嚴重依賴於操作員的控制，無法靈活地適應新情況。我們的目標是通過整合 IBM 的 AI 技術、雲技術及邊緣計算技術，讓五月花號自主駕駛船（MAS）具備在地球上那些最具挑戰的環境下自主航行的能力。”
試航開始
藉助 IBM 領先的 AI 和邊緣計算系統，即使沒有人為干預，五月花號自主駕駛船（MAS）也將能在海上自主感知、思考並作出決策。目前，構成MAS 的三個船體的建造工作正在波蘭的格但斯克進行。隨著船體建造進入最後階段，“AI 船長“的原型將率先搭乘由英國普利茅斯海洋實驗室運營的載人科研船 普利茅斯探索（Plymouth Quest）號出海。三月“AI 船長”將在普利茅斯探索號船員的監控下，於 Smart Sound Plymouth 的海域展開試航，這將有助於確定五月花號自主駕駛船（MAS）的“AI 船長”在真實海洋場景中的表現，並提供寶貴的反饋意見，幫助工程師完善五月花號的機器學習模型。
歷時兩年培訓，收集上百萬張航海圖像
在過去兩年中，五月花號團隊藉助安裝在英國普利茅斯海峽的攝像頭以及開源數據庫收集了上百萬張航海圖像，用以持續訓練五月花號自主駕駛船（MAS）的 AI 模型。為滿足機器學習的處理需求，該團隊使用了搭載 IBM Power9 CPU 和 NVIDIA V100 Tensor Core GPU 的 IBM Power AC922，這也是全球最智能的 AI 超級計算機所採用的技術。如今，藉助 IBM 的計算機視覺技術，五月花號的“AI 船長”應該能夠獨立地探測和分類船舶、浮標類障礙以及陸地、防波堤和殘骸等其它障礙。
數據本地化處理
由於五月花號在跨大西洋航行的過程中將無法訪問高帶寬連接，因此，它將使用完全自主的 IBM 邊緣計算系統，而該系統又由多個船載的 NVIDIA Jetson AGX Xavier 設備提供支持。當航行於海上時，五月花號將通過 NVIDIA Jetson 進行數據本地化處理，從而提高決策速度並減少船上的數據流和數據存儲量。
“讓五月花號實現自主駕駛，邊緣計算發揮著至關重要的作用。五月花號需要感知其所處的環境、就其所處的狀況做出明智決策，然後在最短的時間內基於這些洞察採取行動，即使是在連接出現間歇性中斷的情況下也不例外；同時，它還要確保數據免受網絡威脅的侵害。” IBM 邊緣計算事業部副總裁兼首席技術官 Rob High 表示，“IBM 的邊緣計算解決方案旨在支持類似五月花號自主駕駛這樣的任務導向型工作負載，將雲的功能以及 Red Hat Enterprise Linux 的安全性和靈活性一直擴展至網絡邊緣，即使是在大海航行中。”達到彼岸（安全）
除了要在最短時間內抵達馬薩諸塞州普利茅斯這一總體任務目標外，“AI 船長”還將藉助 IBM 的規則管理系統（運營決策管理系統 - ODM）來遵循《國際海上避碰規則》（COLREG） 以及《國際海上生命安全公約》（SOLAS）給出的建議。ODM 在金融服務業應用廣泛，且特別適用於五月花號項目，因為它能夠以完全透明的方式記錄決策過程，從而避免“黑箱操作”的情況。
天氣是影響航行成功的最重要因素之一，因此，“AI 船長”將使用IBM旗下的 The Weather Company 提供的天氣預報數據來輔助作出自主導航決策。此外，運行於 RHEL (RedHat Enterprise Linux) 上的安全管理者功能將複核“AI 船長”作出的所有決策，以確保這些決策對五月花號及其附近其它船隻而言均屬安全。
真實場景：五月花號在海上如何感知、思考和行動
例如，我們假設五月花號航行到了公海附近，靠近科德角，但當前衛星連接暫時中斷。此時，前方有一艘貨船，該貨船因與一艘漁船相撞而散落出部分貨物到海中。在這種假設情況下，五月花號“AI 船長”將使用以下技術和流程來自主評估當前狀況，並作出行動決策：
1、感知（評估當前環境並識別障礙）
Ÿ 雷達檢測到五月花號自主駕駛船（MAS）航行路徑前方 2.5 海里處存在多個障礙
Ÿ 船載攝像頭將視覺輸入信息提供給 IBM 計算機視覺系統，視覺系統識別出該等障礙為：一艘貨船、一艘漁船和三個未完全沉入水中的船運集裝箱
Ÿ 自動識別系統（AIS）提供貨船類別、重量、速度、所載貨物種類等特定信息
Ÿ GPS 導航系統提供五月花號自主駕駛船（MAS）的當前位置、方向、速度和路線等信息
Ÿ 五月花號自主駕駛船（MAS）的海圖服務器提供其選定路線的地理空間信息
Ÿ The Weather Company 提供天氣數據
Ÿ 姿態傳感器評估局部海況（五月花號自主駕駛船（MAS）隨海浪波動起伏的方式）
Ÿ 回聲測深儀提供水深測量數據
Ÿ 船舶管理系統提供運行數據，如五月花號自主駕駛船（MAS）的電池電量、功耗、通信數據、科學有效載荷等。
2、思考（評估可選方案）
• IBM 運營決策管理系統（Operational Decision Manager, ODM）按照 COLREG 對鄰近的其它船舶執行評估，並生成風險圖來反映前方的“危險”情況
• 五月花號自主駕駛船（MAS）的 “AI 船長“對來自 ODM 的建議、計算機視覺輸入、當前天氣狀況以及天氣預報信息進行消化吸收，並對幾種避險方案執行評估
3、行動（採取最佳行動並對船舶發出指示）
• 在這種假設情況下，“AI 船長“確定五月花號自主駕駛船（MAS）的最佳行動是轉向右舷以避免意外的航行危險
• 五月花號自主駕駛船（MAS）的安全管理者功能證實該決策安全可靠
• “AI 船長“指示五月花號自主駕駛船（MAS）的船舶管理系統更改航向和速度。
由於海洋是一個不斷變化的動態環境，因此 “AI 船長“將不斷重新評估周圍狀況，並根據狀況的變化更新五月花號的航向。
三月的海上試航將在“普利茅斯探索”號上持續進行約兩個月，並由“普利茅斯探索”號的船長和船員掌舵。在測試的第一階段，五月花號“AI 船長“的推論引擎將接收來自“普利茅斯探索”號的雷達、AIS、GPS 和導航系統的輸入數據，以及有關能見度的數據。攝像頭、計算機視覺、邊緣計算以及自主功能將在四月開始的下一階段測試中添加。
查看與五月花號項目有關的視頻，請訪問：https://v.qq.com/x/page/z093177s2zh.html
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