Bagaimana Pelabuhan Corpus Christi menggunakan AI Tech untuk meningkatkan operasi

Pelabuhan Corpus Christi di Texas adalah salah satu pelabuhan paling penting di Amerika Serikat. Ini adalah pelabuhan terbesar ketiga di negara itu dengan tonase, dan mengekspor lebih banyak minyak mentah AS daripada pelabuhan domestik lainnya. 2024 adalah tahun rekordengan pelabuhan merekam lebih dari 200 juta ton pengiriman, 130 juta di antaranya adalah minyak mentah.

Mengkoordinasikan pelabuhan dengan ukuran ini adalah usaha logistik yang sangat besar. Untuk mengelola tantangan ini, port menugaskan pengembangan perangkat lunak perintah dan kontrol yang ditingkatkan AI yang disebut sistem informasi taktis port keseluruhan, atau optik.

Optik dibangun di atas mesin 3D Unity, yang menciptakan kembar digital 3D-replika virtual-port menggunakan data dunia nyata. Data dunia nyata itu dikelola oleh ArcGIS ESRI, yang dapat menangani sejumlah besar data saat ini dan historis yang diperlukan untuk memungkinkan proyek ini. Hasilnya terlihat agak seperti Google Earth tetapi menunjukkan informasi terkini tentang operasi port.

“Dalam akronim optik, Tactical dimaksudkan dalam arti membuat keputusan bisnis pintar diinformasikan oleh informasi waktu nyata,” Darrell Keach, manajer sistem bisnis di pelabuhan Corpus Christi, mengatakan kepada Business Insider. “Jadi, itulah yang kami bangun.”

Melacak kapal dengan pembelajaran mesin

Semua kapal komersial besar memiliki transponder yang menyiarkan identifikasi, kursus, kecepatan, dan tujuan kapal, di antara informasi lainnya.

Tapi itu bukan sistem real-time-kapal melaporkan posisi mereka sebentar-sebentar setiap beberapa detik atau menit.

“Frekuensi pembaruan yang kami dapatkan dari transponder bervariasi pada beberapa faktor,” kata Starr Long, produser eksekutif di The Acceleration Agency, yang mengembangkan optik untuk pelabuhan Corpus Christi. “Ketika kapal sedang istirahat, kami mendapatkan pembaruan setiap empat menit. Saat mereka bergerak, kami bisa mendapatkan pembaruan setiap dua menit.”

Long mengatakan celah bisa diperburuk oleh pergantian antara sistem pelacakan. Mengirim data pelacakan relay komunikasi radio di luar atas satelit tetapi kemudian beralih ke radio saat mereka masuk ke port. Transisi dapat memperpanjang interval antara pembaruan menjadi sekitar enam menit.

Kesenjangan seperti itu tidak sesuai dengan tujuan optik untuk menciptakan gambaran umum operasi port real-time. Replika digital tidak akan sangat realistis jika kapal virtual tampaknya teleportasi di antara posisi.

Agen akselerasi menggunakan pembelajaran mesin untuk membantu menyelesaikan masalah ini. Tidak seperti sistem pelacakan kapal tradisional, yang mungkin muncul untuk menunjukkan kapal yang melompat -lompat di antara titik -titik pembaruan, Optics menggunakan model AI – dilatih sekitar satu tahun data pergerakan kapal dari pelabuhan Corpus Christi – untuk memprediksi posisi kapal. Ini memungkinkan pandangan yang lebih halus dan lebih realistis dari operasi pelabuhan pada saat tertentu.

Keach menekankan implikasi keamanan dari peningkatan ini. Kapal yang lebih besar “panjangnya hampir seribu kaki, selebar seratus kaki, dan penuh dengan cairan yang sangat mudah terbakar,” katanya. “Margin cukup sempit, jadi memiliki data sebanyak mungkin untuk navigasi adalah penting.”

Pelabuhan Corpus Christi juga memiliki rencana ambisius tentang bagaimana sistem ini dapat memperluas ruang lingkupnya. Keach mengatakan siklus pengembangan berikutnya Optics mudah-mudahan akan mencakup prediksi persimpangan kapal yang dapat mengantisipasi dan mencegah tabrakan.

AI generatif untuk pelatihan tanggap darurat

Banyak kapal yang masuk dan keluar dari pelabuhan Corpus Christi membawa kargo berbahaya, tetapi infrastruktur pelabuhan juga memiliki risiko. Pada tahun 2020, kapal pengerukan yang beroperasi di pelabuhan menabrak pipa propana cair, menyebabkan ledakan yang mematikan.

Pelabuhan Corpus Christi melakukan latihan tanggap darurat untuk mempersiapkan acara seperti ini. Sebagai bagian dari penyebaran optik, port ingin membuat peristiwa hipotetis berdasarkan insiden masa lalu untuk tujuan pelatihan.

Tetapi fitur ini dapat bertentangan dengan persyaratan keamanan federal jika ia mereproduksi peristiwa masa lalu dengan informasi peradilan pidana yang dilindungi.

Untuk menyelesaikannya, agen akselerasi melatih model bahasa besar yang mampu menghasilkan situasi yang mirip dengan – tetapi tidak tepat reproduksi – insiden nyata.

“Apa yang kami lakukan adalah mengambil insiden keamanan aktual selama satu tahun dari departemen kepolisian, seperti tumpahan kimia, pelanggaran, tabrakan kendaraan, dan melatih LLM untuk menghasilkan peristiwa sintetis berdasarkan sejarah itu,” Long menjelaskan.

Penggunaan peristiwa yang dihasilkan AI, bukan peristiwa masa lalu kehidupan nyata, menawarkan manfaat lain yang menjadi jelas selama pengembangan dan pengujian. Awalnya, perangkat lunak optik menghasilkan pelatihan yang, dalam beberapa hal juga realistis. Mereka memberi peserta pelatihan dengan rasio yang akurat secara historis dari skenario yang tidak kritis terhadap mendesak – sebagai hasilnya, pelatihan tersebut membahas lebih sedikit insiden darurat, yang relatif tidak umum. Tim Long memiliki optik meningkatkan frekuensi acara darurat.

“Kami harus kembali dan mengatakannya: ‘Tidak, jangan lakukan itu nyata. Lakukan lebih cepat,'” kata Long. Penggunaan LLM, yang dapat memproses permintaan dalam bahasa alami, menyederhanakan penciptaan dan modifikasi peristiwa hipotetis yang digunakan untuk pelatihan.

Masa depan operasi pelabuhan

Keach mengatakan pelabuhan Corpus Christi’s Penyebaran Optik, yang mulai diluncurkan pada akhir 2024, hanyalah awal.

Dia mengatakan investasi pelabuhan dalam optik terjadi bersama investasi infrastruktur lainnya, seperti sensor cuaca, kamera, dan jaringan 5G swasta untuk melayani operasi pelabuhan.

Optik, yang hanya digunakan oleh pekerja yang mengoordinasikan lalu lintas pelabuhan, pada akhirnya mungkin membantu para kru kapal yang masuk ke pelabuhan, kata Keach. Dia menambahkan bahwa optik, peralatan menggunakan augmented dan realitas virtual, sensor berteknologi tinggi, dan AI prediktif dapat membantu kapal menavigasi kondisi cuaca yang sulit, seperti kabut.

Karena port menggunakan alat pihak ketiga-platform ArcGIS ESRI dan mesin 3D Unity-sebagai dasar kembaran digitalnya, menggunakan aplikasi tersebut mungkin akan kurang berat daripada jika menggunakan teknologi berpemilik. Teknologi ini memberikan fleksibilitas untuk menambahkan data tambahan dan menggabungkan perangkat tambahan. Unity, misalnya, sudah mendukung berbagai perangkat, termasuk smartphone dan headset AR.

“Negara bagian masa depan akan mendorongnya lebih banyak ke lapangan,” kata Keach.