ابتكرت مجموعة من الباحثين من الجامعة الوطنية الكورية البحرية والمحيطات (NKMOU) نموذجا للذكاء الاصطناعي (AI)، للتنبؤ بانبعاثات غازات عوادم السفن إلى الهواء في ظل نسب وقود مختلفة.
قام الباحثون بقياس الانبعاثات المستمرة لغلاية في سفينة تدريب، وبحسب الدكتور Won-Ju Lee، الأستاذ المشارك في قسم هندسة النظم البحرية في المعهد، تم جمع بيانات العادم لغازات ثاني أكسيد الكربون وأكاسيد النيتروجين وثاني أكسيد الكبريت لـ 18 حالة، واستخدمت لتوقع الانبعاثات من خلال النمذجة القائمة على البيانات.
استخدم الباحثون التعلم غير الخاضع للإشراف لضغط البيانات الأصلية لإنشاء ثلاث مجموعات بيانات جديدة، وقاموا بدمجهم لإنشاء مجموعة واحدة من البيانات.
تم تقييم أداء مجموعات البيانات الخمس هذه، من حيث توقعات ثاني أكسيد الكربون وأكاسيد النيتروجين وثاني أكسيد الكبريت، باستخدام أربعة نماذج أساسية. أنتجت النماذج القائمة على الخوارزميات مع مجموعات البيانات الأصلية، حيث ظهرت مجموعة من أفضل النتائج.
بعد ذلك، قام الباحثون بدمج النماذج الأساسية لتطوير أربعة نماذج مجموعات أساسية. فيما تم استخدام هذه النماذج لبناء نماذج المجموعة المزدوجة. كما هو متوقع، قدمت نماذج المجموعة المزدوجة أكثر توقعات الانبعاثات دقة لجميع الغازات الثلاثة.
أخيرا، طبق الباحثون النماذج المطورة على مجموعة بيانات جديدة حيث تحققوا من النتائج وأثبتوا تفوق النماذج وقابليتها للتعميم. وفقا للدكتور Lee، “يمكن استخدام نتائج هذه الدراسة لتوقع انبعاثات غازات العادم وسيتم تطبيقها على الغلايات البحرية قريبا. وعليه سيتمكن المهندسين البحريين من اتخاذ الإجراءات اللازمة للحد من الانبعاثات وبالتالي الحد من تلوث الهواء حول العالم.”
نظرا لأن تركيب معدات باهظة الثمن مثل أجهزة تحليل الغاز في الغلايات ليس مجديا اقتصاديا لشركات النقل البحري، فإن التكنولوجيا المقترحة ستثبت فائدتها في هذا الشأن. علاوة على ذلك، يمكن لهذه تقنيات أن تعزز أداء مختلف لتطبيقات التعلم الآلي الأخرى.
مجلة ربان السفينة، العدد 83، يناير/ فبراير 2023، أخبار بحرية - تكنولوجيا بحرية، ص. 58
