오르카 AI의 Yarden Gross CEO 및 공동 창립자 – 인터뷰 시리즈

야든 그로스는 해양 기술 분야에서 풍부한 지식과 경험을 가진 베테랑 기업가입니다. 그는 현재 오르카 AI의 비전을 실현시키기 위해 노력하고 있으며, 오르카 AI를 창립하기 전에 그는 엔지(Engie)의 공동 창립자이자 CEO였습니다. 그는 레흐만 대학(IDC 헤르츠리야)에서 경제학 및 비즈니스 학사 학위를 취득했습니다.

오르카 AI는 해양 기술 회사로, 컴퓨터 비전과 인공지능을 활용하여 선박이 더 안전하고 효율적으로 항행할 수 있도록 지원합니다. 오르카 AI의 플랫폼은 카메라, 레이다, AIS 데이터를 융합하여 실시간으로 상황을 인식하고, 충돌 위험을 줄이고, 연료 사용을 줄이고, 승무원 작업량을 줄입니다. 시포드, 플릿뷰, 코캡틴과 같은 제품은 선박 모니터링, 플릿 관리, 상황 공유 데이터를 지원하여 자율 항해를 향한 발걸음을 내디딜 수 있습니다. 이 시스템은 전 세계 플릿에 배치되어 있으며, 세계에서 가장 큰 해양 시각 데이터셋 중 하나로 구동됩니다.

오르카 AI를 설립한 지 7년이 넘었습니다. 이전에 자동차 진단 및 수리 분야의 회사들을 설립했습니다. 해양 분야로 전환한 이유와 오르카 AI를 설립했을 때 해결하고자 했던 문제는 무엇입니까?

저는 항상 기술을 통해 복잡한 문제를 해결하고 실제로 차이를 만들어내는 것을 추구해왔습니다. 자동차 진단 분야에서 데이터와 실시간 의사결정의 힘을 경험했습니다. 해양 분야로 전환했을 때, 저는 혁신이 필요한 산업을 보았습니다. 전통적인 해양 항행 방법은 수동 과정과 구식 시스템에 크게 의존했습니다. 갈릴리 바다의 해안에서 자란 저는 항행의 어려움에 대한 깊은 존경을 느꼈습니다. 오르카 AI는 해양 데이터의 전체 잠재력을 解放하고, 안전을 향상시키고, 인간의 오류를 줄이고, 운영 효율성을 높이기 위해 인공지능과 컴퓨터 비전의 힘을 가져오기 위해 설립되었습니다.

오르카 AI는 해양 산업이 여전히 레거시 항행 관행에 크게 의존하는 시기에 설립되었습니다. 초기에 안전을 향상시키기 위해 인공지능과 컴퓨터 비전이 의미 있는 차이를 만들어낼 수 있다고 믿게 된 격차는 무엇입니까?

해양 산업은 레이다와 AIS에 대한 과도한 의존, 현대 센서의 제한된 통합, 수집된 데이터에서 행동할 수 있는 통찰력을 缺如하는 문제에 직면해 있었습니다. 저는 이러한 레거시 시스템이 유용하지만, 현대적인 해양 위험을 효과적으로 관리하기 위해 필요한 실시간, 지능형 의사결정 지원 수준이 부족하다는 것을 인식했습니다.

인공지능과 컴퓨터 비전을 통합함으로써, 우리는 원시 데이터를 행동할 수 있는 지능으로 변환하여, 승무원들이 단순히 반응하는 것이 아니라, 예측하고 위험을 방지할 수 있도록 지원할 수 있습니다. 그것이 인공지능의真正 가치가 解放되는 곳입니다. 안전, 운영 효율성, 상황 인식을 향상시키는 것입니다.

코캡틴은 “바다의 웨이즈”로 묘사되었습니다. 실시간 플랫폼을 구축하는 데 있어서 센서 피드, 선박 행동, 환경 위험을 해석하는 데 대한 가장 큰 기술적인 도전은 무엇입니까?

가장 큰 도전은 오르카 AI의 시스템이 다양한 출처의 거대한 데이터를 처리하고 실시간으로 이해할 수 있는지를 보장하는 것이었습니다. 이는 복잡한 센서 피드를 해석하고 다양한 환경 조건에서 선박의 행동을 이해할 수 있는 고급 알고리즘이 필요했습니다. 글로벌 규모로 확장하는 것은 지리적, 기상적, 규제적 환경의 다양성을 다루는 것을 의미했으며, 이러한 세부 사항에 대해 학습하고 적응할 수 있는 강력한 플랫폼을 구축해야 했습니다. 다양한 해상로를 통합하고 모든 정보를無缝하게 연결하는 시스템을 구축하는 것은 쉽지 않은 일이었습니다.

해양 환경은 안개, 광택, 이상한 파도, 비정상적인 선박 유형, 해적 구역과 같은 예측할 수 없는 에지 케이스가 있습니다. 이러한 조건에서 신뢰성 있게 작동하도록 모델을 어떻게 훈련시켰습니까?

에지 케이스를 처리하기 위한 인공지능 훈련에는 실제 데이터 수집과 시뮬레이션의 혼합이 필요했습니다. 우리는 실제 데이터를 수집하기 위해 해운 회사와密接하게 협력하여, 모델이 해양 조건의 예측 불가능성을 처리할 수 있도록 했습니다. 우리는 이러한 데이터 세트를 사용하여 인공지능을 훈련시키고, 극한 날씨 조건과 희귀한 이벤트를 시뮬레이션하여 시스템이 실시간으로 적응할 수 있도록 했습니다. 이는 지속적인 학습 과정으로, 모델이 새로운 데이터에 따라 지속적으로 훈련되고 재훈련되어 어려운 조건에서 신뢰성을 향상시킵니다.

오르카 AI는 지구상에서 가장 혼잡한 해상로에서 작동합니다. 인식, 탐지, 융합에서 어떤 기술적인 발전이 전통적인 경보 시스템에서真正 상황 인식으로의 전환을 가능하게 했습니까?

기술적인 발전은 데이터를 더 많이 추가하는 것이 아니라, 기존 데이터를 더 지능적이고 행동할 수 있게 만드는 것이었습니다. 전통적인 경보 시스템은 단순히 승무원에게 잠재적인 위협이 감지되었을 때 알립니다. 우리는 레이다, AIS, 시포드 유닛의 시각 데이터를 결합함으로써 이를 한 단계 더 발전시켰습니다. 이러한 데이터 소스를 융합함으로써, 우리는 관련 없는 신호를 제거하고, 노イズ를 줄이고, 선박 주변의 더 명확하고 정확한 그림을 만들 수 있습니다. 이러한 지능형 융합은 시스템이 상황에 대한 컨텍스트를 제공할 수 있도록 해줍니다. 예를 들어, 근처의 선박이 어떻게 행동하는지 또는 상황이 악화될 수 있는지에 대한 정보를 제공하여, 승무원이 정보에 기반한 의사결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.

비정상적인 선박 행동을 탐지하는 능력은 점점 더 중요해지고 있습니다. 인공지능은 어떻게 플릿이 예측할 수 없는 항행, 충돌, 또는 잠재적인 해적 행위와 같은 위험을 식별하는 방식을 재정의하고 있습니까?

인공지능은 전통적인 시스템보다 훨씬 빠르게 비정상적인 행동을 식별할 수 있습니다. 예를 들어, 충돌이나 해적 위협과 같은 위험이 완전히 발생하기 전에, 오르카 AI는 선박의 이동, 속도, 주변 조건을 실시간으로 분석합니다. 이러한 패턴을 실시간으로 모니터링함으로써, 시스템은 잠재적인 위험의 초기 징조를 표시할 수 있습니다. 예를 들어, 예측할 수 없는 항행 또는 비정상적인 행동과 같은 위험을 예측하여, 승무원이 필요한 조치를 취할 수 있는 시간을 제공합니다. 이는 해양 안전과 운영을 변革하는 데 핵심입니다.

오르카 AI의 ‘코캡틴’은 선박이 실시간으로 경보를 공유할 수 있도록 합니다. 이것은 협력적인 해양 지능 네트워크의 미래에 대해 무엇을 시사합니까?

선박이 데이터와 경보를 실시간으로 공유할 수 있도록 함으로써, 우리는 선박이 서로로부터 배우고 더 정보에 기반한 의사결정을 내릴 수 있는 네트워크를 구축하고 있습니다. 이것은孤立된 의사결정에서 더 연결된, 협력적인 접근 방식으로의 전환을 의미합니다. 시간이 지남에 따라, 이러한 네트워크는 지역적으로 또는 플릿 전체로 확장될 수 있으며, 궁극적으로는 해양 생태계 전체에 걸쳐 더 빠르고, 더 나은, 공유된 의사결정을 지원하는 것을 목표로 합니다. 이는 더 지능적이고, 상호 연결된 해양 환경을 만들기 위한 것입니다. 여기서 위험은 예측되기보다는 반응하는 것이 아니라, 예측될 수 있습니다.

최근 7,250만 달러의 투자는 해양 기술 분야에서 가장 큰 투자 라운드였습니다. 이 수준의 투자는 로드맵, 특히 산업이 자율 항해를 향해 가속화함에 따라 어떻게 변경됩니까?

이 투자는 우리의 임무를 가속화하고, 확장하고, 규모를 더 빠르게 늘릴 수 있도록 합니다. 이것은 우리의 핵심 로드맵을 변경하지 않습니다. 즉, 지능형 의사결정 지원에 중점을 둡니다. 그러나 이것은 연구 개발, 데이터 수집, 전략적 파트너십에 더 많이 투자할 수 있도록 해줍니다. 산업이 자율성을 향해 가속화함에 따라, 이 투자는 자율 시스템이 번창하기 위해 필요한 실시간, 신뢰할 수 있는 데이터를 제공하는 우리의 플랫폼을 정교화하는 데 도움이 됩니다. 이것은 근시안적으로 인간의 의사결정을 지원하는 데我们的 커밋먼트를 강화하고, 동시에 산업이 향후 자율 선박으로의 전환을 준비하는 데 도움이 됩니다.

플릿이 배출량을 줄이고 운영 효율성을 향상시키려는 경우, 항행과 안전을 넘어서서 인공지능이 가장 큰 영향을 미칠 수 있는 영역은 어디입니까?

항행과 안전을 넘어서서, 인공지능은 예측 유지 보수, 연료 최적화, 배출량 감소와 같은 영역에서 운영 효율성에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 인공지능은 실시간 성능 데이터를 분석하여 유지 보수 필요를 예측하고, 자산을 더 효율적으로 사용할 수 있도록 지원할 수 있습니다. 또한 연료 소비 패턴에 대한 통찰력을 제공하여 선박이 연료 사용을 최적화하고 배출량을 줄일 수 있도록 지원할 수 있습니다. 핵심은 인공지능을 사용하여 행동할 수 있는 통찰력을 제공하여, 더智能한 의사결정을 지원하고, 궁극적으로 효율성과 지속 가능성을驱動하는 것입니다.

5년 후, 자율 또는 반자율 선박으로의 전환을 가속화하는 데 인공지능 기반 상황 인식이 어떤 역할을 할 것으로 생각합니까? 그 목표에 도달하기 위해 달성해야 할 주요 里程碑은 무엇입니까?

인공지능 기반 상황 인식은 자율성에 필수적이지만, 앞으로의 가장 큰 장애물은 기술적인 것이 아니라 법적 및 규제적인 것입니다. 도전은 인공지능이 위험을 감지하는 데 능숙하다는 사실이 아닙니다. 실제 도전은 인공지능이 의사결정을 지원하는 경우 책임을 명확히 하는 법적 프레임워크를 만들고, 규제가 인공지능 사용을 효과적으로 관리하도록 진화하는 것입니다. 그 프레임워크가 구축될 때까지, 인간은 여전히 지휘합니다. 우리의 목표는 산업이 안전하게 자율성으로 전환할 수 있도록 인간의 의사결정을 인공지능 지원으로 강화하는 것입니다.

위대한 인터뷰에 감사드립니다. 더 많은 정보를 원하는 독자는 오르카 AI를 방문하십시오.