Ярден Гросс, генеральный директор и сооснователь Orca AI – Интервью

Ярден Гросс – опытный предприниматель с обширными знаниями и опытом в области морских технологий.
Он в настоящее время возглавляет видение Orca AI по созданию автономного коммерческого судоходства. До основания Orca AI он был сооснователем и генеральным директором Engie, компании по автомобильным технологиям, поддерживаемой венчурным капиталом. Он имеет степень бакалавра экономики и бизнеса в университете Рейхмана (IDC Герцлия).

Orca AI – морская технологическая компания, использующая компьютерное зрение и искусственный интеллект для помощи кораблям в навигации более безопасно и эффективно. Ее платформа объединяет данные с камер, радаров и AIS для создания непрерывного реального времени осведомленности, снижения риска столкновений, снижения потребления топлива и облегчения рабочей нагрузки экипажа. Продукты, такие как SeaPod, FleetView и Co-Captain, поддерживают мониторинг судов, надзор за флотом и обмен ситуационными данными, позволяя сделать шаг к автономному судоходству. Система развернута на глобальных флотах и работает на одном из крупнейших морских визуальных наборов данных в мире.

Вы потратили более семи лет на построение Orca AI, после того как ранее основали компании в области автомобильной диагностики и ремонта. Что первоначально мотивировало вас перейти от наземных мобильных технологий в морской мир, и какую проблему вы поставили перед собой, когда запустили компанию?

Я всегда был движим желанием решать сложные проблемы с помощью технологий, которые делают ощутимую разницу. Мой опыт в автомобильной диагностике познакомил меня с силой данных и принятия решений в реальном времени. Когда я перешел в морской сектор, я увидел отрасль, готовую к инновациям. Традиционные морские навигационные методы сильно полагались на ручные процессы и устаревшие системы. Выросши на берегах озера Галилей, я развил глубокое уважение к проблемам навигации. Orca AI была основана, чтобы привнести силу ИИ и компьютерного зрения для улучшения безопасности, снижения человеческой ошибки и повышения оперативной эффективности на море – решая пробелы в отрасли и разблокируя полный потенциал морских данных.

Orca AI была основана в то время, когда морской сектор все еще сильно полагался на традиционные навигационные практики. Какие пробелы вы наблюдали в начале, которые дали вам уверенность, что ИИ и компьютерное зрение могут существенно улучшить безопасность на море?

Морской сектор сталкивался с значительными проблемами: чрезмерной зависимостью от радаров и AIS для навигации, ограниченной интеграцией современных датчиков и отсутствием действенных выводов из собираемых данных. Я понял, что хотя эти устаревшие системы были полезны, уровень интеллектуальной поддержки принятия решений, необходимый для эффективного управления морскими рисками, был отсутствующим.

Объединив ИИ и компьютерное зрение, мы можем преобразовать сырые данные в действенные выводы, позволяя экипажам не только реагировать, но и предвидеть и предотвращать потенциальные риски. Вот где真正ая ценность ИИ может быть разблокирована, повышая безопасность, оперативную эффективность и ситуационную осведомленность.

Co-Captain был описан как “Waze of the Seas”. Какими были самые большие технические проблемы при построении платформы реального времени, способной интерпретировать данные с датчиков, поведение судов и экологические риски в глобальном масштабе?

Самой большой проблемой было обеспечение того, чтобы системы Orca AI могли обработать огромные объемы данных из различных источников, таких как AIS, радар и камеры, и понять их в реальном времени. Это потребовало продвинутых алгоритмов, способных интерпретировать сложные данные с датчиков и понимать поведение судов в различных экологических условиях. Достижение глобального масштаба означало борьбу с различными географическими, погодными и нормативными средами, все из которых требовали от нас построения прочной платформы, способной учиться и адаптироваться к этим нюансам. Построение системы, которая могла бы работать на различных судоходных линиях, интегрируя всю информацию безшовным образом, было не легкой задачей.

Морские среды представляют собой граничные случаи, которые намного непредсказуемее, чем дороги – туман, блики, аномальные волны, необычные типы судов и зоны пиратства. Как вы обучили свои модели работать надежно в таких условиях?

Обучение ИИ работать с граничными случаями потребовало сочетания сбора реальных данных и симуляции. Мы тесно сотрудничали с судоходными компаниями, чтобы собрать реальные данные из сложных сред, обеспечивая, чтобы наши модели могли справиться с непредсказуемостью морских условий. Мы затем использовали эти наборы данных для обучения ИИ, симулируя экстремальные погодные условия и редкие события, чтобы обеспечить, что наша система могла адаптироваться в реальном времени. Это непрерывный процесс обучения, где модели постоянно обучаются и переобучаются на основе новых данных, чтобы улучшить их надежность в сложных условиях.

Orca AI работает на некоторых из самых загруженных судоходных линий на планете. Какие прорывы в восприятии, обнаружении или слиянии позволили вам перейти от традиционных систем оповещения к真正щей ситуационной осведомленности?

Прорыв произошел не от добавления больше данных, а от того, что существующие данные стали умнее и более действенными. Традиционные системы оповещения просто уведомляли экипаж, когда был обнаружен потенциальный угроза. Мы пошли дальше, объединив радар, AIS и визуальные данные из наших SeaPod-единиц. Объединив эти источники данных, мы смогли устранить нерелевантные сигналы, снизить шум и создать более четкую и точную картину того, что окружает судно. Этот интеллектуальный слияние позволяет нашей системе предоставлять контекст – например, как ближайшие суда ведут себя или может ли ситуация эскалировать – так, чтобы экипаж мог принимать обоснованные, проактивные решения.

Способность обнаруживать необычное поведение судов становится все более важной. Как ИИ меняет способ, которым флоты выявляют риски, такие как аномальная навигация, столкновения или потенциальное пиратство?

ИИ позволяет нам выявлять отклонения от нормального поведения раньше, чем традиционные системы. Вместо того, чтобы ждать, пока риск, такой как столкновение или угроза пиратства, полностью разовьется, Orca AI непрерывно анализирует движения судов, скорость и окружающие условия. Отслеживая эти закономерности в реальном времени, система может поднять ранние признаки потенциального риска – например, аномальную навигацию или необычное поведение – что дает экипажу время, необходимое для действий. Этот переход к проактивному управлению рисками является ключом к трансформации морской безопасности и операций.

Co-Captain Orca AI позволяет судам обмениваться оповещениями в реальном времени. Что это сигнализирует о будущем сетей морской разведки?

Позволяя судам обмениваться данными и оповещениями в реальном времени, мы создаем сеть, где суда могут учиться друг у друга и принимать более обоснованные решения. Это приведет к переходу от изолированного принятия решений к более связанному, кооперативному подходу. Со временем эти сети могут расшириться регионально или во всем флоте, с конечной целью предоставления более четкой, быстрой и общей поддержки принятия решений по всей морской экосистеме. Это о создании более интеллектуальной, взаимосвязанной морской среды, где риски могут быть предвидены, а не просто реагировать на них.

Ваш недавний сбор средств в размере 72,5 миллионов долларов стал крупнейшим раундом финансирования в морских технологиях на сегодняшний день. Как этот уровень инвестиций меняет вашу дорожную карту, особенно когда отрасль начинает ускоряться к автономному судоходству?

Финансирование ускоряет нашу миссию, позволяя нам расширять и масштабировать быстрее. Это не меняет наш основной план, который фокусируется на интеллектуальной поддержке принятия решений, но оно позволит нам инвестировать больше в исследования и разработки, сбор данных и стратегические партнерства. Когда отрасль движется к автономности, это инвестиции помогут нам усовершенствовать нашу платформу, чтобы предоставить надежные данные в реальном времени, необходимые для автономных систем. Это укрепляет нашу приверженность поддержке человеческого принятия решений в ближайшем будущем, а также подготовке отрасли к автономным судам в будущем.

Когда флоты стремятся снизить выбросы и улучшить оперативную эффективность, где вы видите ИИ, имеющий наибольшее влияние в ближайшем будущем за пределами навигации и безопасности?

За пределами навигации и безопасности ИИ может существенно повлиять на оперативную эффективность в таких областях, как прогностическое обслуживание, оптимизация топлива и снижение выбросов. ИИ может анализировать данные о производительности в реальном времени, чтобы предсказать потребности в обслуживании до того, как они станут проблемами, обеспечивая более эффективное использование активов. Он также может предоставить выводы о закономерностях потребления топлива, помогая судам оптимизировать использование топлива и снизить выбросы. Ключом является использование ИИ для предоставления действенных выводов, которые позволяют принимать более умные решения, что в конечном итоге стимулирует эффективность и устойчивость.

Оглядываясь вперед на пять лет, какую роль, по вашему мнению, будет играть ИИ, обеспечивающий ситуационную осведомленность, в приближении отрасли к автономным или полуавтономным судам, и какие вехи необходимо достичь, чтобы добраться туда?

ИИ, обеспечивающий ситуационную осведомленность, будет иметь решающее значение для автономности, но самые большие препятствия впереди не технологические – они юридические и нормативные. Проблема не в том, может ли ИИ обнаружить риски; он уже делает это хорошо. Реальная проблема заключается в создании правовой основы, которая уточнит ответственность, когда ИИ поддерживает принятие решений, и обеспечит, чтобы нормативные акты эволюционировали, чтобы эффективно регулировать использование ИИ. До тех пор, пока эта основа не будет установлена, человек остается у руля. Наша цель – продолжать укреплять человеческое принятие решений с помощью поддержки ИИ, чтобы отрасль могла безопасно перейти к автономности, когда придет время.

Спасибо за отличное интервью, читателям, которые хотят узнать больше, следует посетить Orca AI.