Yarden Gross, CEO และผู้ร่วมก่อตั้ง Orca AI – สัมภาษณ์แบบซีรีส์

Yarden Gross เป็นนักประกอบการมีประสบการณ์พร้อมความรู้และประสบการณ์มากมายในเทคโนโลยีการเดินเรือ เขาเป็นผู้นำวิสัยทัศน์ของ Orca AI ในการทำให้การเดินเรือพาณิชย์อัตโนมัติเป็นจริง ก่อนที่จะก่อตั้ง Orca AI เขาเป็นผู้ร่วมก่อตั้งและ CEO ของ Engie บริษัทเทคโนโลยียานยนต์ที่ได้รับการสนับสนุนจาก VC เขาได้รับศึกษาระดับ BA ในสาขาเศรษฐศาสตร์และธุรกิจจาก Reichman University (IDC Herzliya)

Orca AI เป็นบริษัทเทคโนโลยีการเดินเรือที่ใช้การมองเห็นของคอมพิวเตอร์และปัญญาประดิษฐ์ในการช่วยให้เรือเดินเรือได้อย่างปลอดภัยและมีประสิทธิภาพมากขึ้น แพลตฟอร์มของบริษัทรวมข้อมูลจากกล้อง ระบบเรดาร์ และ AIS เพื่อสร้างความตระหนักรู้แบบเรียลไทม์อย่างต่อเนื่อง ลดความเสี่ยงของการชน ลดการใช้เชื้อเพลิง และลดภาระงานของลูกเรือ ผลิตภัณฑ์อย่าง SeaPod, FleetView และ Co-Captain สนับสนุนการตรวจสอบเรือ การดูแลกองเรือ และข้อมูลสถานการณ์ที่ใช้ร่วมกัน ทำให้เกิดการก้าวไปสู่การเดินเรืออัตโนมัติ ระบบนี้ได้รับการติดตั้งไปทั่วทุกกองเรือทั่วโลก และได้รับการสนับสนุนจากหนึ่งในฐานข้อมูลการเดินเรือที่ใหญ่ที่สุดในโลก

คุณได้ใช้เวลาเกิน 7 ปีในการสร้าง Orca AI หลังจากที่เคยร่วมก่อตั้งบริษัทในด้านการวินิจฉัยและซ่อมแซมยานยนต์ ก่อนอื่นอะไรที่ทำให้คุณตัดสินใจเปลี่ยนจากเทคโนโลยีการเคลื่อนที่บนบกไปสู่โลกการเดินเรือ และปัญหาอะไรที่คุณพยายามแก้ไขเมื่อคุณเริ่มบริษัท?

ผมได้รับแรงบันดาลใจจากความปรารถนาที่จะแก้ปัญหาที่ซับซ้อนโดยใช้เทคโนโลยีที่ทำให้เกิดผลกระทบเชิงมلمส ผมได้เรียนรู้ถึงพลังของข้อมูลและการตัดสินใจแบบเรียลไทม์จากประสบการณ์ในด้านการวินิจฉัยยานยนต์ เมื่อผมเปลี่ยนมาอยู่ในอุตสาหกรรมการเดินเรือ ผมพบว่าอุตสาหกรรมนี้พร้อมสำหรับการนวัตกรรม วิธีการเดินเรือแบบดั้งเดิมพึ่งพาการดำเนินงานด้วยมือและระบบเก่าๆ การเติบโตขึ้นบนชายฝั่งแห่งทะเลสาบกาลิลีทำให้ผมมีความเคารพต่อความท้าทายของการเดินเรือ Orca AI ถูกก่อตั้งขึ้นเพื่อนำพลังของ AI และการมองเห็นของคอมพิวเตอร์มาเพิ่มความปลอดภัย ลดข้อผิดพลาดของมนุษย์ และเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานที่ทะเล – โดยการแก้ไขช่องว่างในอุตสาหกรรมและปลดปล่อยศักยภาพเต็มที่ของข้อมูลการเดินเรือ

Orca AI ถูกก่อตั้งขึ้นในเวลาที่อุตสาหกรรมการเดินเรือยังคงพึ่งพาการเดินเรือแบบดั้งเดิมอย่างมาก ช่องว่างใดที่คุณสังเกตเห็นตั้งแต่แรกที่ทำให้คุณมั่นใจว่า AI และการมองเห็นของคอมพิวเตอร์สามารถปรับปรุงความปลอดภัยที่ทะเลได้อย่างมีความหมาย?

อุตสาหกรรมการเดินเรือเผชิญกับความท้าทายที่สำคัญ: การพึ่งพาเรดาร์และ AIS สำหรับการเดินเรือ การรวมระบบเซ็นเซอร์สมัยใหม่ไม่เพียงพอ และขาดข้อมูลเชิงลึกที่สามารถดำเนินการได้จากข้อมูลที่รวบรวม ผมรับรู้ว่าแม้ว่าระบบเหล่านี้จะมีประโยชน์ แต่ระดับการสนับสนุนการตัดสินใจแบบเรียลไทม์ที่ฉลาดที่จำเป็นในการจัดการความเสี่ยงการเดินเรือสมัยใหม่ไม่มีอยู่

ด้วยการรวม AI และการมองเห็นของคอมพิวเตอร์ เราสามารถเปลี่ยนข้อมูลดิบให้เป็นข้อมูลเชิงลึกที่สามารถดำเนินการได้ ทำให้ลูกเรือไม่เพียงแต่ตอบสนอง แต่ยังสามารถคาดการณ์และป้องกันความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นได้ นั่นคือที่ที่คุณค่าแท้จริงของ AI สามารถปลดปล่อยได้ โดยการเพิ่มความปลอดภัย ประสิทธิภาพการดำเนินงาน และความตระหนักรู้ของสถานการณ์

Co-Captain ได้รับการอธิบายว่าเป็น “Waze ของทะเล” อะไรคือความท้าทายทางเทคนิคที่ยิ่งใหญ่ที่สุดในการสร้างแพลตฟอร์มแบบเรียลไทม์ที่สามารถตีความข้อมูลจากเซ็นเซอร์ พฤติกรรมของเรือ และความเสี่ยงของสิ่งแวดล้อมในระดับโลก?

ความท้าทายที่ยิ่งใหญ่ที่สุดคือการรับประกันว่าระบบของ Orca AI สามารถประมวลผลข้อมูลจำนวนมากจากแหล่งต่างๆ เช่น AIS, เรดาร์ และกล้อง และเข้าใจข้อมูลนั้นได้แบบเรียลไทม์ ซึ่งต้องใช้อัลกอริทึมที่สามารถตีความข้อมูลจากเซ็นเซอร์ที่ซับซ้อนและเข้าใจพฤติกรรมของเรือในเงื่อนไขสิ่งแวดล้อมที่แตกต่างกัน การบรรลุระดับโลกหมายถึงการรับมือกับสภาพแวดล้อมทางภูมิศาสตร์ สภาพอากาศ และกฎระเบียบที่หลากหลาย ซึ่งทำให้เราต้องสร้างแพลตฟอร์มที่แข็งแกร่งที่สามารถเรียนรู้และปรับตัวให้เข้ากับแนวคิดเหล่านี้ได้ การสร้างระบบที่สามารถทำงานได้ทั่วทุกเส้นทางเดินเรือ โดยรวมข้อมูลทั้งหมดเข้าด้วยกันอย่างไร้รอยต่อ เป็นเรื่องที่ไม่ง่ายเลย

สภาพแวดล้อมการเดินเรือนำเสนอกรณีขอบที่ไม่คาดคิดมากกว่าถนน – หมอก จรวด มีคลื่นลมพายุ สายพานที่ไม่ธรรมดา และพื้นที่การปล้น เราทราบว่าคุณฝึกโมเดลของคุณให้ทำงานได้อย่างน่าเชื่อถือในสภาพเหล่านี้ได้อย่างไร?

การฝึก AI ให้สามารถจัดการกับกรณีขอบต่างๆ ได้จำเป็นต้องใช้การรวบรวมข้อมูลจากโลกแห่งความเป็นจริงและการจำลอง เราทำงานอย่างใกล้ชิดกับบริษัทเดินเรือเพื่อรวบรวมข้อมูลจากโลกแห่งความเป็นจริงจากสภาพแวดล้อมที่ท้าทาย เพื่อให้แน่ใจว่าโมเดลของเราสามารถจัดการกับความไม่คาดคิดของสภาพการเดินเรือได้ จากนั้นเราก็ใช้เซตข้อมูลเหล่านี้เพื่อฝึก AI โดยการจำลองสภาพอากาศที่รุนแรงและเหตุการณ์ที่ไม่เกิดขึ้นบ่อยเพื่อให้แน่ใจว่าระบบของเราสามารถปรับตัวในแบบเรียลไทม์ได้ เป็นกระบวนการเรียนรู้อย่างต่อเนื่อง โดยที่โมเดลถูกฝึกและฝึกซ้ำอย่างต่อเนื่องตามข้อมูลใหม่เพื่อปรับปรุงความน่าเชื่อถือในสภาพที่ท้าทาย

Orca AI ทำงานในเส้นทางเดินเรือที่มีการจราจรหนาแน่นที่สุดในโลก อะไรคือความก้าวหน้าในการรับรู้ การตรวจจับ หรือการรวมที่ช่วยให้คุณเปลี่ยนจากระบบเตือนแบบดั้งเดิมไปสู่ความตระหนักรู้ของสถานการณ์ที่แท้จริง?

ความก้าวหน้านี้ไม่ได้มาจากการเพิ่มข้อมูลมากขึ้น แต่มาจากการทำให้ข้อมูลที่มีอยู่ฉลาดและสามารถดำเนินการได้มากขึ้น ระบบเตือนแบบดั้งเดิมเพียงแค่แจ้งให้ลูกเรือทราบเมื่อมีการตรวจจับภัยคุกคามที่อาจเกิดขึ้น เราได้พัฒนาไปอีกขั้นโดยการรวมเรดาร์ AIS และข้อมูลภาพจากหน่วย SeaPod ของเรา โดยการรวมแหล่งข้อมูลเหล่านี้ เราสามารถกำจัดสัญญาณที่ไม่เกี่ยวข้อง ลดสัญญาณรบกวน และสร้างภาพที่ชัดเจนและแม่นยำยิ่งขึ้นของสิ่งที่อยู่รอบๆ เรือ การรวมข้อมูลที่ฉลาดนี้ทำให้ระบบของเราสามารถให้ข้อมูลเชิงบริบท – เช่น ว่าเรือที่อยู่ใกล้ๆ กำลังเคลื่อนที่อย่างไร หรือว่าสถานการณ์อาจจะบานปลาย – เพื่อให้ลูกเรือสามารถตัดสินใจได้อย่างมีข้อมูลและเชิงรุก

ความสามารถในการตรวจจับพฤติกรรมของเรือที่ไม่ปกติกลายเป็นสิ่งสำคัญมากขึ้น AI กำลังเปลี่ยนแปลงวิธีการที่กองเรือระบุความเสี่ยง เช่น การเดินเรือที่ไม่ปกติ การชนกัน หรือการปล้นเรือที่อาจเกิดขึ้นได้อย่างไร?

AI ช่วยให้เราสามารถระบุการเบี่ยงเบนจากพฤติกรรมปกติได้ตั้งแต่เนิ่นๆ มากกว่าระบบแบบดั้งเดิม แทนที่จะรอจนกว่าความเสี่ยง เช่น การชนกันหรือการปล้นเรือ จะพัฒนาเต็มที่ ระบบของ Orca AI วิเคราะห์การเคลื่อนที่ของเรือ ความเร็ว และสภาพแวดล้อมโดยรอบแบบเรียลไทม์ โดยการตรวจสอบรูปแบบเหล่านี้แบบเรียลไทม์ ระบบสามารถระบุอาการเตือนแรกของความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้น – เช่น การเดินเรือที่ไม่ปกติหรือพฤติกรรมที่ไม่ปกติ – ซึ่งให้เวลาแก่ลูกเรือในการดำเนินการ นี่คือการเปลี่ยนแปลงจากการจัดการความเสี่ยงเชิงรับเป็นการป้องกันความเสี่ยง ซึ่งเป็นกุญแจสำคัญในการเปลี่ยนแปลงความปลอดภัยและการดำเนินงานการเดินเรือ

Co-Captain ของ Orca AI 使เรือสามารถแบ่งปันการเตือนกันแบบเรียลไทม์ได้ สิ่งนี้บ่งบอกอะไรเกี่ยวกับอนาคตของเครือข่ายข่าวกรองการเดินเรือแบบแบ่งปัน?

ด้วยการทำให้เรือสามารถแบ่งปันข้อมูลและเตือนกันแบบเรียลไทม์ได้ เรากำลังสร้างเครือข่ายที่เรือสามารถเรียนรู้จากกันและกัน และตัดสินใจได้อย่างมีข้อมูลมากขึ้น สิ่งนี้จะนำไปสู่การเปลี่ยนแปลงจากการตัดสินใจแบบแยกกันไปสู่การทำงานร่วมกันมากขึ้น ในระยะยาว เครือข่ายเหล่านี้อาจขยายไปในระดับภูมิภาคหรือทั่วกองเรือ โดยมีเป้าหมายสูงสุดในการให้การสนับสนุนการตัดสินใจที่ชัดเจนและรวดเร็วแบบแบ่งปันตลอดระบบนิเวศการเดินเรือ มันคือการสร้างสภาพแวดล้อมการเดินเรือที่มีประสิทธิภาพและเชื่อมโยงกันมากขึ้น โดยที่ความเสี่ยงสามารถคาดการณ์ได้ ไม่ใช่แค่ตอบสนอง

การระดมทุนล่าสุดของคุณมีมูลค่า 72.5 ล้านดอลลาร์ ซึ่งเป็นการระดมทุนที่ใหญ่ที่สุดในเทคโนโลยีการเดินเรือจนถึงปัจจุบัน การลงทุนในระดับนี้เปลี่ยนแปลงแผนการของคุณอย่างไร โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่ออุตสาหกรรมเริ่มเร่งความเร็วไปสู่การเดินเรืออัตโนมัติ?

การระดมทุนนี้เร่งการเดินหน้าภารกิจของเรา ทำให้เราสามารถขยายและปรับขนาดได้เร็วขึ้น มันไม่ได้เปลี่ยนแผนการหลักของเรา ซึ่งมุ่งเน้นไปที่การสนับสนุนการตัดสินใจอย่างมีเหตุผล แต่มันจะทำให้เราสามารถลงทุนมากขึ้นในด้านการวิจัยและพัฒนา การรวบรวมข้อมูล และการร่วมมือเชิงกลยุทธ์ เมื่ออุตสาหกรรมเดินหน้าไปสู่การเดินเรืออัตโนมัติ การลงทุนนี้จะช่วยให้เราสามารถปรับปรุงแพลตฟอร์มของเราเพื่อให้สามารถให้ข้อมูลที่เชื่อถือได้แบบเรียลไทม์ที่จำเป็นต่อระบบอัตโนมัติได้ มันทำให้เราเข้มแข็งในการสนับสนุนการตัดสินใจของมนุษย์ในระยะสั้น ในขณะที่เตรียมอุตสาหกรรมสำหรับเรืออัตโนมัติในอนาคต

เมื่อกองเรือพยายามลดการปล่อยก๊าซเรือนกระจกและปรับปรุงประสิทธิภาพการดำเนินงาน AI จะมีผลกระทบมากที่สุดในระยะสั้นอย่างไร นอกเหนือจากด้านการเดินเรือและการรักษาความปลอดภัย?

นอกเหนือจากด้านการเดินเรือและการรักษาความปลอดภัย AI สามารถมีผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่อประสิทธิภาพการดำเนินงานในด้านการบำรุงรักษาเชิงพยากรณ์ การเพิ่มประสิทธิภาพการใช้เชื้อเพลิง และการลดการปล่อยก๊าซเรือนกระจก AI สามารถวิเคราะห์ข้อมูลการทำงานแบบเรียลไทม์เพื่อคาดการณ์ความต้องการการบำรุงรักษาก่อนที่จะกลายเป็นปัญหา ทำให้ทรัพย์สินถูกใช้ประโยชน์มากขึ้น AI ยังสามารถให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับรูปแบบการใช้เชื้อเพลิง ช่วยให้เรือสามารถเพิ่มประสิทธิภาพการใช้เชื้อเพลิงและลดการปล่อยก๊าซเรือนกระจกได้ กุญแจสำคัญคือการใช้ AI เพื่อให้ข้อมูลเชิงลึกที่สามารถดำเนินการได้ ซึ่งจะช่วยให้เกิดการตัดสินใจที่ฉลาดขึ้น ซึ่งจะขับเคลื่อนประสิทธิภาพและความยั่งยืน

เมื่อมองไปข้างหน้า 5 ปี คุณเชื่อว่าความตระหนักรู้ของสถานการณ์ที่ได้รับการสนับสนุนจาก AI จะมีบทบาทสำคัญในการเคลื่อนย้ายอุตสาหกรรมไปสู่การเดินเรืออัตโนมัติหรือการเดินเรือแบบกึ่งอัตโนมัติได้อย่างไร และมีหลักการสำคัญใดที่ต้องบรรลุเพื่อให้ถึงจุดนั้น?

ความตระหนักรู้ของสถานการณ์ที่ได้รับการสนับสนุนจาก AI จะเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการเดินเรืออัตโนมัติ แต่อุปสรรคที่ยิ่งใหญ่ที่สุดข้างหน้าไม่ใช่ด้านเทคโนโลยี แต่เป็นด้านกฎหมายและกฎระเบียบ อุปสรรคไม่ใช่ว่า AI สามารถตรวจจับความเสี่ยงได้หรือไม่ แต่ AI สามารถทำได้ดีแล้ว อุปสรรคที่แท้จริงคือการสร้างกรอบกฎหมายที่ชี้แจงความรับผิดชอบเมื่อ AI สนับสนุนการตัดสินใจ และรับประกันว่ากฎระเบียบจะพัฒนาเพื่อควบคุมการใช้ AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพ จนกว่ากรอบนี้จะถูกสร้างขึ้น มนุษย์จะยังคงอยู่ในตำแหน่งผู้บัญชาการ เป้าหมายของเราคือการเสริมสร้างการตัดสินใจของมนุษย์ด้วยการสนับสนุนจาก AI เพื่อให้อุตสาหกรรมสามารถเปลี่ยนไปสู่การเดินเรืออัตโนมัติเมื่อถึงเวลา

ขอขอบคุณสำหรับการสัมภาษณ์ที่ยอดเยี่ยม ผู้อ่านสามารถเยี่ยมชม Orca AI เพื่อเรียนรู้เพิ่มเติม