Gjennom et samarbeid kom Google Cloud, Softserve og ABS i 2019 ett steg nærmere å utvikle et program for å bruke maskinlæring for automatisering og planlegging av korrosjonsbeskyttelse og vedlikehold i maritime industrier.
Flere områder som medisin, transport og sikkerhet har sett fordelene ved bruken av bildegjenkjenning og kunstig intelligens, men kan dette fungere for den maritime industrien?
For ca. 4 år siden begynte ABS å utvikle et program for å støtte visuelle inspeksjoner i en maritim setting. Konseptet gikk ut på at et digitalt verktøy skulle kunne brukes til å gjenkjenne korrosjon ved hjelp av bildegjenkjenningsprogrammer. Dette skulle hjelpe inspektørene om bord til å automatisere og forutse vedlikeholdsbehov på en bedre måte.
I dag må som regel en inspektør manuelt se etter korrosjon eller sammenbrudd av en overflate. Behovet for videre behandling blir vurdert ut ifra om overflaten er i god, ok eller dårlig stand. Det blir brukt referansemåling, men også vedkommendes egne erfaringer for å vurdere tilstanden.
Bildegjenkjenning anslås til å kunne brukes som et verktøy til å gjenkjenne hele områder med korrosjon, og skal kunne kalibreres for å gi en nøyaktig rapport på hvor omfattende korrosjonen er.
Dette kan potensielt redusere risikoen til inspektøren som sendes for å vurdere tilstanden til de ulike materialene, samtidig som man potensielt får mer nøyaktig informasjon via fotografisk data.
Programmet er tilsynelatende ikke ferdig utviklet, men ABS har tro på at et slikt system kan resultere i gunstige fordeler til den maritime industrien; blant annet mer sikkerhet, nøyaktighet og effektivitet (Rivieramm.com, 2019).
Det finnes nok argumenter både for og imot å automatisere slike prosesser, man kan for eksempel diskutere hvorvidt en person med mange års erfaring kan gjenkjenne problemene bedre og raskere, og gi en bedre løsning, enn det et program kan - og vice versa - kunstig intelligens har kanskje mulighet til å oppdage feil og korrosjon raskere enn det et mannskap har mulighet til. Det blir uansett spennende å følge med på de ulike verktøyene som blir utviklet fremover.
(bilde 1: Daniel van den Berg/Unsplash, bilde 2: Fleetio.com)
