Потреба в великих і якісних обсягах даних для навчання ШІ: огляд SCADA як головне джерело даних задля прогнозування технічного огляду судна.

Abstract

У статті досліджено роль та важливість великих і якісних обсягів даних для ефективного застосування штучного інтелекту в морській галузі, особливо для прогнозування технічного стану суднового електроустаткування. Акцент зроблено на аналізі систем керування та збору даних (SCADA), які є основним джерелом інформації для навчання алгоритмів штучного інтелекту. Відзначається, що використання штучного інтелекту стає дедалі важливішим для покращення операційної ефективності, екологічної стійкості та безпеки у судноплавстві. Розглядаються ключові виклики, пов'язані з необхідністю збору та обробки великих обсягів даних у реальному часі, включаючи проблему імбалансу даних, коли приклади відмов обладнання трапляються значно рідше, ніж приклади його нормальної роботи. Особлива увага приділяється питанням інтеграції алгоритмів машинного навчання з наявними SCADA-системами, проблемам стандартизації даних та їхньої якості. Наводяться приклади успішних практичних застосувань прогнозного технічного обслуговування із застосуванням алгоритмів штучного інтелекту, що демонструють можливості зниження операційних витрат і ризиків виникнення непередбачених поломок на суднах. Висвітлюються фінансові аспекти, які підкреслюють значні економічні вигоди від впровадження сучасних систем прогнозного технічного обслуговування. Аналізуються також конкретні випадки застосування алгоритмів штучного інтелекту для прогнозування поломок та виявлення аномалій на судновому обладнанні, що дозволяє суттєво підвищити надійність та безпеку суден. Окремо розглядаються аспекти кібербезпеки, необхідні для захисту даних, що використовуються в процесі навчання та експлуатації алгоритмів. Також окреслюються перспективні напрямки подальших досліджень, включаючи розробку нових алгоритмів, адаптацію існуючих методів аналізу даних до специфіки морських умов і систематичний підхід до забезпечення кібербезпеки суднових інформаційних систем. Висновки підкреслюють необхідність вирішення цих ключових завдань для ефективного та сталого розвитку сучасного морського судноплавства. This article explores the significance and necessity of large, high-quality datasets for the effective application of artificial intelligence (AI) in the maritime sector, particularly for predicting the technical condition of shipboard electrical equipment. The emphasis is placed on analyzing Supervisory Control and Data Acquisition (SCADA) systems to review it as the main data sources for training AI algorithms. The use of AI is increasing its criticality for enhancing operational efficiency, environmental sustainability, and safety in maritime shipping. The paper addresses the primary challenges associated with collection and processing of large data volumes, including the problem of data imbalance, where instances of equipment failure occur much less frequently than normal operational data. Special attention is given to the integration of machine learning algorithms with existing SCADA systems, the challenges of data standardization and quality. Examples of successful implementations of predictive maintenance leveraging AI algorithms are demonstrating the potential to significantly reduce operational costs and the risks of unexpected equipment failures. There are financial aspects highlighting substantial economic benefits from implementing advanced predictive maintenance systems. Additionally, specific cases of AI algorithm applications for predicting failures and detecting anomalies in shipboard equipment are analyzed, significantly enhancing the reliability and safety of vessels. Particular attention is given to cybersecurity issues essential for protecting data used in the training and operational phases of AI algorithms. Furthermore, promising directions for future research are outlined, including the development of new algorithms, adaptation of existing data analysis methods to maritime-specific conditions, and a systematic approach to ensuring cybersecurity in shipboard information systems. The conclusions emphasize the necessity of addressing these key tasks for effective and sustainable advancement in contemporary maritime shipping.