Программное обеспечение для кораблей, для избежания крушения в непогоду

Исследовательская работа одной инженерной лаборатории Университета Коннектикута направлена

на предотвращение трагедий связанных с кораблекрушениями из-за погодных условий.

 Одним из примеров является гибель людей из-за погодных явлений, произошедших 1 октября 2015 года, когда грузовой корабль Эль-Фаро затонул со своим 33-членным экипажем попав в ураган "Хоакин".

 Программное обеспечение, разработанное Кришна Паттипати, UTC Профессором системной инженерии в UConn и его исследовательской командой в сотрудничестве с Военно-морской исследовательской лабораторией США - Монтерей, проходит тестирование, чтобы избежать таких трагедий.

 Прототип, названный TMPLAR (Инструмент для многоцелевого планирования и маршрутизации активов), теперь используется ВМС, чтобы значительно улучшить способность кораблей перенаправляться через непредсказуемую погоду. Это тип перехода технологии, который теперь может способствовать новому Национальному институту технологии подводного транспорта, основанному на UConn Avery Point.

 Созданный Паттипати и аспирантами электротехники и компьютерной техники Дэвидом Сидоти, Винодом Аввари, Адамом Биенковски и Линьи Чжаном, а также студентами Мэттью Месскер и Мишель Воонгом, TMPLAR все еще находится в разработке, но он уже полностью интегрирован с метеорологией ВМФ и океанографическими прогнозами погоды.

 Это снимок экрана с запрошенным переводом корабля из Сан-Диего, штат Калифорния, в направлении Аляски. Черная линия - это предлагаемый маршрут, который навигатор Navy получает, чтобы принять или отклонить и отправить в качестве указаний капитану судна. Пронумерованные красные круги - это «путевые точки» по маршруту, а начальная точка - «0».

 Члены команды UConn встречаются еженедельно с официальными лицами ВМФ через телеконференцию, чтобы обсудить обновления проекта и получить рекомендации по его улучшению.

 TMPLAR - это гораздо более сложная версия Google Maps, поскольку она будет применяться к судам и подводным лодкам, где нет базовой сети дорог для навигации.

 В Google Картах пользователь обычно стремится максимизировать среднюю скорость перемещения между начальным и конечным местоположениями, чтобы добраться до пункта назначения в кратчайшие сроки.

 Скриншот запрашиваемого транзита судна из Джексонвиля, Флорида, через Панамский канал и в Сан-Диего. Яркий круг у подножия изображения показывает, где находится Панамский канал и может быть выбран пользователем.

 В алгоритмах учитываются такие препятствия, как глубина океана, подводные трубопроводы, кабели, нефтяные вышки, и.т.д. И они учитывают множество целей пользователя, чтобы свести к минимуму время в пути, максимизировать эффективность использования топлива с учетом прогнозируемой погоды.

 «Инструмент гарантирует безопасное перемещение из любой точки океана, сверху, снизу или под его поверхностью, делая выбор в пути, который оптимизирует расход топлива и отвечает целым целям оператора», - говорит Сидоти. «Используя специальные методы кластеризации, алгоритмы инструмента даже применялись для поиска маршрутов с низким уровнем риска, которые предотвращают штормы или ураганы».

 Следующим шагом для TMPLAR является программирование инструмента для использования его самолетами и беспилотными летательными аппаратами.

Недавно Паттипати и Сидоти отправились в Сан-Диего, чтобы продемонстрировать возможности программного обеспечения для Space and Naval Warfare Systems Center Pacific. Их алгоритм теперь будет интегрирован с инструментом для планирования ударной группы авианосца.

 Когда программное обеспечение переходит к операционным настройкам, команда стремится ускорить работу над выводами рекомендаций по ориентированным на погоду прогнозам менее чем за секунду. Добавление модулей нейронной сети в TMPLAR - еще один новый горизонт; искусственный интеллект помог бы конденсировать решения, чтобы он был менее подавляющим для пользователя, говорит Сидоти.

 Когда он проанализировал факторы, с которыми столкнулся экипаж затонувшего Эль-Фару с использованием программного обеспечения TMPLAR, Сидоти смог найти безопасные маршруты для корабля, которые показали бы маршрутные точки и изменили скорость судна, чтобы избежать опасных условий окружающей среды, а также сократить расходы на маршрут.

Отчет Береговой охраны о трагедии, говорил, что капитан недооценил силу урагана Хоакин и должен был изменить курс Эль-Фаро.

 Сидоти обнаружил до восьми возможных безопасных маршрутов, используя TMPLAR.

технологиинаука
25
0.388 GOLOS
0
В избранное
volodimir
На Golos с 2017 M11
25
0

Зарегистрируйтесь, чтобы проголосовать за пост или написать комментарий

Авторы получают вознаграждение, когда пользователи голосуют за их посты. Голосующие читатели также получают вознаграждение за свои голоса.

Зарегистрироваться
Комментарии (5)
Сортировать по:
Сначала старые