AIを活用し、速度や燃料消費量などの船舶性能を推定する技術を実証

富士通研究所は2017年11月1日、商船三井、宇部興産海運と共同で、推定技術の実証を行い、さまざまな気象・海象条件での実用性を確認したと発表した。
富士通研究所では、商船三井の外航船、宇部興産海運の内航船が集めた風向、風速、主機回転数、燃料消費量などの運航データを用いて、高次元統計解析技術に基づく船速、燃料消費量の予測を行い、実測値との誤差を検証した。
これを平均を実測値との推定誤差の結果とした。船速の誤差評価を行う際は、船速以外のデータと関係を学習し、その学習結果と船速以外のデータから船速を予測した。誤差評価も同様に行った。結果、船速の推定誤差は内航船で1.1%。
推定誤差は外航船で内航船で0.2%と推定誤差1.5%以下で性能を予測できることを確認した。船舶の実海域性能を正確に把握することで、航路上の気象・海象条件に応じて燃費や面で航路を知るウェザールーティングを高精度化し、燃費削減効果の向上を図れる。
気象・海象条件のもとで、実海域を商船が運航したデータを用いて推定精度の検証を行ったものだ。