羅羅聯(lián)手谷歌 開發(fā)智能船舶感知技術(shù)

近日，羅爾斯-羅伊斯宣布與谷歌在瑞典簽署一項(xiàng)關(guān)于開發(fā)智能感知技術(shù)的合作協(xié)議。羅爾斯-羅伊斯將利用谷歌云機(jī)器學(xué)習(xí)引擎，進(jìn)一步訓(xùn)練其基于人工智能的分類系統(tǒng)，用于探測(cè)、識(shí)別和跟蹤船舶在海上可能遇到的各種物體，用以提升現(xiàn)有船舶的安全性。

通過結(jié)合大量傳感器數(shù)據(jù)以及自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)和雷達(dá)等現(xiàn)有船舶系統(tǒng)提供的信息，智能感知系統(tǒng)將提升船舶的安全性、方便性和作業(yè)效率，讓船員更加全面地了解船舶周圍環(huán)境。羅爾斯-羅伊斯船舶智能高級(jí)副總裁KarnoTenovuo表示：“智能感知系統(tǒng)不僅有助于為無人駕駛船舶的未來創(chuàng)造條件，還能為海事企業(yè)立即帶來效益，提升船舶和船員的作業(yè)安全和效率。通過與谷歌云合作，我們可以讓這些系統(tǒng)變得更快更好，以保障安全。”

與圖像和語音搜索等諸多谷歌產(chǎn)品一樣，谷歌云機(jī)器學(xué)習(xí)引擎也采用基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器智能軟件。機(jī)器學(xué)習(xí)是一套算法、工具和技術(shù)，能夠模擬人類學(xué)習(xí)來解決具體問題。機(jī)器學(xué)習(xí)方法用于分析現(xiàn)有數(shù)據(jù)集，旨在學(xué)習(xí)識(shí)別數(shù)據(jù)訓(xùn)練模式，對(duì)以前未見的數(shù)據(jù)做出預(yù)測(cè)。數(shù)據(jù)集越大，模型能夠識(shí)別的模式就越復(fù)雜，預(yù)測(cè)也越準(zhǔn)確。如今，經(jīng)過充分訓(xùn)練的機(jī)器學(xué)習(xí)模型能夠比人類更快更好地進(jìn)行預(yù)測(cè)分析。

羅爾斯-羅伊斯將使用谷歌云軟件來創(chuàng)建定制機(jī)器學(xué)習(xí)模型，以更好闡釋其創(chuàng)建的大型和多樣化船舶數(shù)據(jù)集。羅爾斯-羅伊斯還將利用自身在船舶領(lǐng)域的專長(zhǎng)來準(zhǔn)備數(shù)據(jù)，訓(xùn)練模型，確保數(shù)據(jù)的相關(guān)性和充足數(shù)量，以建立數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。作為機(jī)器學(xué)習(xí)過程的一部分，模型的預(yù)測(cè)能力將在實(shí)際船舶應(yīng)用中進(jìn)行評(píng)估，從而得到進(jìn)一步優(yōu)化。而通過云軟件的應(yīng)用，這些模型可以在世界任何地方開發(fā)和即時(shí)使用，用戶可達(dá)數(shù)千人，從而實(shí)現(xiàn)大量（太字節(jié)）數(shù)據(jù)訓(xùn)練。隨著無人駕駛船舶的普及，這一點(diǎn)將變得至關(guān)重要。

據(jù)介紹，從更長(zhǎng)遠(yuǎn)的角度出發(fā)，羅爾斯-羅伊斯和谷歌有意在無監(jiān)督和多模態(tài)學(xué)習(xí)方面開展聯(lián)合研究。兩家公司還將測(cè)試語音識(shí)別與合成是否能夠成為船舶應(yīng)用中切實(shí)可行的人機(jī)界面解決方案。雙方還將利用谷歌TensorFlow等開源機(jī)器智能軟件庫，優(yōu)化船舶上本地神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算性能。

備注：數(shù)據(jù)僅供參考，不作為投資依據(jù)。