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ENABLING MARITIME DIGITALIZATION BY EXTREME-SCALE ANALYTICS, AI AND DIGITAL TWINS

Description du projet

Une nouvelle plateforme pour stimuler la numérisation du transport maritime

Le concept de jumeau numérique, soit la représentation virtuelle d’un bien physique utilisée comme modèle à des fins diverses, créé des remous dans toute une série d’industries. Le secteur du transport maritime ne fait pas exception à la règle. Le projet VesselAI, financé par l’UE, développera un cadre destiné à faciliter la modélisation et la prévision du comportement des navires. S’appuyant sur le concept de jumeau numérique, ce cadre entend permettre la fusion et l’assimilation efficace d’énormes quantités de données afin de disposer d’une modélisation très précise qui soutiendra l’optimisation de la conception et l’exploitation des navires et des flottes dans diverses conditions dynamiques. VesselAI exploitera également le potentiel de l’intelligence artificielle, de l’informatique en nuage et de l’informatique haute performance afin de promouvoir un passage au numérique massif dans le secteur des transports maritimes.

Objectif

Shipping is the lifeblood of global economy, consequently one of the leading sources of greenhouse gases and one of the high-incident domains, due to heavy traffic especially in congested waters, therefore facing escalating pressure for safety, energy efficiency improvement and emissions reduction. Meanwhile, shipping generates extremely large amount of data in every minute, which potential, however, still remains untapped due to the involvement of enormous stakeholders and the sophistication of modern vessel design and operation. To address these challenges, VesselAI aims to develop, validate and demonstrate a unique framework to unlock the potential of extreme-scale data and advanced HPC, AI and Digital Twin technologies, and hence to promote the adoption and application of Big Data-driven innovations and solutions in maritime industry and beyond. By combining Digital Twin technologies and practices, VesselAI can efficiently fuse and assimilate huge amount of data, coming from both observations and simulations, to achieve highly accurate modelling, estimation and optimization of design and operation of ships and fleets under various dynamic conditions in near real time. Their technical enhancements and practical performance improvements are further demonstrated in 4 maritime industry pilots, tackling practical challenges for 1) global vessel traffic monitoring and management, 2) globally optimal ship energy system design, 3) short-sea autonomous shipping and 4) global fleet intelligence. VesselAI brings in a consortium of renowned actors in maritime and ICT domains, providing a perfect mix of high-level expertise in both domains and readily accessibility to huge amount of data for industry-leading research and innovation in the project. Together, VesselAI addresses the challenges of implementing extreme-scale analytics in industries and showcase how AI, cloud computing and HPC can encourage, and enable deeper digitalization in the maritime and wider industries.

Appel à propositions

H2020-ICT-2018-20

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Sous appel

H2020-ICT-2020-1

Coordinateur

ETHNICON METSOVION POLYTECHNION
Contribution nette de l'UE
€ 511 562,50
Adresse
HEROON POLYTECHNIOU 9 ZOGRAPHOU CAMPUS
157 80 ATHINA
Grèce

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Région
Αττική Aττική Κεντρικός Τομέας Αθηνών
Type d’activité
Higher or Secondary Education Establishments
Liens
Coût total
€ 511 562,50

Participants (12)