分布シフトとは何か、それが何故海運にとって重要なのでしょうか?

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分布シフトについて聞いたことがありますか? 海運に携わっている人ですか? 答えがNoでもYesでも、この記事を読むべきです!

海運分野の数少ない(とは言え増加している)データサイエンティストでもない限り、この現象を耳にする機会は無いでしょう。 しかし現実には、これは、海運業界に限らずあらゆる業界においてデータを本当に効果的に利用しようとする際の大きな障害の一つです

当社の共同創設者のKonstantinosが言うように、

分布シフトに対する堅牢性は、理論の世界で動作するAIとお客様のために働くAIの違いです。

分布シフトとは、結構単純な物事をかなり大掴みに表現する言葉です。 それでも、海運の世界では重要なのです。

船体汚染について考えてみましょう。 船体汚染が何かは皆知っていますが、船体に付着する海洋生物の増殖が、船舶から収集されるデータにどのような悪さをするのか考えてみましょう 船体汚染は、その汚染レベルにより、以下に挙げる項目をはじめとする非常に重要な船の性能を左右する要素に影響を及ぼします:(1) 船体の抵抗、(2) 必要とされるエンジン出力、(3) 潮流の影響、(4) 燃料消費、(5) 二酸化炭素排出レベル。

さらに悪いことに、これら全ての要素は、他の多くのデータポイントとも非常に複雑に関係し合っているのです。 これは船の「DNA」と考えることが出来ます。 ここまでは、お分かりいただけましたか?

またさらに悪いことに、この蜘蛛の巣状に複雑に繋がったデータの塊は、時間が経過して汚染が進むと、殆ど予測不能な形で変化します。 このように船体汚染がデータの理解を困難にしていることは、誰でも同意できます。

同様のデータにまつわる現象が、世界中の様々な分野から出てくるデータセットでも見られます。

それが分布シフトなのです。 だったら何?

この現象は、複雑怪奇なデータをもし理解できれば、船舶とその運航を最適化することで、船舶の効率を大幅に高められることを示しているのです。そして、このデータを理解する世界で最も優れたツールが人工知能なのです。

しかし、ソリューションプロバイダーが分布シフトをどのように扱うかによって、船舶の燃料消費に目に見える改善をもたらしてくれるアプローチと反対に負の影響を及ぼしかねないアプローチという違いが生じる可能性があります。

DeepSeaでは、過去5年にわたる分布シフトにおけるAI利用の先駆的な研究が、当社のPythiaCassandraプラットフォームをより強力なものにし、今日では、一船舶あたり概算平均8%の効率改善を実現しています。

我々は、自社の組織をより環境に優しく、無駄のない、そして繋がりの良いものにしようと情熱的なまでに新しい技術の採用に熱心な海運会社と業務を行うことに、毎日大きな喜びを感じています。 一方で、導入に熱心な会社も、実際に何を採用するべきか、何故それなのか、何を期待すべきかといった意思決定の段階になると、決定の後押しに使える情報がまだ不足していることも我々は承知しています。

当社の技術マニフェスト

そこで、DeepSeaは、お客様を念頭に置いた3段階の「技術マニフェスト」を順次行います:

  1. フェーズ1:海運におけるAI活用アプローチの先駆けとなる研究
  2. フェーズ2:これらのアプローチの有用性を現実世界で証明
  3. フェーズ3:業界全体で透明性のある共通規格を提唱

以上で、何故分布シフトがそれ程までに重要であるかを納得しました! もっと詳しく調べたい場合は、バーゼル大学、ケンブリッジ大学、HES-SOヴァレー大学、およびローザンヌ大学の世界的な研究者と共に立ち上げた当社のエキサイティングなプロジェクト、Shiftsプロジェクトをご覧ください。

AI活用アプローチの現実世界での有用性の証明に関する詳細情報は、当社のモデル検証作業をご確認ください。