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Rolls-Royce colabora con Google Cloud para hacer realidad la navegación autónoma

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Rolls- Royce ha firmado un acuerdo con Google para desarrollar sus sistemas inteligentes de conocimiento y hacer más seguras sus naves, consiguiendo hacer realidad la navegación autónoma.
El acuerdo, el primero jamás realizado en el sector marítimo, se ha firmado hoy en el Google Cloud Summit que se celebra en Suecia, y permite a Rolls-Royce el uso del Cloud Machine Learning Engine de Google para mejorar el entrenamiento del sistema de clasificación de objetos basado en inteligencia artificial (AI) de la compañía, diseñado para detectar, identificar y realizar el seguimiento de los objetos que puede encontrar un barco cuando navega por el mar.
Google Cloud Machine Learning Engine utiliza el mismo software de inteligencia artificial basado en redes neuronales que utilizan muchos productos de Google, incluyendo los sistemas de búsqueda por voz e imagen
Karno Tenovuo, vicepresidente primero de Ship Intelligence en Rolls-Royce ha afirmado: “Los sistemas de conocimiento inteligentes van a ayudar a facilitar el futuro de la navegación autónoma, pero en la actualidad también pueden ofrecer beneficios a las empresas del sector marítimo, haciendo más seguros los barcos y sus tripulaciones e incrementando su eficiencia. La colaboración con Google Cloud nos permite mejorar estos sistemas y hacerlos más rápidos, por lo que vamos a poder salvar vidas”.
Eva Fors, directora de Google Cloud Sales Nordics afirmó: “Con la exploración de las numerosas posibilidades que ofrece el aprendizaje automático, Rolls-Royce puede combinar los últimos avances tecnológicos con su amplio conocimiento del sector marítimo, proporcionado grandes mejoras al sector.”
Google Cloud Machine Learning Engine utiliza el mismo software de inteligencia artificial basado en redes neuronales que utilizan muchos productos de Google, incluyendo los sistemas de búsqueda por voz e imagen. El aprendizaje automático consiste en un conjunto de algoritmos, herramientas y técnicas que imitan el aprendizaje automático para resolver problemas específicos. Los métodos de aprendizaje automático analizan los conjuntos de datos existentes para aprender a reconocer patrones en datos de entrenamiento, permitiendo la realización de previsiones a partir de datos no vistos previamente. Cuanto mayor sea el conjunto de datos, más complejos serán los patrones que puede reconocer el modelo y más precisas serán las previsiones que puede realizar. En la actualidad, los modelos de aprendizaje automático bien entrenados y pueden realizar análisis predictivos con más velocidad y de mejor manera que un ser humano.
Rolls-Royce va a usar el software de Google Cloud para crear unos modelos de aprendizaje automático realizados a medida y que pueden interpretar unos conjuntos de datos grandes y diversos creados por Rolls-Royce. Asimismo, la experiencia de Rolls-Royce en el sector marítimo puede usarse para preparar los datos y entrenar modelos, garantizando su relevancia, y que se encuentren en una cantidad suficiente para ser estadísticamente significativos. Como parte del proceso de aprendizaje automático, las previsiones de los modelos se evalúan en aplicaciones marinas prácticas, permitiendo así perfeccionar los modelos.
Con el acceso de este software a través de la nube, podemos desarrollar los modelos desde cualquier lugar del mundo, para que se encuentren disponibles inmediatamente en cualquier lugar del planeta para miles de usuarios. De esta forma, los modelos pueden ser entrenados con grandes cantidades (terabytes) de datos. Esto será esencial a medida que la navegación autónoma se convierta en algo habitual.
A más largo plazo, Rolls-Royce y Google intentarán establecer una investigación conjunta sobre aprendizaje multimodal y no supervisado. Las dos compañías también probarán la capacidad del reconocimiento y la síntesis de voz para ser unas soluciones viables para los interfaces entre ser humano y máquina para aplicaciones marinas. También van a trabajar en la optimización del rendimiento de la informática de redes neuronales, usando para ello bibliotecas de software de inteligencia artificial basado en código abierto como, por ejemplo, el TensorFlow de Google.
Los sistemas inteligentes de conocimiento van a hacer las naves más seguras y más sencillas y eficientes de manejar, proporcionando a la tripulación un mejor conocimiento de lo que tienen su alrededor en el mar. Esto se conseguirá combinado los datos de una amplia gama de sensores con información de sistemas de navegación existentes, como los Sistemas de Identificación Automáticos (AIS) y el radar. Los datos de otras fuentes (incluyendo los de bases de datos a escala mundial) también tendrán un papel destacado.
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