Ottimizzazione del commercio marittimo con la computer vision nei porti

Con oltre il 90% delle merci trasportate via mare, i porti sono snodi essenziali per il commercio globale. Essi fungono da vitali punti di connessione tra terra e mare. I porti gestiscono spesso preziose spedizioni di carico come materie prime, beni fabbricati e prodotti di consumo, rendendoli fondamentali per la supply chain internazionale.

Nel corso degli anni, le tecnologie all'avanguardia hanno cambiato il modo in cui operiamo e gestiamo i porti in tutto il mondo. Queste innovazioni hanno reso la gestione portuale più rapida, sicura e affidabile. Le recenti innovazioni nei porti coinvolgono spesso l'artificial intelligence (AI).

In particolare, la computer vision (CV), un sottoinsieme dell'AI, sta riscuotendo un enorme successo nelle operazioni portuali. La Vision AI consente ai sistemi informatici di vedere ed elaborare informazioni visive in tempo reale. Analizzando immagini e video, i modelli di computer vision come Ultralytics YOLO11 possono identificare pattern, rilevare oggetti e tracciare movimenti in tempo reale. Gli insight derivanti dall'analisi delle immagini consentono operazioni più efficienti e precise, offrendo grandi potenzialità nella gestione portuale.

Ad esempio, il porto di Rotterdam, che è il porto marittimo più grande d'Europa, utilizza computer vision systems per ottimizzare i programmi di manutenzione. I loro sistemi basati su AI utilizzano il monitoraggio video in diretta per tenere d'occhio navi e attrezzature portuali, aiutando gli operatori portuali a prevedere quando è necessaria la manutenzione. Un monitoraggio regolare fa durare più a lungo le attrezzature e rende le operazioni portuali più fluide e veloci.

In questo articolo esploreremo vari esempi di porti intelligenti che sfruttano la tecnologia della computer vision. Discuteremo anche i vantaggi e gli svantaggi dell'utilizzo di questa innovazione nei porti, considerando le sue prospettive future. Iniziamo!

L'importanza dei porti intelligenti#

I porti ricevono quotidianamente enormi quantità di merci e affrontano sfide come mantenere l'efficienza operativa, garantire la sicurezza dei lavoratori, ridurre gli ingorghi e affrontare il maltempo. Anche un ritardo di un'ora può essere costoso per le compagnie di navigazione.

Ad esempio, ci sono costi legati al tempo impiegato per scaricare le merci (demurrage), alla detenzione dei container troppo a lungo dopo lo scarico (detention), all'immagazzinamento delle merci al porto per tempo extra (spese di stoccaggio) e all'arrivo in ritardo delle navi (spese per ritardato arrivo). Per evitare queste costose sanzioni, le compagnie di navigazione mirano a pianificare attentamente i loro programmi, i tempi di viaggio e le attività portuali.

Per gestire le operazioni portuali affrontando queste sfide, le compagnie di navigazione e le autorità portuali si rivolgono sempre più a soluzioni automatizzate avanzate guidate dall'AI. Per quanto riguarda la computer vision, i vision models possono essere addestrati su vasti datasets di immagini e clip video delle operazioni portuali.

I modelli addestrati possono essere utilizzati per compiti come il rilevamento e il monitoraggio dei container mentre vengono caricati e scaricati. La computer vision può anche aiutare a rafforzare la sicurezza portuale monitorando i dipendenti che movimentano pesanti container di carico.

Applicazioni della computer vision nei porti#

Ora che abbiamo compreso perché le tecnologie di AI e computer vision sono importanti e preziose nei porti, diamo un'occhiata più da vicino ad alcuni esempi di porti intelligenti che mostrano come la computer vision può essere utilizzata.

Utilizzare la computer vision per mantenere la sicurezza portuale#

I modelli di computer vision, come Ultralytics YOLO11 e Ultralytics YOLOv8, possono tracciare i lavoratori e garantire la conformità ai protocolli di sicurezza. Come funziona? Sia YOLO11 che YOLOv8 supportano vari computer vision tasks, come il rilevamento di oggetti (object detection), che identifica e classifica gli oggetti in un'immagine o video, e il tracciamento di oggetti (object tracking), che monitora il movimento di questi oggetti nel tempo.

Questi compiti possono essere utilizzati in vari casi d'uso per la sicurezza dei lavoratori. Un buon esempio è l'uso dell'object detection per rilevare i dispositivi di protezione individuale (DPI) sui dipendenti del porto, come elmetti e giubbotti.

Fig 1. Un esempio di utilizzo di Ultralytics YOLOv8 per rilevare i DPI per la conformità alla sicurezza portuale.

Allo stesso modo, i sistemi di porti intelligenti integrati con funzionalità di computer vision come l'object tracking possono essere utilizzati anche per monitorare la posizione dei lavoratori e tracciarne i movimenti in tempo reale per rilevare pericoli e prevenire incidenti.

Analizzando i filmati video in tempo reale, i modelli di visione possono identificare potenziali pericoli, come oggetti in caduta o lavoratori che entrano in aree a rischio. Il sistema può persino essere configurato per inviare avvisi istantanei se un lavoratore entra accidentalmente in un'area riservata o si avvicina troppo ai macchinari pesanti.

Navigazione e monitoraggio delle navi con l'AI nei porti#

Le computer vision solutions possono avere un ruolo significativo nel migliorare la navigazione marittima. I sistemi marittimi integrati con computer vision, trasmissioni AIS (Automatic Identification System, segnali dalla nave contenenti identità, posizione, velocità, ecc.) e altri sensori avanzati possono essere utilizzati per ottenere informazioni sulla posizione della nave. Sulla base di questi insight, il sistema di intelligenza artificiale può tracciare una rotta ideale per la nave con meno congestione ed efficienza nei consumi di carburante. Questi insight consentono inoltre all'equipaggio di preparare il porto per operazioni come il carico e lo scarico senza alcun tempo di attesa.

Le tecniche di computer vision come l'object detection possono essere utilizzate dalle autorità portuali per rilevare e tracciare oggetti in mare per una navigazione sicura. Ad esempio, il Gulf of Maine Research Institute di Portland utilizza AI-based camera systems per la navigazione e la sicurezza delle navi. Le telecamere utilizzano la computer vision per rilevare navi, barche, boe, persone e altri pericoli marini, anche di notte o in condizioni di nebbia. Rilevando gli ostacoli in mare, gli operatori delle navi possono evitare incidenti e navigare facilmente.

Fig 2. L'IA nel settore marittimo: una telecamera abilitata alla computer vision che rileva oggetti in mare.

Movimentazione merci facilitata dalla digitalizzazione portuale#

La movimentazione delle merci è una delle operazioni più complesse nei porti a causa della presenza di macchinari pesanti e del rischio di caduta di oggetti. Gli studi dimostrano che oltre il 63% dei port accidents si verifica durante le manovre del carico e le operazioni di carico o scarico. Questi incidenti possono essere evitati riducendo la necessità per i lavoratori di trovarsi vicino a container o attrezzature portuali pesanti per attività come la lettura di etichette o l'ispezione di eventuali danni.

I sistemi di visione possono aiutare a raggiungere questo obiettivo riconoscendo le etichette sui container, scansionandone dimensioni, tipo, peso, sigilli e destinazioni, o rilevando eventuali danni strutturali. Un interessante caso studio in merito è il Piraeus Container Terminal (PCT) in Grecia. Questo porto utilizza telecamere integrate con Vision AI per verificare se i sigilli sui container sono intatti. Il sistema cattura immagini della parte anteriore di ciascun container durante il carico o lo scarico. Successivamente, l'object detection viene applicata alle immagini per localizzare i sigilli sui container. Se un sigillo manca o è danneggiato, viene attivato un avviso, che notifica alle autorità portuali di effettuare ulteriori indagini.

Fig 3. Il terminal container del Pireo in Grecia è un buon esempio di porto intelligente.

Sorveglianza e controllo degli accessi nei porti intelligenti#

Le attività di sicurezza e sorveglianza nei porti richiedono un'attenzione costante. La manodopera necessaria per monitorare l'intero panorama e le operazioni di un porto è enorme. Anche il porto più piccolo del mondo, Depoe Bay in Oregon, copre sei acri. Lo spazio vasto e i container strettamente impilati rendono praticamente impossibile per gli umani monitorarlo manualmente 24 ore su 24.

Utilizzando la computer vision, le operazioni portuali possono essere monitorate da più punti di accesso ed eventuali ingressi non autorizzati possono essere individuati all'istante. La tecnologia di optical character recognition (OCR) e l'automatic number plate recognition (ANPR) può leggere le targhe dei veicoli in entrata e in uscita dai porti per individuare eventuali veicoli non autorizzati. Per un ulteriore livello di sicurezza, è possibile utilizzare anche sistemi di facial recognition per verificare incrociando le identità dei conducenti e dei passeggeri all'interno dei veicoli.

Fig 4. Un esempio di utilizzo della computer vision per leggere la targa di un'auto.

Ad esempio, il Port of Valencia in Spagna sta utilizzando un sistema di computer vision che comprende droni autonomi, connettività 5G e un visore di realtà aumentata (AR) per monitorare la sicurezza del porto. Gli autonomous drones vengono utilizzati per pattugliare regolarmente il porto e il flusso video viene analizzato tramite sistemi basati su visione attraverso la rete 5G. I modelli di computer vision cercano eventuali intrusioni o attività sospette. Quando viene rilevato qualcosa di insolito, vengono generati degli avvisi. Utilizzando il visore AR, il team di sicurezza può persino dare un'occhiata all'area segnalata per comprendere la gravità dell'incidente.

Rilevare sversamenti di petrolio con l'aiuto della Vision AI#

Le fuoriuscite di petrolio (oil spills) rappresentano una significativa minaccia ambientale, specialmente durante le operazioni portuali di carico e scarico. Gli studi indicano che circa il 29% dei medium and small-scale oil spills (7 - 700 tonnellate) si verifica durante queste attività. Sebbene queste fuoriuscite possano non essere facilmente visibili e sembrare innocue, le loro conseguenze ambientali possono essere gravi.

Monitorare manualmente tali sversamenti è particolarmente difficile nelle grandi aree portuali. Per affrontare questo problema, telecamere avanzate di rilevamento dell'acqua dotate di software di computer vision possono fornire una soluzione efficace. Analizzando i filmati video, questi sistemi possono rilevare sversamenti di petrolio in tempo reale, consentendo risposte rapide e sforzi di pulizia.

Fig 5. Un esempio di porto intelligente: Rilevamento di sversamenti di petrolio nell'oceano.

Infatti, il Port of Antwerp, il secondo porto più grande d'Europa, utilizza la tecnologia di computer vision per mitigare l'impatto delle fuoriuscite di petrolio. Droni radiocomandati monitorano le aree d'acqua circostanti. Dotati di capacità di computer vision, questi droni possono rilevare sversamenti di petrolio nelle aree portuali vicine. Ciò consente alle autorità portuali di identificare e affrontare tempestivamente le aree di sversamento concentrate, migliorando così la qualità dell'acqua lungo le coste.

Vantaggi e limiti della computer vision nei porti#

Adottare la computer vision nella gestione portuale porta molti vantaggi e promuove varie soluzioni su misura per sfide uniche. Ecco una rapida occhiata ad alcuni di questi vantaggi:

• Logistica marittima migliorata: L'AI in maritime supply chain sta portando un nuovo livello di efficienza operativa nella logistica. I sistemi basati su visione possono essere utilizzati per monitorare lo scambio di merci tra rotte di navigazione, servizi portuali, movimentazione delle merci, ecc.

• Processo decisionale basato sui dati: Con approfondimenti dall'analisi di immagini e video, la gestione portuale può prendere decisioni ben informate.

• Migliori previsioni di rotta: I sistemi di Vision AI possono analizzare dati visivi, come filmati in tempo reale dai porti e dalle navi, per assistere gli algoritmi AI nel suggerire rotte ottimizzate.

• Riduzione dei costi del lavoro: Automatizzando compiti come il monitoraggio delle navi, lo smistamento delle merci e il tracciamento delle navi attraverso la computer vision, i porti possono ridurre la loro dipendenza dal lavoro umano.

Mentre le soluzioni di CV offrono numerosi vantaggi, la loro implementazione nei porti presenta alcune sfide da considerare. Ecco alcuni limiti da tenere a mente:

• Costi iniziali elevati: Implementare applicazioni di computer vision standard nel settore portuale richiede un investimento significativo in hardware, competenza AI e infrastruttura computazionale.

• Vincoli ambientali: Condizioni meteorologiche incoerenti, specialmente nelle aree costiere, come pioggia e nebbia, possono influire sulla qualità di immagini e video e portare a prestazioni scadenti dei modelli AI.

• Diversità nelle dimensioni dei container: I container variano per dimensioni, colore, etichetta e forma, rendendoli difficili da tracciare per i sistemi basati sulla visione. I modelli di computer vision potrebbero richiedere ulteriore addestramento per gestire tale diversità.

• Connessioni di rete incoerenti: Una connessione di rete stabile è fondamentale per i sistemi di computer vision basati su cloud, poiché le interruzioni possono causare ritardi, inefficienze e rischi per la sicurezza nelle operazioni portuali.

Il futuro della computer vision nei porti#

Secondo i rapporti, il smart port market globale dovrebbe crescere a un impressionante tasso di crescita annuo composto (CAGR) del 24,16%, raggiungendo i 6,1 miliardi di dollari entro il 2033. Questa crescita evidenzia il crescente utilizzo di tecnologie avanzate come l'IA, la computer vision e l'Internet of Things (IoT) nelle moderne operazioni portuali. Man mano che i porti diventano più efficienti e intelligenti, la computer vision avrà probabilmente un ruolo critico nell'automatizzare i compiti, migliorare la sicurezza e aumentare l'efficienza operativa.

Se combinata con tecnologie come IoT, blockchain e big data, la computer vision dovrebbe consentire soluzioni avanzate e complesse basate sull'AI, come il tracciamento delle merci in tempo reale e la manutenzione predittiva delle attrezzature portuali. Queste innovazioni snelliranno le operazioni portuali e promuoveranno la sostenibilità ottimizzando l'uso dell'energia e riducendo le emissioni di carbonio.

Punti chiave sui porti intelligenti#

Integrando la computer vision nella gestione portuale, possiamo migliorare sicurezza, efficienza e protezione. Dal monitoraggio delle attività dei lavoratori all'automazione di compiti complessi come la movimentazione delle merci e la navigazione delle navi, le applicazioni di computer vision possono offrire una vasta gamma di soluzioni e affrontare sfide critiche nella gestione portuale.

La tendenza verso l'automazione e i processi guidati dall'AI mette in luce il potenziale delle soluzioni di Vision AI. Adottando queste tecnologie avanzate, i porti possono posizionarsi come leader nell'industria marittima globale, contribuendo alla crescita economica e alla sostenibilità ambientale.

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