Otimizando o comércio marítimo com visão computacional em portos

Com mais de 90% das mercadorias transportadas por mar, os portos são centros essenciais para o comércio global. Eles servem como conectores vitais entre a terra e o mar. Os portos frequentemente movimentam cargas valiosas, como matérias-primas, bens manufaturados e produtos de consumo, tornando-os fundamentais para a cadeia de suprimentos internacional.

Ao longo dos anos, tecnologias de ponta mudaram a forma como operamos e gerenciamos portos em todo o mundo. Essas inovações tornaram a gestão portuária mais rápida, segura e confiável. Inovações recentes nos portos envolvem frequentemente inteligência artificial (IA).

Em particular, a visão computacional (CV), um subconjunto da IA, está causando um grande impacto nas operações portuárias. A Vision AI possibilita que sistemas computacionais vejam e entendam informações visuais em tempo real. Ao analisar imagens e vídeos, modelos de visão computacional como o Ultralytics YOLO11 conseguem identificar padrões, detectar objetos e rastrear movimentos em tempo real. Insights derivados da análise de imagens permitem operações mais eficientes e precisas, o que tem um enorme potencial na gestão portuária.

Por exemplo, o Porto de Roterdã, o maior porto marítimo da Europa, utiliza sistemas de visão computacional para otimizar cronogramas de manutenção. Seus sistemas baseados em IA usam monitoramento de vídeo ao vivo para observar navios e equipamentos portuários, ajudando os trabalhadores portuários a prever quando a manutenção é necessária. O monitoramento regular mantém os equipamentos funcionando por mais tempo e torna as operações portuárias mais fluidas e rápidas.

Neste artigo, exploraremos vários exemplos de portos inteligentes que aproveitam a tecnologia de visão computacional. Também discutiremos as vantagens e desvantagens de usar essa inovação nos portos, enquanto consideramos suas perspectivas futuras. Vamos começar!

Link to this sectionA importância dos portos inteligentes#

Os portos recebem enormes quantidades de mercadorias diariamente e enfrentam desafios como manter a eficiência operacional, garantir a segurança dos trabalhadores, reduzir engarrafamentos e lidar com condições climáticas adversas. Mesmo um atraso de uma hora pode ser caro para as empresas de transporte marítimo.

Por exemplo, existem custos relacionados a demorar muito para descarregar a carga (demurrage), manter contêineres por muito tempo após a descarga (detention), armazenar mercadorias no porto por tempo extra (taxas de armazenamento) e chegar atrasado com os navios (taxas de chegada tardia). Para evitar essas penalidades dispendiosas, as empresas de navegação buscam planejar cuidadosamente seus cronogramas, tempos de viagem e atividades portuárias.

Para gerenciar as operações portuárias enquanto lidam com esses desafios, empresas de navegação e autoridades portuárias estão recorrendo cada vez mais a soluções automatizadas avançadas orientadas por IA. Com relação à visão computacional, modelos de visão podem ser treinados em vastos datasets de imagens e videoclipes de operações portuárias.

Os modelos treinados podem ser usados para tarefas como detectar e rastrear contêineres de carga enquanto são carregados e descarregados. A visão computacional também pode ajudar a reforçar a segurança portuária ao rastrear funcionários portuários que movimentam contêineres pesados.

Link to this sectionAplicações da visão computacional em portos#

Agora que entendemos por que as tecnologias de IA e visão computacional são importantes e valiosas nos portos, vamos examinar mais de perto alguns exemplos de portos inteligentes que demonstram como a visão computacional pode ser utilizada.

Link to this sectionUsando visão computacional para manter a segurança portuária#

Modelos de visão computacional, como o Ultralytics YOLO11 e o Ultralytics YOLOv8, podem rastrear trabalhadores e garantir a conformidade com protocolos de segurança. Como isso funciona? Tanto o YOLO11 quanto o YOLOv8 suportam várias tarefas de visão computacional, como a detecção de objetos, que identifica e classifica objetos em uma imagem ou vídeo, e o rastreamento de objetos, que monitora o movimento desses objetos ao longo do tempo.

Essas tarefas podem ser usadas em vários casos de uso de segurança do trabalhador. Um bom exemplo é usar a detecção de objetos para detectar equipamentos de proteção individual (EPIs) em funcionários portuários, como capacetes e coletes.

Fig 1. Um exemplo de uso do Ultralytics YOLOv8 para detectar EPI para conformidade de segurança portuária.

Da mesma forma, sistemas de portos inteligentes que foram integrados com recursos de visão computacional como o rastreamento de objetos também podem ser usados para monitorar a localização dos trabalhadores e rastrear seus movimentos em tempo real para detectar perigos e evitar acidentes.

Ao analisar imagens de vídeo ao vivo, modelos de visão podem identificar perigos potenciais, como objetos em queda ou trabalhadores entrando em áreas de risco. O sistema pode até ser configurado para enviar alertas instantâneos se um trabalhador entrar acidentalmente em uma área restrita ou se aproximar demais de maquinário pesado.

Link to this sectionNavegação e monitoramento de navios com IA em portos#

Soluções de visão computacional podem desempenhar um papel significativo na melhoria da navegação marítima. Sistemas marítimos integrados com visão computacional, transmissões do Sistema de Identificação Automática (AIS) (sinais do navio contendo sua identidade, localização, velocidade, etc.) e outros sensores avançados podem ser usados para obter insights sobre o paradeiro do navio. Com base nesses insights, o sistema de IA pode mapear uma rota ideal para o navio com menos congestionamento e eficiência de combustível. Esses insights também permitem que a tripulação prepare o porto para operações como carregamento e descarregamento sem qualquer tempo de espera.

Técnicas de visão computacional como detecção de objetos podem ser usadas por autoridades portuárias para detectar e rastrear objetos no mar para uma navegação segura. Por exemplo, o Gulf of Maine Research Institute em Portland usa sistemas de câmera baseados em IA para navegação e segurança de navios. As câmeras usam visão computacional para detectar navios, barcos, boias, pessoas e outros perigos marítimos, mesmo à noite ou em condições de neblina. Ao detectar os obstáculos no mar, os operadores de navios podem evitar acidentes e navegar facilmente.

Fig 2. IA no setor marítimo: uma câmera com visão computacional detectando objetos no mar.

Link to this sectionMovimentação de carga facilitada pela digitalização portuária#

A movimentação de carga é uma das operações mais complexas nos portos devido ao envolvimento de maquinário pesado e ao risco de queda de objetos. Estudos mostram que mais de 63% dos acidentes portuários acontecem durante manobras de carga e operações de carregamento ou descarregamento. Esses acidentes podem ser evitados reduzindo a necessidade de os trabalhadores estarem perto de contêineres ou equipamentos portuários pesados para tarefas como ler etiquetas ou inspecionar danos.

Sistemas de visão podem ajudar a alcançar isso reconhecendo etiquetas em contêineres, escaneando seu tamanho, tipo, peso, lacres e destinos, ou detectando qualquer dano estrutural. Um estudo de caso interessante disso é o Terminal de Contêineres de Pireu (PCT) na Grécia. Este porto usa câmeras integradas com IA de visão para verificar se os lacres dos contêineres estão intactos. O sistema captura imagens da frente de cada contêiner durante o carregamento ou descarregamento. Em seguida, a detecção de objetos é usada nas imagens para localizar os lacres nos contêineres. Se um lacre estiver faltando ou danificado, um alerta é acionado, notificando as autoridades portuárias para investigar melhor.

Fig 3. O terminal de contêineres de Pireu na Grécia é um bom exemplo de um porto inteligente.

Link to this sectionVigilância e controle de acesso em portos inteligentes#

As tarefas de segurança e vigilância nos portos exigem atenção constante. A mão de obra necessária para monitorar toda a paisagem e as operações de um porto é enorme. Até o menor porto do mundo, Depoe Bay no Oregon, cobre seis acres. O vasto espaço e os contêineres empilhados de perto tornam praticamente impossível para os humanos monitorá-lo manualmente 24 horas por dia.

Usando visão computacional, as operações portuárias podem ser monitoradas em múltiplos pontos de acesso, e quaisquer entradas não autorizadas podem ser detectadas instantaneamente. A tecnologia de reconhecimento óptico de caracteres (OCR) e reconhecimento automático de placas (ANPR) pode ler as placas de veículos que entram e saem dos portos para detectar qualquer veículo não autorizado. Para uma camada extra de segurança, sistemas de reconhecimento facial também podem ser usados para verificar as identidades dos motoristas e passageiros dentro dos veículos.

Fig 4. Um exemplo de uso de visão computacional para ler a placa de um carro.

Por exemplo, o Porto de Valência na Espanha está usando um sistema de visão computacional que compreende drones autônomos, conectividade 5G e um headset de realidade aumentada (AR) para monitorar a segurança do porto. Drones autônomos são usados para patrulhar o porto regularmente, e o feed de vídeo é analisado usando sistemas baseados em visão através da rede 5G. Modelos de visão computacional procuram por quaisquer intrusões ou atividades suspeitas. Quando algo fora do comum é detectado, alertas são gerados. Usando o headset de AR, a equipe de segurança pode até dar uma olhada na área do alerta para entender a gravidade do incidente.

Link to this sectionDetectando derramamentos de óleo com a ajuda de visão IA#

Derramamentos de óleo representam uma ameaça ambiental significativa, especialmente durante operações portuárias de carregamento e descarregamento. Estudos indicam que aproximadamente 29% dos derramamentos de óleo de médio e pequeno porte (7 - 700 toneladas) ocorrem durante essas atividades. Embora esses derramamentos possam não ser facilmente visíveis e parecer inofensivos, suas consequências ambientais podem ser graves.

Monitorar manualmente tais derramamentos é particularmente desafiador em grandes áreas portuárias. Para resolver esse problema, câmeras avançadas de detecção de água equipadas com software de visão computacional podem fornecer uma solução eficaz. Ao analisar filmagens de vídeo, esses sistemas podem detectar derramamentos de óleo em tempo real, permitindo respostas rápidas e esforços de limpeza.

Fig 5. Um exemplo de porto inteligente: Detectando derramamentos de óleo no oceano.

De fato, o Porto de Antuérpia, o segundo maior porto da Europa, usa tecnologia de visão computacional para mitigar o impacto de derramamentos de óleo. Drones controlados remotamente monitoram as áreas de água ao redor. Equipados com recursos de visão computacional, esses drones podem detectar derramamentos de óleo em áreas portuárias próximas. Isso permite que as autoridades portuárias identifiquem e tratem áreas de derramamento concentrado prontamente, melhorando assim a qualidade da água ao longo das costas.

Link to this sectionBenefícios e limitações da visão computacional em portos#

Adotar a visão computacional na gestão portuária traz muitas vantagens e impulsiona várias soluções personalizadas para desafios únicos. Aqui está uma rápida visão de alguns desses benefícios:

• Logística marítima aprimorada: A IA nas cadeias de suprimentos marítimas está trazendo um novo nível de eficiência operacional para a logística. Sistemas baseados em visão podem ser usados para monitorar a troca de mercadorias entre rotas de navegação, serviços portuários, movimentação de carga, etc.

• Tomada de decisão orientada por dados: Com insights da análise de imagens e vídeos, a gestão portuária pode tomar decisões bem informadas.

• Melhor previsão de rotas: Sistemas de visão IA podem analisar dados visuais, como filmagens ao vivo de portos e navios, para ajudar algoritmos de IA a sugerir rotas otimizadas.

• Custos trabalhistas reduzidos: Ao automatizar tarefas como monitoramento de embarcações, triagem de carga e rastreamento de navios por meio de visão computacional, os portos podem reduzir sua dependência de mão de obra humana.

Embora as soluções de CV ofereçam inúmeras vantagens, sua implementação nos portos tem certos desafios a considerar. Aqui estão algumas limitações a serem lembradas:

• Custos iniciais elevados: Implementar aplicações de visão computacional padrão da indústria nos portos exige um investimento significativo em hardware, experiência em IA e infraestrutura computacional.

• Restrições ambientais: Condições climáticas inconsistentes, especialmente em áreas costeiras, como chuva e neblina, podem impactar a qualidade da imagem e do vídeo e levar a um desempenho ruim do modelo de IA.

• Diversidade nos tamanhos de contêineres de transporte: Os contêineres de transporte variam em tamanho, cor, etiqueta e forma, tornando-os desafiadores para o rastreamento por sistemas baseados em visão. Modelos de visão computacional podem exigir treinamento adicional para lidar com tal diversidade.

• Conexões de rede inconsistentes: Uma conexão de rede estável é fundamental para sistemas de visão computacional baseados em nuvem, pois interrupções podem causar atrasos, ineficiências e riscos de segurança nas operações portuárias.

Link to this sectionO futuro da visão computacional em portos#

De acordo com relatórios, o mercado global de portos inteligentes deve crescer a uma impressionante taxa de crescimento anual composta (CAGR) de 24,16%, atingindo US$ 6,1 bilhões até 2033. Esse crescimento destaca o uso crescente de tecnologias avançadas como IA, visão computacional e a Internet das Coisas (IoT) nas operações portuárias modernas. À medida que os portos se tornam mais eficientes e inteligentes, a visão computacional provavelmente desempenhará um papel crítico na automação de tarefas, melhoria da segurança e aumento da eficiência operacional.

Quando combinada com tecnologias como IoT, blockchain e big data, espera-se que a visão computacional permita soluções avançadas e complexas baseadas em IA, como rastreamento de carga em tempo real e manutenção preditiva de equipamentos portuários. Essas inovações simplificarão as operações portuárias e promoverão a sustentabilidade ao otimizar o uso de energia e reduzir as emissões de carbono.

Link to this sectionPrincipais conclusões sobre portos inteligentes#

Ao integrar a visão computacional na gestão portuária, podemos aumentar a segurança, a eficiência e a proteção. Desde o monitoramento das atividades dos trabalhadores até a automação de tarefas complexas como movimentação de carga e navegação de embarcações, as aplicações de visão computacional podem oferecer uma ampla gama de usos e abordar desafios críticos na gestão portuária.

A tendência em direção à automação e processos orientados por IA destaca o potencial das soluções de visão IA. Ao adotar essas tecnologias avançadas, os portos podem se posicionar como líderes na indústria marítima global, contribuindo para o crescimento econômico e a sustentabilidade ambiental.

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