Limanlarda bilgisayarlı görüyle deniz ticaretini optimize etme

Deniz yoluyla taşınan malların %90'ından fazlasıyla limanlar, küresel ticaretin temel merkezleridir. Kara ve deniz arasında hayati bağlantılar kurarlar. Limanlar genellikle ham maddeler, üretilmiş mallar ve tüketici ürünleri gibi değerli yük sevkiyatlarını elleçlediğinden uluslararası tedarik zincirinin temel unsurlarıdır.

Yıllar içinde en son teknolojiler, dünya çapında limanları işletme ve yönetme biçimimizi değiştirdi. Bu yenilikler liman yönetimini daha hızlı, güvenli ve güvenilir hâle getirdi. Limanlardaki son yenilikler genellikle yapay zekâyı (AI) içeriyor.

Özellikle yapay zekânın bir alt alanı olan bilgisayarlı görü (CV), liman operasyonlarında büyük değişimler yaratıyor. Görü yapay zekâsı, bilgisayar sistemlerinin görsel bilgileri gerçek zamanlı olarak görmesini ve anlamasını mümkün kılıyor. Görüntüleri ve videoları analiz ederek Ultralytics YOLO11 gibi bilgisayarlı görü modelleri örüntüleri belirleyebilir, nesneleri algılayabilir ve hareketleri gerçek zamanlı olarak izleyebilir. Görüntü analitiğinden elde edilen içgörüler, daha verimli ve doğru operasyonlar sağlar ve liman yönetimi için büyük potansiyel taşır.

Örneğin, Avrupa'nın en büyük limanı olan Rotterdam Limanı, bakım programlarını optimize etmek için bilgisayarlı görü sistemlerinden yararlanıyor. Yapay zekâ destekli sistemleri, gemileri ve liman ekipmanlarını izlemek için canlı video takibi kullanarak liman çalışanlarının bakım ihtiyacını önceden tahmin etmesine yardımcı oluyor. Düzenli izleme, ekipmanların daha uzun süre çalışmasını sağlayarak liman operasyonlarını daha sorunsuz ve hızlı hâle getiriyor.

Bu makalede, bilgisayarlı görü teknolojisinden yararlanan çeşitli akıllı liman örneklerini inceleyeceğiz. Ayrıca gelecekteki beklentilerini göz önünde bulundurarak bu yeniliği limanlarda kullanmanın avantajlarını ve dezavantajlarını ele alacağız. Haydi başlayalım!

Akıllı limanların önemi#

Limanlar her gün çok büyük miktarda mal alır ve operasyonları verimli tutmak, çalışanların güvenliğini sağlamak, trafik sıkışıklığını azaltmak ve kötü hava koşullarıyla başa çıkmak gibi zorluklarla karşılaşır. Bir saatlik gecikme bile nakliye şirketlerine pahalıya mal olabilir.

Örneğin, yükü boşaltmanın çok uzun sürmesiyle ilgili masraflar (demuraj), boşaltma sonrasında konteynerlerin çok uzun süre tutulması (detention), malların limanda fazladan bekletilmesi (depolama ücretleri) ve gemilerin geç varması (geç varış ücretleri) gibi maliyetler vardır. Bu maliyetli cezalardan kaçınmak için nakliye şirketleri programlarını, seyahat sürelerini ve liman faaliyetlerini dikkatle planlamaya çalışır.

Bu zorlukların üstesinden gelirken liman operasyonlarını yönetmek için denizcilik şirketleri ve liman yetkilileri giderek daha fazla yapay zekâ destekli gelişmiş otomatik çözümlere yöneliyor. Bilgisayarlı görü alanında, görü modelleri liman operasyonlarına ait görüntü ve video kliplerinden oluşan kapsamlı veri kümeleri üzerinde eğitilebilir.

Eğitilen modeller, yük konteynerleri yüklenip boşaltılırken bu konteynerleri tespit etme ve takip etme gibi görevlerde kullanılabilir. Bilgisayarlı görü, ağır yük konteynerlerini taşıyan liman çalışanlarını takip ederek liman güvenliğini artırmaya da yardımcı olabilir.

Limanlarda bilgisayarlı görü uygulamaları#

Yapay zekâ ve bilgisayarlı görü teknolojilerinin limanlarda neden önemli ve değerli olduğunu artık anladığımıza göre, bilgisayarlı görünün nasıl kullanılabileceğini gösteren bazı akıllı liman örneklerine yakından bakalım.

Liman güvenliğini sağlamak için bilgisayarlı görü kullanımı#

Ultralytics YOLO11 ve Ultralytics YOLOv8 gibi bilgisayarlı görü modelleri çalışanları takip edebilir ve güvenlik protokollerine uyulmasını sağlayabilir. Bu nasıl mümkün oluyor? Hem YOLO11 hem de YOLOv8, görüntü veya videodaki nesneleri belirleyip sınıflandıran nesne algılama ve bu nesnelerin zaman içindeki hareketini izleyen nesne takibi gibi çeşitli bilgisayarlı görü görevlerini destekler.

Bu görevler, çalışan güvenliğine yönelik çeşitli kullanım alanlarında değerlendirilebilir. Buna iyi bir örnek, baret ve yelek gibi kişisel koruyucu donanımları (PPE) liman çalışanları üzerinde tespit etmek için nesne algılamayı kullanmaktır.

Şekil 1. Liman güvenliği kurallarına uyumu sağlamak için PPE tespitinde Ultralytics YOLOv8 kullanımına bir örnek.

Benzer şekilde, nesne takibi gibi bilgisayarlı görü özellikleriyle entegre edilmiş akıllı liman sistemleri de çalışanların konumlarını izlemek ve tehlikeleri tespit edip kazaları önlemek amacıyla hareketlerini gerçek zamanlı olarak takip etmek için kullanılabilir.

Görü modelleri, canlı video görüntülerini analiz ederek düşen nesneler veya çalışanların tehlikeli bölgelere girmesi gibi olası tehlikeleri belirleyebilir. Sistem, bir çalışan yanlışlıkla kısıtlı bir alana girdiğinde veya ağır iş makinelerine fazla yaklaştığında anında uyarı gönderecek şekilde yapılandırılabilir.

Limanlarda gemi seyrüseferi ve takibinde yapay zekâ kullanımı#

Bilgisayarlı görü çözümleri, deniz seyrüseferini iyileştirmede önemli bir rol oynayabilir. Bilgisayarlı görü, Otomatik Tanımlama Sistemi (AIS) iletimleri (geminin kimliği, konumu, hızı vb. bilgileri içeren sinyaller) ve diğer gelişmiş sensörlerle entegre denizcilik sistemleri, geminin nerede olduğuna dair bilgi edinmek için kullanılabilir. Bu bilgiler doğrultusunda yapay zekâ sistemi, gemi için daha az yoğunluğa sahip ve yakıt verimliliği sağlayan ideal bir rota belirleyebilir. Bu bilgiler ayrıca mürettebatın yükleme ve boşaltma gibi operasyonlar için limanı bekleme süresi olmadan hazırlamasına olanak tanır.

Nesne algılama gibi bilgisayarlı görü teknikleri, liman yetkilileri tarafından güvenli seyrüsefer için denizdeki nesneleri tespit edip takip etmek amacıyla kullanılabilir. Örneğin Portland'daki Gulf of Maine Research Institute, gemi seyrüseferi ve güvenliği için yapay zekâ tabanlı kamera sistemleri kullanıyor. Kameralar, gece veya sisli havalarda bile gemileri, tekneleri, şamandıraları, insanları ve denizdeki diğer tehlikeleri tespit etmek için bilgisayarlı görüden yararlanıyor. Gemi operatörleri denizdeki engelleri tespit ederek kazaları önleyebilir ve kolayca seyrüsefer yapabilir.

Şekil 2. Denizcilikte yapay zekâ: Denizdeki nesneleri tespit eden, bilgisayarlı görü özellikli kamera.

Limanların dijitalleşmesiyle yük elleçleme kolaylaşıyor#

Ağır iş makinelerinin kullanılması ve düşen nesne riski nedeniyle limanlarda yük elleçleme, daha karmaşık operasyonlardan biridir. Araştırmalar, liman kazalarının %63'ünden fazlasının yük manevraları ve yükleme veya boşaltma işlemleri sırasında meydana geldiğini gösteriyor. Etiketleri okumak veya hasarları incelemek gibi görevler için çalışanların konteynerlerin ya da ağır liman ekipmanlarının yakınında bulunma ihtiyacını azaltarak bu kazalar önlenebilir.

Görü sistemleri; konteyner etiketlerini tanıyarak, boyutlarını, türlerini, ağırlıklarını, mühürlerini ve varış noktalarını tarayarak veya yapısal hasarları tespit ederek bu hedefe ulaşılmasına yardımcı olabilir. Bunun ilgi çekici bir örneği, Yunanistan'daki Pire Konteyner Terminali'dir (PCT). Bu liman, konteyner mühürlerinin sağlam olup olmadığını kontrol etmek için görü yapay zekâsıyla entegre kameralar kullanıyor. Sistem, yükleme veya boşaltma sırasında her konteynerin ön yüzünün görüntülerini yakalıyor. Ardından, konteynerlerdeki mühürlerin yerini belirlemek için görüntülerde nesne algılama kullanılıyor. Bir mühür eksik veya hasarlıysa bir uyarı tetikleniyor ve liman yetkilileri daha ayrıntılı inceleme yapmaları için bilgilendiriliyor.

Şekil 3. Yunanistan'daki Pire konteyner terminali, akıllı liman için iyi bir örnektir.

Akıllı limanlarda gözetim ve erişim kontrolü#

Limanlardaki güvenlik ve gözetim görevleri sürekli dikkat gerektirir. Bir limanın tüm alanını ve operasyonlarını izlemek için gereken personel sayısı oldukça fazladır. Dünyanın en küçük limanı olan Oregon'daki Depoe Bay bile altı dönümlük bir alanı kaplar. Geniş alan ve sıkışık biçimde istiflenmiş konteynerler, insanların limanı gece gündüz elle izlemesini neredeyse imkânsız hâle getirir.

Bilgisayarlı görü kullanılarak liman operasyonları birden fazla erişim noktasından izlenebilir ve yetkisiz girişler anında tespit edilebilir. Optik karakter tanıma (OCR) ve otomatik plaka tanıma (ANPR) teknolojileri, yetkisiz araçları tespit etmek için limanlara giren ve limanlardan çıkan araçların plakalarını okuyabilir. Ek bir güvenlik katmanı olarak, araçların içindeki sürücülerin ve yolcuların kimliklerini çapraz doğrulamak için yüz tanıma sistemleri de kullanılabilir.

Şekil 4. Bir otomobilin plakasını okumak için bilgisayarlı görü kullanımına bir örnek.

Örneğin İspanya'daki Valencia Limanı, limanın güvenliğini izlemek için otonom dronları, 5G bağlantısını ve artırılmış gerçeklik (AR) başlığını içeren bir bilgisayarlı görü sistemi kullanıyor. Otonom dronlar limanda düzenli olarak devriye geziyor ve video akışı 5G ağı üzerinden görü tabanlı sistemlerle analiz ediliyor. Bilgisayarlı görü modelleri olası izinsiz girişleri veya şüpheli faaliyetleri arıyor. Olağan dışı bir durum tespit edildiğinde uyarılar oluşturuluyor. Güvenlik ekibi, AR başlığını kullanarak olayın ciddiyetini anlamak için uyarı verilen bölgeyi inceleyebiliyor.

Görü yapay zekâsı yardımıyla petrol sızıntılarını tespit etme#

Petrol sızıntıları, özellikle limanlardaki yükleme ve boşaltma operasyonları sırasında önemli bir çevresel tehdit oluşturur. Araştırmalar, orta ve küçük ölçekli petrol sızıntılarının (7 - 700 ton) yaklaşık %29'unun bu faaliyetler sırasında meydana geldiğini gösteriyor. Bu sızıntılar kolayca görünmeyip zararsız gibi dursa da çevresel sonuçları ciddi olabilir.

Büyük liman alanlarında bu tür sızıntıları elle izlemek özellikle zordur. Bu soruna çözüm olarak, bilgisayarlı görü yazılımıyla donatılmış gelişmiş su algılama kameraları etkili bir çözüm sunabilir. Bu sistemler video görüntülerini analiz ederek petrol sızıntılarını gerçek zamanlı olarak tespit edebilir ve hızlı müdahale ile temizlik çalışmalarına olanak tanır.

Şekil 5. Akıllı liman örneği: Okyanustaki petrol sızıntılarını tespit etme.

Avrupa'nın en büyük ikinci limanı olan Anvers Limanı, petrol sızıntılarının etkisini azaltmak için bilgisayarlı görü teknolojisini kullanıyor. Uzaktan kumandalı dronlar çevredeki su alanlarını izliyor. Bilgisayarlı görü özellikleriyle donatılmış bu dronlar, yakındaki liman bölgelerinde petrol sızıntılarını tespit edebiliyor. Böylece liman yetkilileri yoğunlaşmış sızıntı bölgelerini hızla belirleyip müdahale edebiliyor ve kıyı şeridi boyunca su kalitesini iyileştirebiliyor.

Limanlarda bilgisayarlı görünün faydaları ve sınırlamaları#

Liman yönetiminde bilgisayarlı görü kullanımı birçok avantaj sağlar ve benzersiz zorluklara yönelik çeşitli özel çözümler sunar. Bu faydalardan bazılarına kısaca göz atalım:

• Denizcilik lojistiğinde iyileşme: Tedarik zincirlerinde denizcilikte yapay zekâ kullanımı, lojistikte operasyonel verimliliği yeni bir düzeye taşıyor. Görü tabanlı sistemler; deniz taşımacılığı hatları, liman hizmetleri ve yük elleçleme arasındaki mal alışverişini izlemek için kullanılabilir.

• Veriye dayalı karar verme: Görüntü ve video analizinden elde edilen bilgiler, liman yönetiminin bilinçli kararlar almasını sağlayabilir.

• Daha isabetli rota tahmini: Görü yapay zekâ sistemleri, yapay zekâ algoritmalarının en uygun rotaları önermesine yardımcı olmak için limanlardan ve gemilerden alınan canlı görüntüler gibi görsel verileri analiz edebilir.

• Daha düşük iş gücü maliyetleri: Limanlar; gemi izleme, yük ayıklama ve gemi takibi gibi görevleri bilgisayarlı görüyle otomatikleştirerek insan emeğine olan bağımlılıklarını azaltabilir.

BG çözümleri pek çok avantaj sunsa da limanlarda uygulanmaları dikkate alınması gereken bazı zorlukları beraberinde getirir. Göz önünde bulundurman gereken bazı sınırlamalar şunlardır:

• Yüksek başlangıç maliyetleri: Limanlarda endüstri standardında bilgisayarlı görü uygulamalarını hayata geçirmek; donanım, yapay zekâ uzmanlığı ve bilgi işlem altyapısı için önemli bir yatırım gerektirir.

• Çevresel kısıtlamalar: Özellikle kıyı bölgelerindeki yağmur ve sis gibi değişken hava koşulları görüntü ve video kalitesini etkileyerek yapay zekâ modeli performansının düşmesine yol açabilir.

• Nakliye konteyneri boyutlarının çeşitliliği: Nakliye konteynerleri boyut, renk, etiket ve şekil bakımından farklılık gösterir; bu da görü tabanlı sistemlerin konteynerleri takip etmesini zorlaştırır. Bilgisayarlı görü modellerinin bu çeşitliliğin üstesinden gelmesi için ek eğitim gerekebilir.

• Kararsız ağ bağlantıları: Bulut tabanlı bilgisayarlı görü sistemleri için kararlı bir ağ bağlantısı çok önemlidir; bağlantı kesintileri liman operasyonlarında gecikmelere, verimsizliğe ve güvenlik risklerine yol açabilir.

Limanlarda bilgisayarlı görünün geleceği#

Raporlara göre küresel akıllı liman pazarının bileşik yıllık büyüme oranının (CAGR) etkileyici bir şekilde %24,16'ya ulaşması ve 2033'e kadar 6,1 milyar dolara çıkması bekleniyor. Bu büyüme, modern liman operasyonlarında yapay zekâ, bilgisayarlı görü ve Nesnelerin İnterneti (IoT) gibi gelişmiş teknolojilerin giderek daha fazla kullanıldığını gösteriyor. Limanlar daha verimli ve akıllı hâle geldikçe bilgisayarlı görü; görevleri otomatikleştirmede, güvenliği iyileştirmede ve operasyonel verimliliği artırmada muhtemelen kritik bir rol oynayacak.

Bilgisayarlı görü; IoT, blok zinciri ve büyük veri gibi teknolojilerle bir araya geldiğinde gerçek zamanlı yük takibi ve liman ekipmanları için kestirimci bakım gibi gelişmiş ve karmaşık yapay zekâ destekli çözümlerin önünü açabilir. Bu yenilikler, enerji kullanımını optimize edip karbon salımını azaltarak liman operasyonlarını kolaylaştıracak ve sürdürülebilirliği destekleyecek.

Akıllı limanlarla ilgili temel çıkarımlar#

Bilgisayarlı görü liman yönetimine entegre edilerek güvenlik, verimlilik ve emniyet artırılabilir. Çalışan faaliyetlerini izlemekten yük elleçleme ve gemi seyrüseferi gibi karmaşık görevleri otomatikleştirmeye kadar bilgisayarlı görü uygulamaları, geniş bir kullanım alanı sunabilir ve liman yönetimindeki kritik zorlukları ele alabilir.

Otomasyona ve yapay zekâ destekli süreçlere yönelen eğilim, görü yapay zekâ çözümlerinin potansiyelini ortaya koyuyor. Limanlar bu gelişmiş teknolojileri benimseyerek küresel denizcilik sektöründe lider konuma gelebilir ve ekonomik büyümeye ve çevresel sürdürülebilirliğe katkıda bulunabilir.

Yapay zekâ hakkında daha fazla bilgi edinmek için topluluğumuza katıl ve GitHub depomuza göz at. Üretimde yapay zekânın ve sağlık hizmetlerinde bilgisayarlı görünün diğer ilgi çekici uygulamalarını keşfet.