Limanlarda bilgisayarlı görüyle deniz ticaretini optimize etme

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

Yıllar içinde son teknoloji çözümler, dünya genelindeki 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 bir dönüşüm yaratıyor. Görü yapay zekâsı, bilgisayar sistemlerinin görsel bilgileri gerçek zamanlı olarak görmesini ve anlamasını mümkün kılar. Görüntüleri ve videoları analiz eden Ultralytics YOLO11 gibi bilgisayarlı görü modelleri, gerçek zamanlı olarak kalıpları tanımlayabilir, nesneleri algılayabilir ve hareketleri izleyebilir. Görüntü analitiğinden elde edilen içgörüler, daha verimli ve doğru operasyonlar sağlayarak liman yönetiminde büyük bir potansiyel sunar.

Örneğin, Avrupa'nın en büyük deniz limanı olan Rotterdam Limanı, bakım programlarını optimize etmek için bilgisayarlı görü sistemlerini kullanıyor. Yapay zekâ destekli sistemleri, gemileri ve liman ekipmanlarını izlemek için canlı video takibinden yararlanarak liman çalışanlarının bakımın ne zaman gerektiğini öngörmesine yardımcı oluyor. Düzenli izleme, ekipmanların daha uzun süre çalışmasını ve liman operasyonlarının daha sorunsuz ve hızlı ilerlemesini sağlıyor.

Bu makalede, bilgisayarlı görü teknolojisinden yararlanan çeşitli akıllı liman örneklerini inceleyeceğiz. Ayrıca, geleceğe yönelik beklentileri değerlendirirken bu yeniliğin limanlarda kullanılmasının avantajlarını ve dezavantajlarını ele alacağız. Haydi başlayalım!

Akıllı limanların önemi#

Limanlar her gün çok büyük miktarlarda mal alır ve operasyonları verimli tutmak, çalışan güvenliğini sağlamak, trafik sıkışıklığını azaltmak ve kötü hava koşullarıyla başa çıkmak gibi zorluklarla karşılaşır. Yalnızca bir saatlik gecikme bile nakliye şirketleri için maliyetli olabilir.

Örneğin, yükü boşaltmanın çok uzun sürmesiyle ilgili ardiye masrafları (demurrage), boşaltma sonrasında konteynerleri çok uzun süre tutmayla ilgili bekletme ücretleri (detention), malları limanda fazladan süre depolamayla ilgili depolama ücretleri ve gemilerin geç varmasıyla ilgili gecikmeli varış ücretleri vardır. Nakliye şirketleri, bu maliyetli cezalardan kaçınmak için programlarını, seyahat sürelerini ve liman faaliyetlerini dikkatle planlamayı amaçlar.

Nakliye şirketleri ve liman yetkilileri, bu zorlukları ele alırken liman operasyonlarını yönetmek için giderek daha fazla gelişmiş, yapay zekâ destekli otomatik çözümlere yöneliyor. Bilgisayarlı görü açısından görü modelleri, liman operasyonlarına ait geniş veri kümeleri üzerindeki görüntü ve video klipleriyle eğitilebilir.

Eğitilen modeller, yük konteynerlerini yüklenip boşaltılırken algılama ve izleme gibi görevlerde kullanılabilir. Bilgisayarlı görü, ağır yük konteynerlerini taşıyan liman çalışanlarını izleyerek liman güvenliğinin güçlendirilmesine de 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 daha yakından bakalım.

Liman güvenliğini korumak için bilgisayarlı görü kullanımı#

Ultralytics YOLO11 ve Ultralytics YOLOv8 gibi bilgisayarlı görü modelleri, çalışanları izleyebilir ve güvenlik protokollerine uyumu sağlayabilir. Bu nasıl çalışır? YOLO11 ve YOLOv8, görüntü veya videodaki nesneleri tanımlayıp sınıflandıran nesne algılama ve bu nesnelerin zaman içindeki hareketlerini izleyen nesne takibi gibi çeşitli bilgisayarlı görü görevlerini destekler.

Bu görevler, çalışan güvenliğiyle ilgili çeşitli kullanım senaryolarında kullanılabilir. Buna iyi bir örnek, liman çalışanlarının kask ve yelek gibi kişisel koruyucu donanımlarını (PPE) algılamak için nesne algılama kullanılmasıdır.

Şekil 1. Liman güvenliği uyumluluğu için PPE algılamada Ultralytics YOLOv8 kullanımına bir örnek.

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

Görü modelleri, canlı video görüntülerini analiz ederek düşen nesneler veya çalışanların tehlikeli alanlara girmesi gibi olası tehlikeleri tanımlayabilir. Sistem, bir çalışan yanlışlıkla kısıtlı bir alana girerse veya ağır makinelere fazla yaklaşırsa anında uyarı gönderecek şekilde yapılandırılabilir.

Limanlarda yapay zekâ ile gemi seyri ve izleme#

Bilgisayarlı görü çözümleri, deniz taşımacılığında seyrüseferin iyileştirilmesinde önemli bir rol oynayabilir. Bilgisayarlı görü, Otomatik Tanımlama Sistemi (AIS) iletileri (gemiden kimlik, konum, hız vb. bilgileri içeren sinyaller) ve diğer gelişmiş sensörlerle entegre denizcilik sistemleri, geminin nerede olduğuna ilişkin içgörüler elde etmek için kullanılabilir. Yapay zekâ sistemi, bu içgörülere dayanarak gemi için daha az yoğunluğa sahip ve yakıt verimliliği yüksek ideal bir rota oluşturabilir. Bu içgörüler ayrıca mürettebatın, bekleme süresi olmadan yükleme ve boşaltma gibi operasyonlar için limanı hazırlamasına olanak tanır.

Nesne algılama gibi bilgisayarlı görü teknikleri, liman yetkilileri tarafından güvenli seyrüsefer için denizdeki nesneleri algılamak ve izlemek amacıyla kullanılabilir. Örneğin Portland'daki Gulf of Maine Research Institute, gemi seyrüseferi ve güvenliği için yapay zekâ tabanlı kamera sistemlerinden yararlanıyor. Kameralar, gece veya sisli hava koşullarında bile gemileri, tekneleri, şamandıraları, insanları ve diğer denizcilik tehlikelerini algılamak için bilgisayarlı görü kullanıyor. Gemi operatörleri, denizdeki engelleri algılayarak kazalardan kaçınabilir ve daha kolay seyredebilir.

Şekil 2. Deniz taşımacılığında yapay zekâ: Denizdeki nesneleri algılayan bilgisayarlı görü özellikli kamera.

Limanların dijitalleşmesiyle yük elleçlemenin kolaylaştırılması#

Ağır makinelerin kullanılması ve nesnelerin düşme riski nedeniyle yük elleçleme, limanlardaki en karmaşık operasyonlardan biridir. Araştırmalar, liman kazalarının %63'ünden fazlasının yük manevrası ile yükleme veya boşaltma operasyonları sırasında meydana geldiğini gösteriyor. Etiket okuma veya hasar denetimi gibi görevlerde çalışanların konteynerlerin ya da ağır liman ekipmanlarının yakınında bulunma ihtiyacı azaltılarak bu kazaların önüne geçilebilir.

Görü sistemleri, konteynerlerin üzerindeki etiketleri tanıyarak, boyutlarını, türlerini, ağırlıklarını, mühürlerini ve varış noktalarını tarayarak veya yapısal hasarları algılayarak bunu başarmaya yardımcı olabilir. Bunun ilginç bir örneği, Yunanistan'daki Pire Konteyner Terminali (PCT) çalışmasıdır. Bu liman, konteyner mühürlerinin sağlam olup olmadığını kontrol etmek için görü yapay zekâsıyla entegre kameralar kullanıyor. Sistem, yükleme veya boşaltma sırasında her konteynerin ön kısmının görüntülerini yakalıyor. Ardından görüntülerdeki mühürlerin konumunu belirlemek için nesne algılama kullanılıyor. Bir mühür eksik veya hasarlıysa bir uyarı tetiklenerek liman yetkililerine daha ayrıntılı inceleme yapmaları bildiriliyor.

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

Akıllı limanlarda gözetim ve erişim kontrolü#

Limanlardaki güvenlik ve gözetim görevleri sürekli dikkat gerektirir. Bir limanın tamamındaki alanı ve operasyonları izlemek için gereken insan gücü çok fazladır. Dünyanın en küçük limanı olan Oregon'daki Depoe Bay bile altı akrelik bir alanı kaplar. Geniş alan ve sıkıca istiflenmiş konteynerler, insanların limanı günün her saati manuel olarak izlemesini pratikte imkânsız hâle getirir.

Bilgisayarlı görü kullanılarak liman operasyonları birden fazla erişim noktasında 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 çıkan araçların plakalarını okuyabilir. Ek bir güvenlik katmanı olarak yüz tanıma sistemleri, araçların içindeki sürücü ve yolcuların kimliklerini çapraz doğrulamak için de kullanılabilir.

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

Örneğin, İspanya'daki Valensiya Limanı, limanın güvenliğini izlemek için otonom dronlar, 5G bağlantısı ve artırılmış gerçeklik (AR) başlığından oluşan bir bilgisayarlı görü sistemi kullanıyor. Otonom dronlar, limanda düzenli devriye gezmek için kullanılıyor ve video akışı 5G ağı üzerinden görü tabanlı sistemlerle analiz ediliyor. Bilgisayarlı görü modelleri izinsiz girişleri veya şüpheli faaliyetleri tespit ediyor. Olağan dışı bir durum algılandığında uyarılar oluşturuluyor. Güvenlik ekibi, AR başlığını kullanarak olayın ciddiyetini anlamak için uyarı verilen bölgeye bakabiliyor.

Görü yapay zekâsı yardımıyla petrol sızıntılarını algılama#

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 görünür olmayıp zararsız gibi görünse de çevresel sonuçları ciddi olabilir.

Bu tür sızıntıları geniş liman alanlarında manuel olarak izlemek özellikle zordur. Bu sorunu ele almak için bilgisayarlı görü yazılımıyla donatılmış gelişmiş su algılama kameraları etkili bir çözüm sunabilir. Bu sistemler video görüntülerini analiz ederek petrol sızıntılarını gerçek zamanlı olarak algılayabilir ve hızlı müdahale ile temizlik çalışmalarını mümkün kılabilir.

Şekil 5. Akıllı liman örneği: Okyanustaki petrol sızıntılarını algılama.

Aslında 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 yetenekleriyle donatılan bu dronlar, yakındaki liman bölgelerinde petrol sızıntılarını algılayabiliyor. Bu sayede liman yetkilileri yoğunlaşmış sızıntı bölgelerini hızla belirleyip ele alabiliyor ve böylece kıyı şeridi boyunca su kalitesini iyileştirebiliyor.

Limanlarda bilgisayarlı görünün avantajları ve sınırlamaları#

Liman yönetiminde bilgisayarlı görünün benimsenmesi, pek çok avantaj sağlar ve benzersiz zorluklara yönelik çeşitli özel çözümlerin geliştirilmesini teşvik eder. Bu avantajlardan bazılarına kısaca göz atalım:

• İyileştirilmiş deniz lojistiği: Deniz taşımacılığında yapay zekâ, lojistiğe yeni bir operasyonel verimlilik düzeyi kazandırıyor. Görü tabanlı sistemler, nakliye rotaları, liman hizmetleri, yük elleçleme ve diğer alanlar arasındaki mal alışverişini izlemek için kullanılabilir.

• Veriye dayalı karar alma: Görüntü ve video analizinden elde edilen içgörüler sayesinde liman yönetimi, bilinçli kararlar alabilir.

• Daha iyi rota tahmini: Görü yapay zekâsı sistemleri, yapay zekâ algoritmalarının optimize edilmiş rotalar önermesine yardımcı olmak için limanlardan ve gemilerden alınan canlı görüntüler gibi görsel verileri analiz edebilir.

• Azaltılmış iş gücü maliyetleri: Bilgisayarlı görü aracılığıyla gemi izleme, yük sınıflandırma ve gemi takibi gibi görevleri otomatikleştiren limanlar, insan gücüne olan bağımlılıklarını azaltabilir.

CV çözümleri pek çok avantaj sunsa da bunların limanlarda uygulanması, dikkate alınması gereken bazı zorlukları beraberinde getirir. Akılda tutulması gereken bazı sınırlamalar şunlardır:

• Yüksek başlangıç maliyetleri: Limanlarda sektörel standartlara uygun bilgisayarlı görü uygulamalarının hayata geçirilmesi; donanım, yapay zekâ uzmanlığı ve bilgi işlem altyapısına önemli miktarda yatırım yapılmasını gerektirir.

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

• Nakliye konteyneri boyutlarındaki çeşitlilik: Nakliye konteynerlerinin boyutları, renkleri, etiketleri ve şekilleri değişiklik gösterir; bu da bunların görü tabanlı sistemlerle izlenmesini zorlaştırır. Bilgisayarlı görü modellerinin bu çeşitliliği ele alabilmesi için ek eğitim gerekebilir.

• İstikrarsız ağ bağlantıları: Bulut tabanlı bilgisayarlı görü sistemleri için istikrarlı bir ağ bağlantısı kritik önem taşır; bağlantı kesintileri liman operasyonlarında gecikmelere, verimsizliklere ve güvenlik risklerine neden olabilir.

Limanlarda bilgisayarlı görünün geleceği#

Raporlara göre küresel akıllı liman pazarının, %24,16 gibi etkileyici bir bileşik yıllık büyüme oranıyla (CAGR) büyüyerek 2033'e kadar 6,1 milyar dolara ulaşacağı öngörülüyor. 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 kritik bir rol oynayacak.

Bilgisayarlı görünün IoT, blok zinciri ve büyük veri gibi teknolojilerle birleştirilmesiyle gerçek zamanlı yük takibi ve liman ekipmanlarının öngörülü bakımı gibi gelişmiş ve karmaşık yapay zekâ destekli çözümler sunması bekleniyor. Bu yenilikler, enerji kullanımını optimize edip karbon emisyonlarını azaltarak liman operasyonlarını kolaylaştıracak ve sürdürülebilirliği teşvik edecek.

Akıllı limanlarla ilgili temel çıkarımlar#

Bilgisayarlı görüyü liman yönetimine entegre ederek güvenliği, verimliliği ve emniyeti artırabiliriz. 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 yönelim, görü yapay zekâsı çözümlerinin potansiyeline ışık tutuyor. Limanlar bu gelişmiş teknolojileri benimseyerek kendilerini küresel denizcilik sektörünün liderleri olarak konumlandırabilir, ekonomik büyümeye ve çevresel sürdürülebilirliğe katkıda bulunabilir.

Yapay zekâ hakkında daha fazla bilgi edinmek için topluluğumuza katıl ve GitHub depomuzu incele. Üretimde yapay zekâ ve sağlık hizmetlerinde bilgisayarlı görü uygulamalarını keşfet.