Baanbrekende doorbraak: monstergolven op zee voorspellen met AI

In de wereld van maritieme wetenschap en techniek heeft een recente ontwikkeling op het gebied van kunstmatige intelligentie (AI) de aandacht getrokken. Een team van wetenschappers aan de Universiteit van Kopenhagen heeft een baanbrekende doorbraak gerealiseerd in het voorspellen van monstergolven op zee, ook bekend als ‘rogue waves’, door het creëren van een AI-systeem dat getraind is met 700 jaar aan gegevens. Deze gegevens werden verzameld door boeien, die op 158 verschillende locaties wereldwijd werden ingezet. Deze ontwikkeling belooft een revolutie in de veiligheid en planning van scheepvaartroutes.

Monstergolven: onverwachte dreiging op zee

Monstergolven zijn uitzonderlijk grote en krachtige golven die plotseling kunnen verschijnen en een ernstig gevaar vormen voor schepen op zee. De wetenschappers gebruikten een combinatie van AI en causale analyse om deze onvoorspelbare natuurfenomenen beter te begrijpen. Dion Häfner, een voormalige promovendus aan het Niels Bohr Instituut en eerste auteur van de studie, legt uit dat de vorming van monstergolven op zee het resultaat is van meerdere factoren die tot nu toe niet in een enkele risico-inschatting waren gecombineerd.

De rol van AI in het voorspellen van monstergolven op zee

De wetenschappers voerden de AI enorme hoeveelheden data over oceaangolven in. Daarna leerde het systeem hoe bepaalde omstandigheden tot monstergolven kunnen leiden. Deze informatie is vervolgens omgezet in een wiskundige vergelijking. Deze vergelijking stelt wetenschappers in staat beter te begrijpen en te voorspellen wanneer en waar dergelijke golven kunnen optreden. Dit is een belangrijke vooruitgang, aangezien sommige van deze golven een verbazingwekkende hoogte van 20 meter kunnen bereiken.

Impact op de scheepvaart

Deze ontdekking is van onschatbare waarde voor de scheepvaartindustrie. Deze ontdekking verrijkt de scheepvaartindustrie enorm. Dagelijks varen er zo’n 50.000 vrachtschepen. Nu kunnen scheepvaartmaatschappijen, dankzij AI-risicoanalyse, routes efficiënter plannen. Dit verkleint het gevaar van monstergolven aanzienlijk. Häfner benadrukt dat scheepvaartmaatschappijen met deze algoritmen hun routes kunnen aanpassen op basis van de risico-inschatting van het AI-systeem.

Deze studie is gepubliceerd in het tijdschrift ‘Proceedings of the National Academy of Sciences’ (PNAS). Het toont aan hoe AI en machine learning ingezet kunnen worden voor wetenschappelijke ontdekkingen, in het bijzonder in domeinen gericht op voorspelling en prognose. Door een artificieel neuronaal netwerk te trainen op causale kenmerken uit een uitgebreide dataset van waarnemingen van golfboeien, is het de wetenschappers gelukt een zwarte-doos model te destilleren tot een wiskundige vergelijking. Deze vergelijking behoudt de voorspellende capaciteiten van het neurale netwerk. Tegelijkertijd verduidelijkt het de resultaten binnen de bestaande golftheorieën.

De toepassing van deze geavanceerde technologieën voor monstergolven in de maritieme wetenschap en engineering opent nieuwe perspectieven voor de veiligheid op zee. De doorlopende verbetering van AI-systemen wapent wetenschappers en ingenieurs met krachtige middelen.