شناخت پژوهی مطالعات سیاسی

شناخت پژوهی مطالعات سیاسی

مدرن‌سازی شناورهای نظامی با بهره‌گیری از فناوری هوش مصنوعی جهت بکارگیری در عملیات‌های دریایی آینده

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 دانش آموخته ارشد مهندسی معماری کشتی، گرایش سازه کشتی، دانشگاه صنعتی امیرکبیر، تهران، ایران
2 دانشجوی دکتری مدیرست صنعتی، دانشگاه تهران، تهران، ایران.
3 هیئت علمی دانشگاه علوم و فنون دریایی خرمشهر، خرمشهر، ایران
چکیده
امروزه در مواجهه با چالش‌های روزافزون در محیط‌های دریایی و نیاز به ارتقاء قابلیت‌های دفاعی، مدرن‌سازی شناورهای نظامی با استفاده از فناوری‌های نوین، به‌ویژه هوش مصنوعی، اهمیت ویژه‌ای پیدا کرده است. به‌طور کلی، فناوری هوش مصنوعی پتانسیل بسیار بالایی در آینده زندگی بشر، خصوصاً بخش نظامی داشته و هر کشوری بتواند در این بخش پیشرفت نماید، دست برتری را در عملیات‌ها خواهد داشت. با توجه به اهمیت موضوع، در این پژوهش این پرسش مورد بحث قرار گرفته است که به‌کارگیری فناوری هوش مصنوعی در شناورهای نظامی، به چه پارامترهایی وابسته است و بیشترین تأثیر را از کدام پارامترها می‌پذیرد؛ بنابراین به کمک جامعه آماری شامل متخصصین حوزه صنعت دفاعی و هوش مصنوعی به تحلیل بکارگیری فناوری هوش مصنوعی در شناورهای نظامی و عملیات‌های دریایی پرداخته شده است. به‌طور کلی براساس نتایج استخراج شده، می‌توان بیان داشت که زیرساخت موردنیاز جهت بکارگیری فناوری هوش مصنوعی در شناورهای نظامی، از مهم‌ترین مشخصه‌ها در جهت استقرار این فناوری بر روی شناورهای نظامی می‌باشد. همچنین نتایج نشان می‌دهد که بکارگیری این فناوری در بخش ناوبری شناورها می‌تواند کمک شایانی در عملیات‌های دریایی نماید. به‌طور کلی، می‌توان بیان داشت که استفاده از فناوری هوش مصنوعی در عملیات شناورهای نظامی، می‌تواند به ارتقاء امنیت در محیط‌های دریایی کمک شایانی نماید. این نتایج نشان‌دهنده ظرفیت بالقوه هوش مصنوعی در تسهیل عملیات‌های دریایی آینده و نقش آن به‌عنوان یک فناوری کلیدی در پیشبرد قدرت دریایی مدرن است.
کلیدواژه‌ها

عنوان مقاله English

Modernizing military vessels using artificial intelligence technology for use in future Maritime operations

نویسندگان English

milad karami 1
Eisa jomehzadeh 2
Etemadoldin Rabei 3
1 Master's Graduate in Naval Architecture Engineering, Ship Structure Specialization, Amirkabir University of Technology, Tehran, Iran
2 Ph.D. Student in Industrial Management, University of Tehran, Tehran, Iran.
3 Faculty Member, Khorramshahr University of Marine Science and Technology, Khorramshahr, Iran.
چکیده English

Today, in the face of increasing challenges in maritime environments and the need to upgrade defense capabilities, the modernization of military vessels using new technologies, especially artificial intelligence, has become particularly important. In general, artificial intelligence technology has a very high potential in the future of human life, especially the military sector, and any country that can progress in this sector will have the upper hand in operations. Given the importance of the subject, this research discusses the question of what parameters the application of AI technology in military vessels depends on and which parameters have the greatest impact. Therefore, with the help of a statistical community including experts in the defense industry and AI, the application of AI technology in military vessels and maritime operations has been analyzed. In general, based on the results extracted, it can be stated that the infrastructure required for the application of artificial intelligence technology in military vessels is one of the most important characteristics for the deployment of this technology on military vessels. The results also show that the application of this technology in the navigation section of vessels can be of great help in maritime operations. Overall, it can be stated that the use of AI technology in military vessel operations can significantly contribute to improving security in maritime environments. These results demonstrate the potential of AI in facilitating future maritime operations and its role as a key technology in advancing modern maritime power.

کلیدواژه‌ها English

Military vessels
modern technologies
artificial intelligence
naval operations

Abebe, M., Shin, Y., Noh, Y., Lee, S., & Lee, I. (2020). Machine Learning Approaches for Ship Speed Prediction towards Energy Efficient Shipping. Applied Sciences, 10(7).
Adi, T. N., Iskandar, Y. A., & Bae, H. (2020). Interterminal Truck Routing Optimization Using Deep Reinforcement Learning. Sensors, 20(20).
Aylak, B.F., (2022). The Impacts of the Applications of Artificial Intelligence in Maritime Logistics, European Journal of Science and Technology, Special Issue 34, pp. 217-225.
Brown, A., Davis, M., & Taylor, C. (2022). Deep Learning for Subsurface Threat Detection in Naval Operations, Naval Research Quarterly, 25(1), 29-42.
Chen, N., Ding, X., & Zhang, H. (2020). Improved Faster R-CNN identification method for containers. International Journal of Embedded Systems, 13(3), 308-317.
Filipiak, D., Węcel, K., Stróżyna, M., Michalak, M., & Abramowicz, W. (2020). Extracting Maritime Traffic Networks from AIS Data Using Evolutionary Algorithm. Business & Information Systems Engineering, 62(5), 435- 450.
Gildor, D., Shafique, M., & Alkhateeb, H. (2020). AI for Predictive Analysis in Maritime Operations. Maritime Technology and Research, 2(3), 118-128.
Garza, L., Lopez, J. (2021). Cybersecurity Challenges in AI-Driven Naval Systems, International Journal of Cyber Defense, 5(2), 55-70.
Hoque, X., & Sharma, S. K. (2020). Ensembled deep learning approach for maritime anomaly detection system. In Proceedings of ICETIT, pp. 862-869.
Heilig, L., Lalla-Ruiz, E., (2018). Digital transformation in maritime ports: analysis and a game theoretic framework. NETNOMICS: Economic Research and Electronic Networking, 18(2), 227-254.
Han, P., & Yang, X. (2020). Big data-driven automatic generation of ship route planning in complex maritime environments. Acta Oceanologica Sinica, 39(8), 113-120.
Huang, Y., Zhang, Z., & Zhang, T. (2020). Artificial Intelligence in Military Operations: Current Applications and Future Directions. Journal of Defense Modeling and Simulation, 17(3), 233-245.
Jimenez, V. J., Bouhmala, N., & Gausdal, A. H. (2020). Developing a predictive maintenance model for vessel machinery. Journal of Ocean Engineering and Science, 5(4), 358-386.
Kumar, A., Gupta, R., & Choudhary, R. (2021). Artificial Intelligence in Modern Warfare: The Future of Military Decision Making. Military Technology, 45(2), 18-26.
Khan, A., Zubair, M., & Fayyaz, A. (2021). AI and the Future of Military Logistics. International Journal of Logistics Systems and Management, 38(2), 163-182.
Kontopoulos, I., Varlamis, I., & Tserpes, K. (2021). A distributed framework for extracting maritime traffic patterns. International Journal of Geographical Information Science, 35(4), 767-792.
Kim, H., Kim, D., Park, B., Lee, S.M. (2020) Artificial Intelligence Vision-Based Monitoring System for Ship Berthing. IEEE Access, 8, 227014-227023.
Kanamoto, K., Murong, L., Nakashima, M., & Shibasaki, R. (2021). Can maritime big data be applied to shipping industry analysis? Focussing on commodities and vessel sizes of dry bulk carriers. Maritime Economics & Logistics, 23(2), 211- 236.
Liang, T.P., & Liu, Y.H. (2018). Research Landscape of Business Intelligence and Big Data analytics: A bibliometrics study. Expert Systems with Applications, 111, 2-10.
Lee, H.T., Lee, J.S., Yang, H., & Cho, I.S. (2021). An AIS Data-Driven Approach to Analyze the Pattern of Ship Trajectories in Ports Using the DBSCAN Algorithm. Applied Sciences, 11(2).
Li, Y., & Zhang, H. (2020). The Role of AI in Modern Naval Forces: A Comprehensive Review, Journal of PLA Studies, 7(2), 101-115.
Munim, Z. H. (2019). Autonomous ships: a review, innovative applications and future maritime business models. Supply Chain Forum: An International Journal, 20(4), 266-279.
Man, Y., Sturm, T., Lundh, M., & MacKinnon, S. N. (2020). From Ethnographic Research to Big Data Analytics-A Case of Maritime Energy-Efficiency Optimization. Applied Sciences, 10(6).
Murray, B., Perera, L. P. (2020). A dual linear autoencoder approach for vessel trajectory prediction using historical AIS data. Ocean Engineering, 209, 107478.
McCarthy, J., Minsky, M.L., Rochester, N., Shannon, C.E. (2006). A Proposal for the Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence, AI Mag.
Nelson, P., Clark, M., (2023). Autonomous Control Systems in Military Vessels: A Future Perspective, Marine Defense Technology Journal, 8(4), 80-93.
NATO Collaborative Research Program. (2022). Technical and Security Challenges of AI in Maritime Defense, NATO Defense Reports, 15, 23-36.
Peng, Y., Liu, H., Li, X., Huang, J., & Wang, W. (2020). Machine learning method for energy consumption prediction of ships in port considering green ports. Journal of Cleaner Production, 264, 121564.
Smith, J., Lee, K., & Wang, R. (2021). AI in Military Operations: Enhancing Operational Efficiency and Security, Journal of Defense Strategies, 10(3), 45-67.
Suo, Y., Chen, W., Claramunt, C., & Yang, S. (2020). A Ship Trajectory Prediction Framework Based on a Recurrent Neural Network. Sensors, 20(18).
Thompson, D. (2023). Unmanned Surface Vessels: The Next Generation of Naval Warfare, Defense Systems Engineering Journal, 12(3), 22-39.
Tsou, M.C. (2018). Big data analytics of safety assessment for a port of entry: A case study in Keelung Harbor. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part M: Journal of Engineering for the Maritime Environment, 233(4), 1260- 1275.
Tsaganos, G., Nikitakos, N., Dalaklis, D., Ölcer, A. I., & Papachristos, D. (2020). Machine learning algorithms in shipping: improving engine fault detection and diagnosis via ensemble methods. WMU Journal of Maritime Affairs, 19(1), 51-72.
Tsekov I.B., (2020). Cyber sovereignty as a new form of state presence on the Internet, Journal “Savremenno pravo”, Vol.1, pp.15-24.
Varlamis, I., Kontopoulos, I., Tserpes, K., Etemad, M., Soares, A., & Matwin, S. (2021). Building navigation networks from multi-vessel trajectory data. GeoInformatica, 25(1), 69-97.
Wen, Y., Sui, Z., Zhou, C., Xiao, C., Chen, Q., Han, D., & Zhang, Y. (2020). Automatic ship route design between two ports: A data-driven method. Applied Ocean Research, 96, 102049.
Wang, L., Li, Y., Wan, Z., Yang, Z., Wang, T., Guan, K., & Fu, L. (2020). Use of AIS data for performance evaluation of ship traffic with speed control. Ocean Engineering, 204, 107259.
Yang, T., Han, C., Qin, M., & Huang, C. (2020). Learning-Aided Intelligent Cooperative Collision Avoidance Mechanism in Dynamic Vessel Networks. IEEE Transactions on Cognitive Communications and Networking, 6(1), 74-82.
Yan, R., Wang, S., & Du, Y. (2020). Development of a two-stage ship fuel consumption prediction and reduction model for a dry bulk ship. Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review, 138, 101930.
Zhong, C., Jiang, Z., Chu, X., & Liu, L. (2019). Inland Ship Trajectory Restoration by Recurrent Neural Network. Journal of Navigation, 72(6), 1359-1377.
دوره 1، شماره 3 - شماره پیاپی 3
فصل زمستان
زمستان 1403
صفحه 97-120

  • تاریخ دریافت 26 آذر 1403
  • تاریخ بازنگری 30 دی 1403
  • تاریخ پذیرش 03 اسفند 1403