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Rolls-Royce setzt auf Google Cloud

Mit vereinten Kräften zum autonomen Schiff

5. Oktober 2017, 14:14 Uhr |

Fortsetzung des Artikels von Teil 1

Maßgeschneiderte Maschinenlernmodelle

Rolls-Royce wird die Software der Google Cloud zur Schaffung maßgeschneiderter Maschinenlernmodelle nutzen, die von Rolls-Royce erstellte große und vielfältige Schiffsdatensätze auswerten können. Die Expertise von Rolls-Royce im maritimen Sektor wird für die Erstellung der Daten für das Training von Modellen genutzt; so wird sichergestellt, dass sie für die Erzeugung statistischer Signifikanz relevant und in ausreichender Menge vorhanden sind. Als Teil des maschinellen Lernprozesses werden die Vorhersagen der Modelle in praktischen Schiffsanwendungen ausgewertet und ermöglichen so eine weitere Verfeinerung der Modelle.

Durch den Zugriff auf Software über die Cloud können die Modelle an einem beliebigen Standort auf der Welt entwickelt werden und stehen Tausenden von Nutzern sofort weltweit zur Verfügung. Deshalb können Modelle anhand großer Datenmengen (Terabytes) trainiert werden. Das wird wichtig sein, wenn autonome Schiffe alltäglich geworden sind.

Gemeinsame Forschungsprojekte angedacht
Langfristig beabsichtigen Rolls-Royce und Google gemeinsam auf dem Gebiet unbeaufsichtigtes und multimodales Lernen zu forschen. Die beiden Unternehmen werden auch testen, ob Spracherkennung und -synthese gangbare Lösungen für Mensch-Maschine-Schnittstellen in Schiffsanwendungen sind. Sie werden an der Leistungsoptimierung bei Berechnungen lokaler neuronaler Netzwerke an Bord von Schiffen unter Verwendung offener Quellsoftware für maschinelle Intelligenz wie “TensorFlow” von Google arbeiten.

Intelligente Warnsysteme werden die Bedienung von Schiffe sicherer, einfacher und effizienter machen, indem die Crew ein erweitertes Verständnis der Umgebung des Schiffs erhält. Das wird durch die Verschmelzung von Daten einer Reihe von Sensoren mit Informationen vorhandener Schiffssysteme wie dem Automatic Identification System (AIS) und Radar erreicht. Und auch Daten aus anderen Quellen einschließlich globaler Datenbanken werden ihren Teil dazu beitragen.