THÔNG TIN TÓM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT
Tên đề tài: Nghiên cứu phát triển tăng cường năng lực quan sát và quản lý tàu thuyền ứng dụng hệ thống nhận dạng tự động (AIS)
Ngành: Khoa học Hàng hải Mã số: 9520116
Chuyên ngành: Khoa học Hàng hải
Nghiên cứu sinh: Nguyễn Thanh Vân
Người hướng dẫn khoa học:
1. PGS. TS. Nguyễn Minh Đức
2. PGS. TS. Trần Xuân Việt
Cơ sở đào tạo: Trường Đại học Hàng hải Việt Nam
1. Mục đích nghiên cứu của luận án
Nghiên cứu giải pháp tích hợp hệ thống AIS và công nghệ trí tuệ nhân tạo để hỗ trợ quản lý, giám sát tàu thuyền nhằm bảo đảm an toàn hàng hải trong khu vực luồng, cụ thể bao gồm:
Đề xuất mô hình đánh giá rủi ro đâm va tàu thuyền trên luồng hàng hải trên cơ sở dữ liệu AIS và ứng dụng mạng nơ ron nhân tạo;
Nghiên cứu xây dựng hệ thống hỗ trợ đánh giá đâm va tàu thuyền trên luồng theo thời gian thực dựa trên dữ liệu AIS để dự báo, cảnh báo sớm nguy cơ rủi ro đâm va tàu thuyền nhằm nâng cao năng lực quản lý, giám sát tàu thuyền;
Nghiên cứu phát triển các bản tin AIS đặc biệt, còn gọi là các bản tin ASM (Application Specific Message) để thực hiện cảnh báo nguy cơ rủi ro đâm va tàu thuyền trên chính bản tin ASM của hệ thống AIS.
2. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu của luận án
Đối tượng nghiên cứu: Hệ thống hỗ trợ đánh giá đâm va tàu thuyền trên luồng hàng hải theo thời gian thực dựa trên cơ sở ứng dụng hệ thống nhận dạng tự động AIS.
Phạm vi nghiên cứu: Đề tài tập trung vào công tác quản lý, giám sát đảm bảo an toàn hàng hải trên luồng và khu vực cảng. Dữ liệu được sử dụng là dữ liệu thu AIS. Thực hiện đánh giá nguy cơ đâm va tàu thuyền trên luồng hàng hải ứng dụng hệ thống AIS và thử nghiệm trên luồng Hải Phòng.
3. Phương pháp nghiên cứu của luận án
Phương pháp phân tích và tổng hợp các tài liệu về hệ thống AIS, các phương pháp đánh giá rủi ro đâm va tàu thuyền, các tài liệu về trí tuệ nhân tạo… để hình thành cơ sở nghiên cứu, giải pháp triển khai cho luận án.
Phương pháp chuyên gia: tham vấn về chuyên môn, kỹ thuật để xác định rủi ro đâm va với thang điểm đánh giá tương ứng của mô hình đánh giá rủi ro đâm va trên luồng được xây dựng.
Phương pháp ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) – mạng nơ ron trong xây dựng mô hình đánh giá rủi ro đâm va tàu thuyền trên luồng hàng hải.
Phương pháp xây dựng hệ thống hỗ trợ đánh giá rủi ro đâm va tàu thuyền trên luồng hàng hải theo thời gian thực.
Phương pháp triển khai thực nghiệm: Thử nghiệm đánh giá nguy cơ rủi ro đâm va trên luồng hàng hải Hải Phòng.
4. Những đóng góp mới của luận án
Thứ nhất, thiết kế, chế tạo bộ thu AIS ứng dụng công nghệ vô tuyến điều khiển bằng phần mềm (còn gọi là bộ thu AIS mềm) để tạo ra sự linh hoạt, chủ động trong thu thập, phân tích và xử lý dữ liệu AIS.
Thứ hai, đề xuất một mô hình đánh giá rủi ro đâm va tàu thuyền trên luồng hàng hải ứng dụng mạng nơ ron có khả năng đánh giá sớm nguy cơ đâm va theo nguyên tắc đánh giá từ xa, phù hợp với điều kiện hoạt động của tàu thuyền trên luồng. Mô hình sử dụng các yếu tố môi trường và các yếu tố đặc trưng của luồng, có thể áp dụng để đánh giá nguy cơ đâm va trên các luồng hàng hải khác nhau trên cơ sở tham vấn ý kiến chuyên gia và khai phá dữ liệu. Đây là hướng tiếp cận mới, phù hợp hơn khi đánh giá rủi ro đâm va trên luồng so với các phương pháp đánh giá rủi ro đâm va thường được sử dụng như TCPA/DCPA và miền tàu.
Thứ ba, xây dựng hệ thống hỗ trợ đánh giá rủi ro đâm va tàu thuyền theo thời gian thực trên cơ sở dữ liệu AIS với khả năng dự báo, cảnh báo nguy cơ đâm va trên luồng, có thể bổ sung công cụ hỗ trợ đảm bảo an toàn hàng cho các hệ thống giám sát phương tiện sẵn có, góp phần nâng cao hiệu quả của công tác quản lý, giám sát tàu thuyền, nhằm bảo đảm an toàn hàng hải.
Cuối cùng, nghiên cứu ứng dụng bản tin AIS số 8 để thực hiện tạo ra các bản tin cảnh báo nguy cơ đâm va trên luồng, trong đó, các bản tin được tạo ra là các bản tin cảnh báo nội vùng, cung cấp thông tin cảnh báo trực tiếp tới các tàu có nguy cơ đâm va, giúp hỗ trợ công tác quản lý hàng hải trên luồng.
5. Kết cấu của luận án
Luận án gồm các phần theo thứ tự sau: Mở đầu; Nội dung chính (gồm 04 chương); Kết luận; Hướng phát triển của đề tài; Các công trình khoa học công bố kết quả đề tài luận án; danh mục tài liệu tham khảo; Phụ lục.
