3月11日，IBM和海洋研究组织 ProMare宣布，用于支持五月花号自主驾驶船（MAS）横跨大西洋的新“AI 船长”将于本月出海试航。此次试航将在英国普利茅斯海岸附近的一艘载人科研船上进行，目的是评估“AI 船长“能否利用摄像头、AI 和边缘计算系统进行导航，帮助MAS在2020年 9 月横跨大西洋时安全绕过其它船只、浮标和可能遇到的其它海洋障碍物。
为纪念 1620 年“五月花”号航行 400 周年，五月花号自主驾驶船（MAS）将按照当年“五月花”号的航线，在既无船长也无船员的情况下，从英国普利茅斯驶向马萨诸塞州普利茅斯，成为有史以来首批穿越大西洋的全尺寸、完全自主驾驶的航船之一。此次航行任务一方面将促进商业自主驾驶航运业的发展，另一方面也将助力改变海洋科研的未来。
五月花号自主驾驶船（MAS）的首席技术官 Don Scott 表示：“虽然到 2030 年，自主驾驶航运市场的规模将从目前的 900 亿美元增长到 1,300 多亿美元，但当前的许多自主驾驶船实际上只是自动化的机器人而已，它们严重依赖于操作员的控制，无法灵活地适应新情况。我们的目标是通过整合 IBM 的 AI 技术、云技术及边缘计算技术，让五月花号自主驾驶船（MAS）具备在地球上那些最具挑战的环境下自主航行的能力。”
试航开始
借助 IBM 领先的 AI 和边缘计算系统，即使没有人为干预，五月花号自主驾驶船（MAS）也将能在海上自主感知、思考并作出决策。目前，构成MAS 的三个船体的建造工作正在波兰的格但斯克进行。随着船体建造进入最后阶段，“AI 船长“的原型将率先搭乘由英国普利茅斯海洋实验室运营的载人科研船 普利茅斯探索（Plymouth Quest）号出海。三月“AI 船长”将在普利茅斯探索号船员的监控下，于 Smart Sound Plymouth 的海域展开试航，这将有助于确定五月花号自主驾驶船（MAS）的“AI 船长”在真实海洋场景中的表现，并提供宝贵的反馈意见，帮助工程师完善五月花号的机器学习模型。
历时两年培训，收集上百万张航海图像
在过去两年中，五月花号团队借助安装在英国普利茅斯海峡的摄像头以及开源数据库收集了上百万张航海图像，用以持续训练五月花号自主驾驶船（MAS）的 AI 模型。为满足机器学习的处理需求，该团队使用了搭载 IBM Power9 CPU 和 NVIDIA V100 Tensor Core GPU 的 IBM Power AC922，这也是全球最智能的 AI 超级计算机所采用的技术。如今，借助 IBM 的计算机视觉技术，五月花号的“AI 船长”应该能够独立地探测和分类船舶、浮标类障碍以及陆地、防波堤和残骸等其它障碍。
数据本地化处理
由于五月花号在跨大西洋航行的过程中将无法访问高带宽连接，因此，它将使用完全自主的 IBM 边缘计算系统，而该系统又由多个船载的 NVIDIA Jetson AGX Xavier 设备提供支持。当航行于海上时，五月花号将通过 NVIDIA Jetson 进行数据本地化处理，从而提高决策速度并减少船上的数据流和数据存储量。
“让五月花号实现自主驾驶，边缘计算发挥着至关重要的作用。五月花号需要感知其所处的环境、就其所处的状况做出明智决策，然后在最短的时间内基于这些洞察采取行动，即使是在连接出现间歇性中断的情况下也不例外；同时，它还要确保数据免受网络威胁的侵害。” IBM 边缘计算事业部副总裁兼首席技术官 Rob High 表示，“IBM 的边缘计算解决方案旨在支持类似五月花号自主驾驶这样的任务导向型工作负载，将云的功能以及 Red Hat Enterprise Linux 的安全性和灵活性一直扩展至网络边缘，即使是在大海航行中。”
除了要在最短时间内抵达马萨诸塞州普利茅斯这一总体任务目标外，“AI 船长”还将借助 IBM 的规则管理系统（运营决策管理系统 - ODM）来遵循《国际海上避碰规则》（COLREG） 以及《国际海上生命安全公约》（SOLAS）给出的建议。ODM 在金融服务业应用广泛，且特别适用于五月花号项目，因为它能够以完全透明的方式记录决策过程，从而避免“黑箱操作”的情况。
天气是影响航行成功的最重要因素之一，因此，“AI 船长”将使用IBM旗下的 The Weather Company 提供的天气预报数据来辅助作出自主导航决策。此外，运行于 RHEL (RedHat Enterprise Linux) 上的安全管理者功能将复核“AI 船长”作出的所有决策，以确保这些决策对五月花号及其附近其它船只而言均属安全。
真实场景：五月花号在海上如何感知、思考和行动
例如，我们假设五月花号航行到了公海附近，靠近科德角，但当前卫星连接暂时中断。此时，前方有一艘货船，该货船因与一艘渔船相撞而散落出部分货物到海中。在这种假设情况下，五月花号“AI 船长”将使用以下技术和流程来自主评估当前状况，并作出行动决策：
1、感知（评估当前环境并识别障碍）
Ÿ 雷达检测到五月花号自主驾驶船（MAS）航行路径前方 2.5 海里处存在多个障碍
Ÿ 船载摄像头将视觉输入信息提供给 IBM 计算机视觉系统，视觉系统识别出该等障碍为：一艘货船、一艘渔船和三个未完全沉入水中的船运集装箱
Ÿ 自动识别系统（AIS）提供货船类别、重量、速度、所载货物种类等特定信息
Ÿ GPS 导航系统提供五月花号自主驾驶船（MAS）的当前位置、方向、速度和路线等信息
Ÿ 五月花号自主驾驶船（MAS）的海图服务器提供其选定路线的地理空间信息
Ÿ The Weather Company 提供天气数据
Ÿ 姿态传感器评估局部海况（五月花号自主驾驶船（MAS）随海浪波动起伏的方式）
Ÿ 回声测深仪提供水深测量数据
Ÿ 船舶管理系统提供运行数据，如五月花号自主驾驶船（MAS）的电池电量、功耗、通信数据、科学有效载荷等。
2、思考（评估可选方案）
• IBM 运营决策管理系统（Operational Decision Manager, ODM）按照 COLREG 对邻近的其它船舶执行评估，并生成风险图来反映前方的“危险”情况
• 五月花号自主驾驶船（MAS）的 “AI 船长“对来自 ODM 的建议、计算机视觉输入、当前天气状况以及天气预报信息进行消化吸收，并对几种避险方案执行评估
3、行动（采取最佳行动并对船舶发出指示）
• 在这种假设情况下，“AI 船长“确定五月花号自主驾驶船（MAS）的最佳行动是转向右舷以避免意外的航行危险
• 五月花号自主驾驶船（MAS）的安全管理者功能证实该决策安全可靠
• “AI 船长“指示五月花号自主驾驶船（MAS）的船舶管理系统更改航向和速度。
由于海洋是一个不断变化的动态环境，因此 “AI 船长“将不断重新评估周围状况，并根据状况的变化更新五月花号的航向。
三月的海上试航将在“普利茅斯探索”号上持续进行约两个月，并由“普利茅斯探索”号的船长和船员掌舵。在测试的第一阶段，五月花号“AI 船长“的推论引擎将接收来自“普利茅斯探索”号的雷达、AIS、GPS 和导航系统的输入数据，以及有关能见度的数据。摄像头、计算机视觉、边缘计算以及自主功能将在四月开始的下一阶段测试中添加。
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