La tecnologia navale del domani: opzioni, vantaggi, rischi / ANALISI

Alcune tecnologie che nascono da Industria 4.0 già sono consolidate nel settore marittimo. Quella conosciuta come blockchain è tra quelle che hanno avuto un impatto significativo

Una portacontainer

di Alex Stefani

Genova – La tecnologia è certamente lo strumento sul quale poggia la crescita ed il miglioramento delle funzioni dei sistemi e che contribuisce ad estendere le capacità umane oltre i propri limiti naturali. La tecnologia evolve e questo avviene in maniera costante ed inarrestabile, spesso indipendentemente dalle volontà dei singoli.
Prendiamo nuovamente in esame la nave autonoma. Dopo un certo scetticismo iniziale, oggi tutti o quasi corrono dietro ad un qualche sviluppo di tecnologie afferenti le navi autonome. Questo è decisamente positivo perché, come avviene regolarmente in altri settori dell’industria, le ricadute sono sempre positive.
Prendendo come esempio la Formula Uno, forse non tutti sanno che il pit-stop è stato analizzato come esempio di coordinamento di un’equipe medica, per migliorare l’interazione tra infermieri, medici ed anestesisti. Oppure, sempre in ambito medicale, il sistema di telemetria analogo a quello usato per le auto in corsa, viene impiegato per migliorare il monitoraggio del paziente.

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È possibile aspettarci qualcosa di simile anche in un settore tradizionalmente conservativo come quello navale?
La risposta è decisamente sì.
Alcune tecnologie che nascono da Industria 4.0 già sono consolidate nel settore marittimo. Quella conosciuta come blockchain è tra quelle che hanno avuto un impatto significativo. Blockchain, lo ricordiamo, è paragonabile ad un registro però informatico, dove ogni “blocco” rappresenta una transazione. Ogni blocco è concatenato al successivo secondo un ordine cronologico e l’integrità è garantita da funzioni crittografiche. Il settore marittimo è sicuramente un naturale settore di applicazione e, per questa ragione, tutti i principali attori coinvolti nella catena logistica: spedizionieri, agenti marittimi, armatori e operatori portuali hanno implementato soluzioni di blockchain, per migliorare l’efficienza e sicurezza dell’intera catena di distribuzione.
Vediamo quali altri miglioramenti sono stati resi disponibili grazie agli sviluppi delle tecnologie per le navi autonome. Un primo caso è sicuramente rappresentato dall’integrazione tra due sistemi: il LIDAR (Laser Imaging Detection and Ranging oppure Light Detection and Ranging) e i sistemi ottici di visione. Il primo è un radar che impiega un raggio laser e permette un’accurata identificazione degli oggetti circostanti, anche di dimensioni molto ridotte. I sistemi di visione ottici, tra i quali i visori notturni, migliorano qualitativamente e quantitativamente la visibilità da parte dell’operatore dello scenario che lo circonda. Si tratta di due tasselli fondamentali di quella che si definisce come la “consapevolezza della situazione” (Situational Awareness o SA). La SA è uno dei cardini fondamentali per la navigazione autonoma, soprattutto per la condotta da remoto della nave, ma è altrettanto utile nel caso di nave con personale presente a bordo, per aumentare la sicurezza della manovra e della navigazione, specialmente durante l’attraversamento di zone ad alta intensità di traffico, oppure nella manovra di accosto in condizioni di bassa visibilità o nell’attraversamento di un canale.
Il passo successivo è il sistema di supporto alle decisioni (Decision Support Systems o DSS). Ne esistono già esempi circoscritti alla sicurezza (incendio e allagamento) di navi da crociera o su navi militari. Sono moduli di software applicativo, con capacità di intervento a diversi livelli, integrati nel sistema di Safety Monitoring and Control System o nel Damage Control System, nel caso delle navi militari.
Nel caso della nave autonoma, il DSS si propone di aiutare l’operatore nell’intraprendere decisioni ad un livello decisamente più alto, che è quello del sistema nave. Per arrivare a questo obiettivo è necessario fondere ed analizzare più informazioni in ingresso, comprese quelle che provengono da computer, sensori e anche da parte degli stessi operatori. Un caso classico è quello della navigazione secondo le condizioni meteo e caratteristiche specifiche della nave (il weather routing).
Il team di operatori a terra, disponendo di una quantità estensiva di bollettini meteo e di conoscenze specifiche sull’argomento, può essere in grado di fornire informazioni specifiche e “su misura”, su quali sono le rotte ottimali in termini di consumi di combustibile, minori rischi di danni allo scafo e al carico dovuti alle condizioni meteo, e migliore programmazione dell’ora di arrivo al porto di destinazione.


Altro caso riguarda il sistema di anticollisione (collision avoidance system), che utilizza un algoritmo tramite calcolatore, per identificare i segnali di ingresso da radar, AIS e, se disponibile, anche dal sistema ottico per “suggerire” possibili decisioni da intraprendere al fine di evitare collisioni. Tutto questo esprime un concetto positivo di come da una tecnologia avanzata se ne possono ricavare altre, per segmenti più convenzionali del settore. Ma c’è un importante problema da non sottovalutare. I sistemi di controllo basano le proprie funzioni da inputs che ricevono da sensori esterni. L’accuratezza e qualità di questi inputs sono i fattori decisivi che ne determinano la relativa forza o debolezza. Questo è un problema spesso trascurato ma per questo non meno essenziale e che gli operatori a bordo devono porsi.
Nel caso di navigazione pianificata in base alle condizioni meteo, ad esempio, la domanda da porsi è se gli avvisi sulla rotta ottimale da seguire tengono conto di tutti i parametri, compreso la situazione del traffico?
Per l’anticollisione, il sistema dispone di una completa visione della situazione, comprese le piccole imbarcazioni sprovviste di AIS?
Si tratta di domande legittime, che è più che lecito porsi, se si vuole che la nuova tecnologia effettivamente abbia effetti positivi sulla comunità a cui si rivolge. Non dimentichiamo, infatti, che il periodo di osservazione di una nuova tecnologia, dal momento che viene introdotta a quando viene validata per un impiego allargato, è sempre relativamente breve e solo l’esperienza sul campo, la durata dell’impiego e la di diffusione delle installazioni, sono in grado di fornirci un feedback realistico.
Un altro interessante settore delle tecnologie di Industria 4.0 che merita un approfondimento, per quanto riguarda possibili applicazioni sulle navi “convenzionali”, è quello dell’Intelligenza Artificiale (AI).
L’AI, spesso riferita come apprendimento da parte della macchina, riguarda le capacità del computer di auto apprendere, inizialmente con il fondamentale contributo umano. L’esempio più raggelante della rivolta contro il suo creatore da parte di un computers basato sull’intelligenza artificiale ce lo ha offerto il grande regista Stanley Kubrick nel suo capolavoro “2001, Odissea nello spazio” del 1992, tratto dall’altrettanto affascinante romanzo di Arthur C. Clarke dal titolo omonimo. Qui assistiamo ai tentativi di HAL 9000 il supercomputer che, sentendosi minacciato, decide di eliminare i membri dell’equipaggio.
Senza dover necessariamente arrivare a questi estremi, oggi siamo quotidianamente testimoni delle possibilità offerte dalla AI, facendo semplice riferimento agli “assistenti vocali” che corredano buona parte dei PC e smart phones sul mercato. È significativo notare come questi sistemi diventino, giorno dopo giorno, più accurati, soprattutto se ne facciamo uso continuo. Questo perché sono programmati per interpretare la nostra voce e le nostre preferenze. Questi miglioramenti non sono umani; è il software stesso che “apprende” e migliora sulla base dei precedenti input.
Una applicazione che potremmo definire come classica della AI in campo navale, è quella del riconoscimento delle immagini. Esistono numerosi esempi di mezzi navali che impiegano strumenti ottici per “osservare” cosa avviene nei dintorni più immediati. Per rendere questa funzione una realtà disponibile, sono state spese un numero impressionante di ore per insegnare al sistema a capire che cosa e come doveva identificare gli oggetti o bersagli. Questa tecnologia ha già prodotto interessanti risultati nel settore delle auto autonome e del medicale.
In ambito navale, il riconoscimento intelligente delle immagini trova un naturale impiego per il supporto agli operatori in condizioni sia di scarsa visibilità ma anche di buona visibilità per allertare sulla presenza di oggetti che dovrebbero essere stati rilevati ma che non è invece accaduto.
L’IMO sta rivolgendo una grande attenzione sul tema delle navi autonome o MASS (Marine Autonomous Surface Ships), come dimostrato da quanto emerso nei lavori dei recenti Maritime Safety Commitees (MSC). In particolare, in occasione del MSC 103 ,che si è tenuto nello scorso mese di Maggio, è stato completato il cosiddetto “regulatory scoping excercise”, che potremmo tradurre come uno studio normativo a carattere esplorativo, dal quale è scaturito il documento MSC.1/Circ.1638, intitolato “OUTCOME OF THE REGULATORY SCOPING EXERCISE FOR THE USE OF MARITIME AUTONOMOUS SURFACE SHIPS (MASS)”, di 105 pagine.

Questo documento è la summa di lavori iniziati nel 2017, e fornisce un’analisi dettagliata del fenomeno delle navi autonome, a partire dalla scala che definisce i quattro i livelli di autonomia, le relative terminologie, le implicazioni sulla sicurezza, i requisiti operativi e funzionali, il principio di equivalenza con le navi tradizionali e altri importanti argomenti. Il tutto nella prospettiva di una futura più dettagliata regolamentazione sull’argomento.
La conclusione di tutto questo ci riconduce ad alcuni aspetti, che rimangono centrali e devono essere necessariamente indirizzati. Tra questi ne richiamiamo due. Il primo è la metodologia di validazione dei dati provenienti dai singoli sensori. Dal momento che le funzioni dei sistemi di supporto alle decisioni, e di quelli basati sull’intelligenza artificiale, sono strettamente correlate a qualità ed accuratezza delle informazioni, è necessario definire degli standard comuni sia per validare che per poter verificare nel tempo le prestazioni dei sensori. Il secondo è legato al fattore umano.
Una delle principali critiche che furono a suo tempo rivolte all’automazione era quella di allontanare l’uomo dal processo, al punto di renderlo incapace ad interagire con i macchinari, in caso di avaria al sistema automatico. Anche per la nave autonoma si presenta lo stesso rischio e, per evitare, di ricadere nello stesso errore, bisogna considerare come prioritari gli aspetti della formazione e del coinvolgimento da parte degli operatori di bordo nel fornire i necessari feedbacks sulle esperienze maturate.

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