This post is also available in: enEnglish (אנגלית)

דמיינו את עצמכם בתור עובדי ביטחון של נמל מקומי. כיצד תדעו איזה סוג ספינות אמורות להגיע לנמל? האם מבוצעת פעילות לא חוקית על גבי הספינה? איזה סוג מטען יש על הספינה? האמת היא שאחראי ביטחון ועובדי הנמל לרוב לא יכולים לענות על שאלות הביקורת הללו בעצמם. אז מה הפתרון? להגביר שימוש במערכות מעקב והשגחה חכמות לפיקוח על שטח ימי. על פי האתר techxplore.com, חוקר הולנדי בשם אמיר רחרמני פיתח אלגוריתמים חדשים כדי לפתור בעיה זו בדיוק. 

"ספינות באות בכל מיני צורות ואופני הגעה במהירויות שונות. וכאשר הם מאוד רחוקים, כל מה שתוכלו לראות על המסך הוא מספר קטן של פיקסלים מטושטשים. נסו לזהות ספינה ככה! – אומר ד"ר אמיר רחרמני.

כחלק מהפרויקט הבינלאומי APPS (Applying Plug & Play Surveillance), רחרמני שיתף פעולה עם אוניברסיטאות, מוסדות ושותפים תעשייתיים שונים מסביב לעולם בנושא אלגוריתמים חדשניים לשיפור מערכות אוטומטיות לפיקוח ימי. על ידי לקיחת תמונות של פעילות נמל ובחינת הטכנולוגיה החדשה באמצעות תמונות אלו, רחרמני ושותפיו פיתחו אלגוריתמי למידה מכונה חדשים לזיהוי עצמים ימיים. 

באמצעות טכניקה למידה עמוקה, הוא אימן את המערכת לעזור לאלגוריתמים החדשים לשפר את הדיוק שלהם בזיהוי ספינות. 

האלגוריתמים לא רק שיפרו זיהוי עצמים ימיים, אלא גם הוכיחו את עצמם כבעלי יכולת לזהות מחדש (re-ID) עצמים וספינות במצלמות לא חופפות. "לעיתים, ספינה תופיע על מצלמה אחרי 10 קילומטרים, במיוחד באזורים ימיים גדולים. הרשת הניטרלית החכמה משפרת בצורה דרסטית את הסיכוי לזיהוי מחדש. גישה זו היא חדשה ומבטיחה, והשיפור המתמשך והאימון של הרשת תאפשר למערכות מעקב והשגחה ימיים לנתח את ההתנהגות של ספינות, מה שישפר את הביטחון של אזורי נמל ואזורים ימיים אחרים" – מסכם רחרמני.