Advertentie
Onderzoekers aan de Universiteit van Antwerpen zijn volop bezig met experimenten rond autonome vaartuigen. Hoewel zelfrijdende auto’s vaak meer in de schijnwerpers staan, is het autonoom laten varen van boten minstens zo uitdagend. Bij IDLab, het onderzoekscentrum dat zich richt op slimme systemen, ontwikkelen wetenschappers technologieën waarmee schepen zelfstandig hun weg kunnen vinden op het water, zonder menselijke tussenkomst.
Een belangrijk onderdeel van hun werk is het uitrusten van kleine testbootjes met sensoren, waaronder lidar-systemen. “Dankzij deze technologie kunnen we de boot een soort dieptezicht geven,” legt onderzoeker Ali Anwar van IDLab uit. “De lidar werkt als een radar, maar met licht, waardoor de boot obstakels nauwkeurig kan waarnemen en ontwijken.” Daarnaast maken de onderzoekers gebruik van geavanceerde RGBD-camera’s, die niet alleen kleurinformatie registreren, maar ook dieptebeelden leveren. Dit stelt de AI in staat om objecten zoals boeien, andere boten of drijvende voorwerpen in het water betrouwbaar te herkennen.
De eerste testfase speelt zich af in een gecontroleerde omgeving: de vijver op de campus van de Antwerp Maritime Academy. Hier varen de miniatuurboten rond terwijl ze voortdurend data verzamelen via hun sensoren. Deze gegevens worden gebruikt om de kunstmatige intelligentie te trainen: het systeem leert gaandeweg hoe het veilig en efficiënt een koers moet bepalen, rekening houdend met dynamische situaties zoals bewegende obstakels, veranderende lichtinval of afwijkende vaarroutes.
“AI moet eerst leren hoe het moet reageren in verschillende omstandigheden,” aldus Anwar. “En daar wringt het soms. Commerciële rederijen zijn vaak terughoudend om sensorgegevens van hun schepen te delen, bijvoorbeeld uit concurrentieoverwegingen. Open-source datasets schieten dan vaak tekort: ze bevatten onvoldoende variatie of missen net die uitzonderlijke scenario’s die in de praktijk wél voorkomen, zeker op onze Vlaamse waterwegen.” Daarom kiest het onderzoeksteam ervoor om zelf data te verzamelen en deze in de toekomst open source beschikbaar te maken. “Zo kunnen ook andere onderzoekers, startups of bedrijven ermee aan de slag.”
De kunstmatige intelligentie wordt op twee manieren getraind: deels in de echte wereld, met testbootjes die leren om felgekleurde objecten zoals boeien of vlaggen te detecteren en te ontwijken. Daarnaast gebeurt een belangrijk deel van de training in een digitale vaarsimulator. Daarin wordt de Antwerpse haven digitaal nagebootst, inclusief verkeersdrukte, weersomstandigheden en onvoorspelbare factoren. “Een simulator is goedkoper én schaalbaar,” zegt Anwar. “En AI leert er razendsnel bij.”
Toch is het volledig autonoom laten varen van schepen nog geen simpele opgave. “AI is ontzettend goed in bijleren, maar de realiteit blijft grillig,” zegt Anwar. “Zeker op zee of in een drukke haven. Je kunt een algoritme niet op elk mogelijk scenario voorbereiden.” Er zijn tal van factoren die een rol spelen: het weer, de belading van het schip, de leeftijd van het vaartuig, of zelfs de kwaliteit van het water. Om die reden zien de onderzoekers nog altijd een belangrijke rol weggelegd voor de mens.
In de toekomst zouden kapiteins niet meer op het schip zelf aanwezig zijn, maar op afstand toezicht houden. Eén persoon kan dan tien tot vijftien autonome schepen tegelijk monitoren vanuit een controlecentrum aan wal. Pas als het systeem ergens niet meer uitkomt of om hulp vraagt, grijpt de menselijke operator in. Zo blijven de beste stuurlui uiteindelijk toch… aan wal.