NAVAL GROUP, GICAN, DELFOX & ÆGIR na AI for Industry por Artefact - AI para superioridade operacional

Alice Memang explicou o foco da empresa no desenvolvimento de IA para sistemas autônomos, usando o aprendizado por reforço profundo. A Delfox cria simulações realistas em que a IA aprende a lidar com missões complexas. O objetivo é fornecer aos operadores militares estratégias geradas por IA para drones e outros sistemas, garantindo ao mesmo tempo a aprovação humana das decisões finais. A IA da Delfox visa preencher a lacuna entre a simulação e as condições do mundo real, proporcionando às forças militares uma vantagem estratégica.

Sébastien Rousset destacou como a IA otimiza o projeto e a manutenção de navios de guerra. Durante a fase de projeto, a IA ajuda a direcionar tubos e cabos para melhorar a capacidade de atualização e a eficiência. O Naval Group também usa a IA para analisar projetos anteriores e integrar as lições aprendidas em projetos futuros. Na manutenção, a IA permite ações preditivas, reduzindo o tempo de inatividade não planejado e prolongando a vida útil dos equipamentos. A IA é essencial para o gerenciamento de estaleiros complexos, nos quais várias profissões trabalham simultaneamente, garantindo segurança e operações tranquilas.

A IA é essencial em situações de combate em que os navios do Naval Group coletam milhares de pontos data. A IA processa essas vastas informações em tempo real, ajudando os operadores a tomar decisões rápidas e bem informadas. À medida que os sistemas não tripulados se tornam mais integrados às operações navais, a IA será fundamental para gerenciar o volume avassalador de data do campo de batalha e garantir a superioridade operacional.

Mikael Volut, da Aegir, discutiu como a IA melhora as operações marítimas civis. Suas soluções se concentram na redução das emissões de CO2, na otimização do planejamento de rotas e no aumento da segurança de grandes embarcações. A IA analisa o data de vários sensores e ajuda os operadores a tomar melhores decisões. A Aegir também desenvolve sistemas marítimos autônomos, garantindo que a IA possa coordenar vários robôs e sistemas em missões complexas, reduzindo o erro humano e melhorando a eficiência.

Um tema recorrente foi a necessidade de explicabilidade na IA. Alice Memang enfatizou que os operadores devem confiar nas decisões de IA, especialmente em contextos militares críticos. A Delfox trabalha para tornar sua IA explicável, permitindo que os operadores entendam como as decisões são tomadas. Da mesma forma, Sébastien Rousset observou a importância de projetar soluções de IA tendo em mente as necessidades dos usuários, usando equipes multidisciplinares para garantir que a IA seja eficaz e tenha a confiança dos usuários finais.

Mikael Volut observou que o setor marítimo civil é mais lento para adotar a IA do que o militar. No entanto, há um impulso crescente. O Aegir introduz modelos de IA explicáveis primeiro, passando gradualmente para modelos de caixa preta mais poderosos à medida que os usuários ganham confiança. O foco inicial é o suporte a decisões, com o objetivo de longo prazo de obter autonomia total nas operações.

A sessão foi encerrada com uma discussão sobre a importância da colaboração de todo o setor na adoção da IA. Timothée Moulinier enfatizou a necessidade de um esforço coordenado para integrar a IA em todo o ciclo de vida dos navios, desde a construção até a implantação. Com o aumento da concorrência global, especialmente da Ásia, as empresas francesas devem adotar a IA para manter uma vantagem nas operações marítimas.