NAVAL GROUP, GICAN, DELFOX & ÆGIR auf AI Industry“ von Artefact AI operative Überlegenheit

Alice Memang erläuterte den Schwerpunkt des Unternehmens auf der Entwicklung AI autonome Systeme unter Einsatz von Deep Reinforcement Learning. Delfox erstellt realistische Simulationen, in denen AI , komplexe Missionen zu bewältigen. Das Ziel besteht darin, militärischen Einsatzkräften AI Strategien für Drohnen und andere Systeme zur Verfügung zu stellen und gleichzeitig sicherzustellen, dass endgültige Entscheidungen von Menschen genehmigt werden. AI von Delfox AI die Lücke zwischen Simulation und realen Bedingungen schließen und den Streitkräften einen strategischen Vorteil verschaffen.

Sébastien Rousset hob hervor, wie AI die Konstruktion und Wartung von Kriegsschiffen AI . In der Konstruktionsphase AI die Verlegung von Rohrleitungen und Kabeln, um die Nachrüstbarkeit und Effizienz zu verbessern. Naval Group nutzt AI zudem, AI vergangene Projekte zu analysieren und die gewonnenen Erkenntnisse in zukünftige Entwürfe einfließen zu lassen. Im Bereich der Wartung AI vorausschauende Maßnahmen, wodurch ungeplante Ausfallzeiten reduziert und die Lebensdauer der Ausrüstung verlängert werden. AI für die Verwaltung komplexer Werften, auf denen zahlreiche Gewerke gleichzeitig arbeiten, unverzichtbar, um Sicherheit und einen reibungslosen Betrieb zu gewährleisten.

AI in Kampfsituationen, in denen die Schiffe der Naval Group Tausende von data erfassen, eine entscheidende Rolle. AI diese riesigen Datenmengen in Echtzeit und unterstützt die Bediener dabei, schnelle und fundierte Entscheidungen zu treffen. Da unbemannte Systeme zunehmend in Marineoperationen integriert werden, AI eine Schlüsselrolle bei der Bewältigung der überwältigenden Menge an data der Sicherung der operativen Überlegenheit spielen.

Mikael Volut von Aegir erläuterte, wie AI den zivilen Schiffsbetrieb AI . Die Lösungen des Unternehmens konzentrieren sich auf die Reduzierung von CO₂-Emissionen, die Optimierung der Routenplanung und die Erhöhung der Sicherheit für große Schiffe. AI data verschiedenen Sensoren und unterstützt die Betreiber dabei, fundiertere Entscheidungen zu treffen. Aegir entwickelt zudem autonome maritime Systeme, die sicherstellen, dass AI mehrere Roboter und Systeme bei komplexen Einsätzen koordinieren AI , wodurch menschliche Fehler reduziert und die Effizienz gesteigert werden.

Ein immer wiederkehrendes Thema war die Notwendigkeit der Erklärbarkeit von AI. Alice Memang betonte, dass die Anwender AI vertrauen müssen, insbesondere in kritischen militärischen Kontexten. Delfox arbeitet daran, seine AI zu machen, damit die Anwender nachvollziehen können, wie Entscheidungen getroffen werden. In ähnlicher Weise wies Sébastien Rousset darauf hin, wie wichtig es ist, AI unter Berücksichtigung der Nutzerbedürfnisse zu entwickeln und dabei multidisziplinäre Teams einzusetzen, um sicherzustellen, AI sowohl effektiv AI als auch das Vertrauen der Endnutzer genießt.

Mikael Volut stellte fest, dass der zivile Schifffahrtssektor AI langsamer einführt AI der militärische. Die Dynamik nimmt jedoch zu. Aegir führt zunächst erklärbare AI ein und wechselt schrittweise zu leistungsfähigeren Black-Box-Modellen, sobald die Nutzer Vertrauen gefasst haben. Der Schwerpunkt liegt zunächst auf der Entscheidungsunterstützung, wobei das langfristige Ziel darin besteht, eine vollständige Autonomie im Betrieb zu erreichen.

Die Sitzung endete mit einer Diskussion über die Bedeutung der branchenweiten Zusammenarbeit bei AI . Timothée Moulinier betonte die Notwendigkeit koordinierter Anstrengungen, um AI den gesamten Lebenszyklus von Schiffen zu integrieren, vom Bau bis zum Einsatz. Angesichts des weltweit zunehmenden Wettbewerbs, insbesondere aus Asien, müssen französische Unternehmen AI einführen, AI sich im maritimen Bereich einen Wettbewerbsvorteil zu sichern.