Kan een Optimist zelf leren zeilen met behulp van AI?

Wie

MARIN en TU Delft. Er waren workshops met scheepsbouwers Allseas, Feadship, Wagenborg, Damen, Oossanen.

Looptijd

2023 - 2024.

Vervolg

Ervaring met AI, specifiek Reinforcement Learning, kan worden toegepast op autonome maritieme bestuurssystemen voor aanmeren, het inspecteren van structuren onder water in moeilijke stromingsomstandigheden, en voor efficiënter varen met snelle schepen.

Budget

600 duizend euro uit intern budget, bedoeld voor AI en samenwerking met industriële partners.

De Optimist dobbert in het grote bassin van 45 bij 36 meter van maritiem onderzoeksinstituut MARIN in Wageningen, wind blaast uit de ventilatoren. Als het rechthoekige zeil wind vangt, helt het kleine bootje over naar stuurboord, en komt op gang.

Aan boord is geen kind, alleen een computer. Die stuurt de stand van het roer aan en de stand van het zeil, en beweegt – bij gebrek aan een kind – een gewicht van 42 kilogram van stuurboord naar bakboord. Kinderen leren zeilen in een Optimist zonder al te veel theorie te kennen over wind en krachten op het zeil. Dat zou kunstmatige intelligentie, oftewel AI, ook moeten kunnen, dachten ze bij MARIN. ‘We wilden de mogelijkheden en beperkingen van AI voor maritieme doelen verkennen’, zegt Fanny Rebiffé, onderzoeker in het team achter AI Sail. ‘En een Optimist was een heel intuïtief voorbeeld: een zeilbootje voor kinderen, relatief eenvoudig te besturen, het is gemakkelijk te interpreteren wat er gebeurt en hoe de AI reageert.’

Gewenst gedrag

Gebruik makend van de AI-techniek Reinforcement Learning leerde Rebiffé’s systeem zelfstandig opkruisen: stukjes schuin tegen de wind varen en af en toe van richting wisselen door overstag te gaan. Bij deze techniek worden neurale netwerken, geïnspireerd op de werking van hersencellen, getraind door het gewenste gedrag te belonen, legt Rebiffé uit. ‘Aan het begin weet het AI-systeem niets. Het systeem probeert willekeurige dingen, en als het toevallig iets goed doet, volgt een beloning.’ Iets goed doen, is bijvoorbeeld een stukje de juiste kant op varen. Zulke beloningen duwen de parameters van het netwerk een eindje de goede kant op. Door trial-and-error maakt het systeem zo langzaam vorderingen, aanvankelijk nog binnen een computersimulatie. Maar toen AI Sail zijn eerste zeillessen achter de rug had, mocht het verhuizen naar de echte wereld in het waterbassin. Bij het trainen probeert Rebiffé zo weinig mogelijk expliciete instructies te geven. ‘We gingen het bootje bijvoorbeeld niet vertellen om overstag te gaan, of dat het niet mocht wrikken.’ ‘Wrikken’ is het heen en weer bewegen van het roer om vooruit te komen, wat veel energie kost en tijdens wedstrijden verboden is.

Autonome Optimist

Het Reinforcement Learning-systeem wordt alleen beloond als het voortgang maakt richting het einddoel: de overkant van het bassin. Wel was er straf – een negatieve beloning – voor slecht zeemanschap, zoals tegen de rand van het bassin varen, of zo schuin gaan dat er water de boot in loopt. Rebiffé: ‘Dat is wel eens gebeurd, in het begin.’ AI Sail had het zeilen snel onder de knie. ‘We begonnen in mei 2023, en in november hadden we een autonome Optimist.’ Niet slecht voor een taak waarvan sommige experts verwachtten dat AI het niet zou kunnen. De zelfsturende kinderboot is nu een vaste gast bij open dagen en werkbezoeken van MARIN. ‘Maar het einddoel is natuurlijk geen autonome Optimist’, zegt Rebiffé, ‘wat we leren, kunnen we gebruiken voor andere maritieme AI-projecten, zoals autonoom afmeren (op een bepaalde positie stilleggen) van schepen, of het verminderen van ‘slamming’: het te hard op de golven klappen van snel varende schepen.’

Onderzeeërs

Andere toepassingen zijn autonome inspectiesystemen. ‘Er bestaan onderzeedrones voor metingen of inspecties onder water, maar als je bijvoorbeeld de paal van een windturbine wilt inspecteren, kan dat lastig zijn vanwege de golven of turbulentie in het zog van de paal. We proberen dat nu te voor elkaar te krijgen met AI en andere datagedreven technieken.’ Zelf moet Rebiffé, afkomstig uit Frankrijk, het zeilen trouwens nog onder de knie krijgen. ‘Mijn vader heeft me als kind een keer mee uit zeilen genomen, maar toen kreeg ik de giek tegen mijn hoofd, dus toen wilde ik niet meer. Maar ik ben nu wel nieuwsgierig. Ik ga het toch nog een keer proberen.’

MARIN

Deel dit artikel

Bekijk hier de YouTube-video

Probleem

Maritieme voorspellingsmethoden zijn vaak gebaseerd op computermodellen van de natuurkunde, ervaring met data-gedreven kunstmatig intelligentie (AI) is er minder.

TO2-oplossing

MARIN ontwikkelde een datagedreven kunstmatig intelligente methode om een Optimist zeilboot te besturen, waarbij de fysica niet expliciet in het model zit, maar impliciet in de data. De filosofie is: als kinderen kunnen leren zeilen zonder expliciete natuurkundige kennis, zou een AI-algoritme dat ook moeten kunnen.

Impact

De zelflerende Optimist opent de deur naar toepassing van AI en datagedreven methoden in serieuzere en veeleisendere zeevaarttoepassingen, zoals autonoom afmeren van schepen, efficiënter varen met snelle schepen, of het snel en veilig installeren van offshore constructies.