美国德克萨斯A&M大学的科学家们开发出一套人工智能系统，旨在帮助船长避免致命的海上碰撞事故。这套名为"基于机器学习与雷达技术的静止实体船舶避碰系统"（简称SMART-SEA）的系统，将降低船舶操作者对船长经验的依赖。

通过为"人在回路"的航行顾问提供实时指令，该系统将人类专业经验与AI精度相结合，使海上航行更简易、更安全。

减少海上作业中的人为失误
由海洋工程助理教授Mirjam Fürth博士领导的团队，在美国内政部和能源部通过海洋能源安全研究所签订的一年期合同支持下开发了该系统。SMART-SEA旨在减少海上导航中人为失误导致的碰撞事故。与全自主导航系统不同，该系统需要"人在回路"的顾问参与操作。

德克萨斯A&M大学在新闻声明中指出，船舶与石油钻井平台等静止结构物之间的碰撞正"变得越来越常见"。Fürth补充道："许多碰撞事故是由人为失误造成的。通过利用数据为海员提供实时指令，我们希望减少海上碰撞事故。"

尽管海上变量远多于公路（当前公路车辆的自动驾驶技术仍不完善），但鉴于海上碰撞事故的增加，德克萨斯A&M大学的科学家们仍决心开发AI辅助驾驶系统。大型船舶前进动量极大，其制动距离常以英里而非米计；转向也极其缓慢，这意味着任何防撞系统都必须考虑这种笨重的运动特性。再加上洋流、风力、传感器延迟等诸多因素，开发自主船舶显然绝非易事。

雷达数据与先进机器学习技术的结合
研究团队解释称，SMART-SEA将原始雷达成像数据与先进机器学习相结合：雷达成像使其能在恶劣天气条件下检测移动物体，而机器学习算法则能分类识别可能导致碰撞的静止物体。该AI系统运用"基于计算流体动力学模型和过往船舶运动数据训练的机器学习技术"。

SMART-SEA的逻辑系统建立在德克萨斯A&M大学加尔维斯顿分校通过焦点小组收集的海员经验基础上。据《新地图集》报道，该系统采用改进速度障碍算法与非对称灰云模型相结合的方式进行风险评估与避碰决策，整个过程严格遵守《国际海上避碰规则》。