st1:* { BEHAVIOR: url(#ieooui) } TABLE.MsoNormalTable { FONT-SIZE: 10pt; FONT-FAMILY: "Times New Roman"; mso-style-name: "Table Normal"; mso-tstyle-rowband-size: 0; mso-tstyle-colband-size: 0; mso-style-noshow: yes; mso-style-parent: ""; mso-padding-alt: 0cm 5.4pt 0cm 5.4pt; mso-para-margin: 0cm; mso-para-margin-bottom: .0001pt; mso-pagination: widow-orphan; mso-ansi-language: #0400; mso-fareast-language: #0400; mso-bidi-language: #0400 } Các nhà nghiên cứu tại Đại học Carlos III de Madrid (UC3M) đã thiết kế một ứng dụng thực tế để giám sát hàng hải và có thể tích hợp và thống nhất thông tin từ các loại cảm biến và dữ liệu thông qua kỹ thuật tổng hợp dữ liệu và trí tuệ nhân tạo. Hệ thống này đã được thiết kế bởi các nhà khoa học trường đại học Madrid làm việc cho Nucleotide CC, một công ty phát triển hệ thống giám sát cho ngành hàng hải và hàng không. Nguyên mẫu đầu tiên sẽ được sử dụng trong thời gian ở Cape Verde (châu Phi) với hai loại cảm biến được triển khai ở đấy là các hệ thống radar và một loạt các hệ thống tự động nhận dạng (AIS), cho phép lấy được vị trí và các dữ liệu liên quan khác của các con tàu. Hai loại cảm biến này bổ sung các thông tin thu được, hợp nhất để có được thông tin về những gì đang diễn ra trong không gian hàng hải và ven biển của khu vực theo dõi. Kết quả của nghiên cứu này, trình bày cuối tháng bảy tại Hội nghị quốc tế về Hợp nhất thông tin tại Edinburgh, Scotland, đã tạo ra phần mềm tổng hợp dữ liệu cho phép cải tiến khả năng giám sát hàng hải, đồng thời tích hợp khả năng của các radar và các trạm AIS cục bộ đã được triển khai. Với mục tiêu đảm bảo an ninh trong khu vực thông qua giám sát các con tàu đang hoạt động trên tuyến đường hàng hải tại khu vực vào ra của một cảng biển thương mại. Jesus Garcia, trưởng nhóm nghiên cứu thuộc khoa Công nghệ thông tin (UC3M) cho rằng công nghệ ngày rất cần thiết, hoàn toàn chính xác, liên tục cập nhật tương tự như điều khiển không lưu của ngành hàng không, giúp quản lý giao thông hàng hải đầy đủ và phát hiện dị thường trước khi nó xảy ra. Các nhà khoa học cũng đã phát triển một mẫu thử nghiệm và tích hợp vào hệ thống của công ty, sau khi đã kiểm tra xác nhận mẫu này có thể thực hiện trong thời gian thực với các dữ liệu được cung cấp từ các cảm biến của nó. Mẫu thử nhiệm này có thể theo dõi, phân biệt 2.000 mục tiêu là các con tàu lớn, nhỏ khác nhau. Dữ liệu cung cấp cho mẫu thử nghiệm này được lấy từ 10 cảm biến khác nhau và được cập nhật từng giây. Mẫu thử nghiệm đầu tiên này sẽ mở đường cho việc phân tích và phát triển tiếp theo cũng như nhiều lĩnh vực quan tâm đến dữ liệu thời gian thực. Các nhà khoa học đang nghiên cứu làm thế nào để áp dụng công nghệ tổng hợp thông tin này cho các lĩnh vực khác như người máy, xe không người lái, các hệ thống giám sát môi trường... DT (Theo ScienceDaily)