Trong xu thế chuyển đổi số mạnh mẽ của ngành vận tải biển, phân khúc giáo dục và đào tạo hàng hải (MET) đang triển khai nhiều giải pháp công nghệ nhằm thích ứng với thực địa. Tiêu biểu là dự án i-MASTER, một tập đoàn đa quốc gia hoạt động trong Khung chương trình Horizon Europe của Liên minh Châu Âu (EU), hướng tới việc tích hợp trí tuệ nhân tạo (AI) vào các môi trường mô phỏng tàu thuyền dưới dạng một "trợ lý giảng dạy thông minh". Khác với xu hướng tự động hóa giảm thiểu vai trò của con người, dự án này tập trung hỗ trợ giảng viên và tối ưu hóa năng lực vận hành cho học viên cùng lực lượng thuyền viên.
1. Giải bài toán giám sát thủ công tại các trung tâm huấn luyện mô phỏng
Sự xuất hiện của các hệ thống thiết bị phức tạp trên tàu, các quy định pháp lý siết chặt và yêu cầu khai thác liên tục thay đổi đang đặt ra áp lực lớn cho thuyền viên hiện đại. Tại các trung tâm huấn luyện, phương thức đào tạo truyền thống buộc một giảng viên phải giám sát thủ công nhiều học viên cùng lúc trên các buồng lái khác nhau. Khối lượng công việc lớn này khiến việc quan sát chi tiết kỹ năng nhận thức tình huống, hành vi hay các thói quen kỹ thuật của từng cá nhân gặp nhiều hạn chế.
Dự án i-MASTER xử lý vấn đề này bằng cách đưa Hệ thống Học tập Thông minh (ILS) vào buồng lái mô phỏng với cấu trúc mô-đun hóa. Hệ thống cho phép xử lý các dữ liệu đo lường xa tần suất cao bao gồm:
Trong suốt bài tập mô phỏng, các thuật toán sẽ phân tích khách quan thời gian phản hồi bánh lái, độ chính xác khi quay trở hướng đi và các chỉ số nhận thức tình huống. Quy trình này giúp xác định các lỗ hổng về năng lực để đưa ra đánh giá định hình ngay trong quá trình huấn luyện, giải phóng giảng viên khỏi các công việc giám sát kỹ thuật thuần túy để tập trung vào kỹ năng cốt lõi về Quản lý nguồn lực buồng lái. Toàn bộ các sai lệch về hiệu suất sẽ được chuyển đổi thành phản hồi sư phạm và hiển thị cụ thể để giảng viên rà soát trong quá trình họp rút kinh nghiệm.
2. Cá nhân hóa lộ trình huấn luyện thuyền bộ
Đối với học viên, công nghệ ILS gạt bỏ các giáo án rập khuôn bằng cách sử dụng thư viện học tập và lộ trình thích ứng để tinh chỉnh nội dung huấn luyện theo nhu cầu từng cá nhân. Ví dụ, nếu một học viên thực hiện tốt các bài tập hành hải trên vùng biển rộng nhưng lại do dự khi điều động tàu trong điều kiện tầm nhìn hạn chế hoặc gặp sự cố mất quyền kiểm soát tàu, AI sẽ tự động đề xuất các kịch bản mô phỏng tiếp theo để tăng cường riêng cho kỹ năng yếu đó.
Toàn bộ tiến trình phát triển của học viên được lập bản đồ dựa trên các Chỉ số hiệu suất cốt lõi (KPIs) tiêu chuẩn hóa. Phương pháp này giúp loại bỏ tính chủ quan trong công tác kiểm tra, cung cấp một hệ thống dữ liệu khách quan phản ánh chính xác mức độ sẵn sàng vận hành thực tế dưới tàu của thuyền bộ.
3. Nỗ lực nghiên cứu đa quốc gia hướng tới an toàn hàng hải
Dự án i-MASTER được dẫn dắt bởi Đại học Arctic UiT (Na Uy), phối hợp cùng nhiều tổ chức nghiên cứu và đào tạo hàng đầu châu Âu bao gồm: Trung tâm Logistics và Dịch vụ Hàng hải Fraunhofer (CML - Đức), Học viện Hàng hải Aboa Mare (Phần Lan), Đại học Gothenburg (Thụy Điển), Đại học Đông Nam Na Uy (USN), Viện Nghiên cứu Đường bộ và Vận tải Quốc gia Thụy Điển (VTI), và Đại học Kinh tế và Kinh doanh Vienna (WU - Áo).
Các báo cáo điều tra tai nạn hàng hải quốc tế liên tục chỉ ra rằng, kỹ năng chuyên môn và năng lực ra quyết định trong tích tắc của con người vẫn là yếu tố giữ vai trò trọng yếu đối với an toàn sinh mạng và phương tiện trong nhiều thập kỷ tới. Trong bối cảnh đó, việc ứng dụng phân tích dữ liệu học tập và số hóa quy trình huấn luyện được kỳ vọng sẽ củng cố năng lực chuyên môn toàn ngành, đồng bộ với đà phát triển của các hệ thống kỹ thuật công nghệ trên các đội tàu thương mại hiện đại.
Nguồn: safety4sea.com
