Sommario
Un team di ricercatori dell’Università Metropolitana di Osaka ha sviluppato un innovativo modello di intelligenza artificiale spiegabile (XAI) per la navigazione autonoma delle navi, in grado di quantificare il rischio di collisione e motivare le proprie azioni in termini comprensibili e numerici. L’obiettivo è migliorare la fiducia degli operatori marittimi nei sistemi autonomi, offrendo trasparenza nelle decisioni critiche prese dall’AI in scenari di traffico navale complesso, come quelli che si verificano quotidianamente nello Stretto di Akashi, uno dei più trafficati al mondo.
Una nuova era per la navigazione autonoma: decisioni trasparenti e intenzioni chiare
Il modello è stato progettato da Hitoshi Yoshioka, dottorando, e dal professore Hirotada Hashimoto presso la Graduate School of Engineering dell’ateneo. L’intelligenza artificiale non solo calcola in tempo reale i livelli di rischio per ogni nave presente nell’area monitorata, ma spiega anche il motivo per cui sceglie una determinata rotta o manovra, rendendo il processo decisionale accessibile anche a comandanti e operatori umani.
A differenza degli attuali sistemi automatici, spesso percepiti come “scatole nere”, questo approccio garantisce una tracciabilità logica e numerica delle scelte, permettendo al personale umano di verificare, comprendere e approvare le azioni del sistema. In altre parole, la macchina non solo “sceglie”, ma giustifica ogni scelta in relazione ai parametri ambientali e alla dinamica del traffico.
Dalla fiducia all’autonomia completa: la visione di Hashimoto
Secondo il professor Hashimoto, la capacità di spiegare le intenzioni dell’intelligenza artificiale rappresenta una svolta fondamentale per l’adozione dei sistemi autonomi nella navigazione marittima. “Credo che questa ricerca possa contribuire alla realizzazione concreta delle navi senza equipaggio”, afferma, evidenziando come la fiducia umana verso i sistemi automatici dipenda dalla loro trasparenza comportamentale.
Il sistema è progettato per integrare in tempo reale dati su posizione, rotta, velocità e vicinanza delle altre imbarcazioni, analizzando il rischio di collisione su scala numerica. I risultati sono presentati non come comandi ciechi, ma come azioni supportate da una logica comprensibile, dando al comandante la possibilità di validare o correggere la strategia suggerita.
Applicazioni future e contributo alla standardizzazione internazionale
Pubblicato nella rivista Applied Ocean Research con il titolo “Explainable AI for ship collision avoidance: Decoding decision-making processes and behavioral intentions” (DOI: 10.1016/j.apor.2025.104471), il modello si inserisce in un contesto sempre più orientato verso l’automazione marittima sicura e responsabile. I ricercatori sperano che la metodologia proposta venga adottata come standard di riferimento per i futuri sistemi di guida autonoma navale, soprattutto nei paesi asiatici e nordamericani, dove il traffico portuale è in costante aumento.
Il progetto ha ricevuto il sostegno del programma JST SPRING (JPMJSP2139) e della JSPS (23H01627), con la collaborazione della ClassNK, una delle principali società di classificazione marittima a livello globale, garanzia della credibilità industriale dell’approccio sviluppato.
Trasparenza e tracciabilità nel cuore della nuova navigazione AI
La sfida della guida autonoma in mare aperto non riguarda solo la capacità tecnica del mezzo, ma anche la fiducia del comandante e dell’equipaggio nelle decisioni prese dall’intelligenza artificiale. Grazie al lavoro del team giapponese, il paradigma cambia: l’AI non è più solo un motore decisionale nascosto, ma un copilota digitale capace di spiegare, argomentare e adattarsi in modo ragionato all’ambiente circostante. Questo approccio potrebbe costituire una base solida per il futuro della navigazione senza equipaggio, integrando l’uomo nel ciclo di controllo in maniera consapevole e collaborativa.
