«Mayflower»: 400 лет спустя
В 1620 году английский парусный галеон «Mayflower» с пилигримами на борту отправился из Старого света в Новый. После выхода из британского Плимута он успешно пересек Атлантику и, проделав путь длиной в 4400 километров, достиг гавани в Новой Англии, ныне штат Массачусетс. Здесь пришельцы основали Плимутскую колонию, которая стала одной из первых, созданных переселенцами из Британии.
До «Mayflower» многие экспедиции на парусных судах просто не достигали своих целей, да и жители колоний нередко поголовно вымирали от голода в первый же год после прибытия. Впоследствии парусник, название которого дословно переводится как «Майский цветок», стал регулярно совершать торговые вояжи.
Недавно другое судно с тем же названием проделало аналогичный путь, правда, вместо побережья штата Массачусетс оно прибыло в канадский город Галифакс. И на судне принципиально не должно было быть ни одного человека. Дело в том, что автономное плавание судна «Mayflower» стало кульминацией многолетнего совместного проекта фирмы IBM и некоммерческой организации ProMare, занимающейся изучением морей и океанов. Автономный тримаран стал первым кораблем под управлением искусственного интеллекта.
Тримаран имеет 15 метров в длину и способен развивать скорость в 20 км/ч. Его бортовое электропитание обеспечивают солнечные батареи. На корабле шесть видеокамер, а также разнообразная аппаратура с полусотней датчиков для определения температуры, солености, акустических свойств и т. д. Во время дальнего похода судно собирало научные данные о влиянии климатических изменений и загрязнений на океан и его обитателей. Цель — изучить возможные методы защиты океанов.
IBM и ProMare совместно разработали софт для управления кораблем без капитана. Для тренировки ИИ и программ оптимизации работы силовой установки судна инженеры использовали петабайты информации. ИИ пришлось прокладывать свой тысячекилометровый путь в тяжелейших погодных условиях. Одновременно сотни датчиков корабля собирали данные об океане, анализировали их и круглые сутки выдавали адекватные ситуации команды управления для беспилотного тримарана. Задача состояла в том, чтобы научить его быстро реагировать на меняющуюся обстановку на море так, как это обычно делают люди в критических ситуациях. Иногда ИИ корабля должен был принимать решения буквально за доли секунды. Испытания показали, что корабль полностью готов к эксплуатации в самых жестких условиях.