طوّر فريق بحثي في جامعة كولومبيا البريطانية، حرم أوكاناغان، نظام ذكاء اصطناعي مبتكر يُدعى TrajReducer، قادر على التنبؤ بدقة باتجاهات الإبحار للسفن وأوقات الوصول، مما يوفر دعماً قوياً لموانئ كندا في مواجهة تحديات سلسلة التوريد العالمية. أنجز هذا الإنجاز الدكتور Zheng Lu من كلية الهندسة بالتعاون مع الطالب الدكتوراه Zhang Chengkai، وقد نُشرت الدراسة ذات الصلة في مجلة Ocean Engineering.

أشار الدكتور Zheng Lu إلى أن النقل البحري يحمل أكثر من 80% من حجم التجارة العالمية، لكن الطرق التقليدية للتنبؤ تعاني من بطء السرعة وارتفاع معدلات الخطأ، حيث يفتقد حوالي 30% من بيانات أوقات مغادرة ووصول السفن. يقوم TrajReducer بتحليل أنماط إبحار آلاف السفن، مع دمج بيانات متعددة الأبعاد مثل نوع السفينة، السرعة، الاتجاه، والطقس، لبناء إطار تنبؤ ذكي. "إنه بمثابة GPS مطوّر، لا يسجل المسارات التاريخية فحسب، بل يتنبأ بالوجهة بناءً على خصائص السفينة وعوائد القيادة"، يوضح الدكتور Lu. يحقق النظام تنبؤات عالية الدقة من خلال مقارنة المسار الحالي برحلات تاريخية مشابهة، حتى في المراحل الأولى من الإبحار، مع تقليل استهلاك الموارد الحوسبية بشكل كبير.

تُعد كندا مركزاً تجارياً عالمياً، حيث تتعامل موانئها الأربعة الرئيسية مثل ميناء فانكوفر وميناء Prince Rupert مع أكثر من مائة مليون طن من البضائع سنوياً. أكد الدكتور Zheng Lu أن معرفة ديناميكيات السفن الكبيرة قبل أيام عدة يمكن أن يحسّن تخصيص الأرصفة، جدولة المعدات، وربط النقل البري، مما يعزز الكفاءة التشغيلية بشكل ملحوظ. "حتى التحسينات الطفيفة في الكفاءة يمكن أن تتحول إلى مكاسب اقتصادية كبيرة"، أضاف الطالب الدكتوراه Zhang Chengkai. تكمن الميزة الفريدة لـ TrajReducer في قدرته على التعلم الذاتي التكيفي – مع تغير أنماط الشحن العالمية بسبب الاتفاقيات التجارية، تغييرات البنية التحتية، أو العوامل المناخية، يمكن للنظام تحسين نماذج التنبؤ من خلال التعلم المستمر، مما يضمن موثوقية طويلة الأمد.