2021
Sakari Eskola
AUTONOMISET LAIVAT JA
ALUKSET
2021 | 36 sivua
Sakari Eskola
AUTONOMISET LAIVAT JA ALUKSET
Tämä opinnäytetyö on katsaus autonomisiin laivoihin sekä aluksiin. Työlle ei ollut toimeksiantajaa, joten aihe oli omavalintainen. Aluksi käytiin läpi autonomian historiaa ja kehitystä itsestään liikkuvasta kärrystä autonomisen aluksen konseptiin. Autonomisten alusten kehitystä käytiin läpi aina vuodesta 1970 tähän päivään saakka.
Opinnäytetyössä käsiteltiin merenkulun automaation tasoja ja sitä, miten automaation kehitys kasvattaa hyödyllisyyttä sekä ekologisuutta. Turvallisuuden haittoihin sekä hyötyihin perehdyttiin omassa osiossaan.
Autonomisten alusten teknologiassa perehdyttiin tarkemmin tekniseen puoleen ja siihen, mitä uusia teknologioita autonomiset alukset vaativat. Osa teknologioista on vasta kehitystasolla tehden tutkielmasta kapean.
Opinnäytetyössä tehtiin myös katsaus eri alustyyppeihin ja siihen, miten autonomia näkyy niissä tänä päivänä. Autonomisten alusten tulevaisuudennäkymissä tuotiin esille mahdollisia skenaariota seuraavien 0–20 vuoden aikana.
Opinnäytetyön lopussa tehtiin yhteenveto autonomisten laivojen ja alusten tilanteesta, josta pystyttiin toteamaan kehityksen olleen nopeaa viimeisten vuosikymmenten aikana. Autonomisten laivojen ja alusten markkinoille saapumisen todettiin olevan vielä epävarmaa kehityksen ollessa vasta alussa.
ASIASANAT:
Autonomia, laiva, alus, teknologia
2021 | 36 pages
Sakari Eskola
AUTONOMOUS SHIPS AND VESSELS
This thesis was a survey of autonomous ships and vessels. There was no client for this thesis, so I worked as the author. The thesis introduces history of autonomy and development from self- moving cart to the concept of an autonomous ship. The development of autonomous vessels was considered from 1970 until the present day.
The thesis reviewed the levels of maritime automation and how the development of automation increases utility and ecology. The disadvantages and benefits of safety were discussed in their own section.
In the technology of autonomous vessels, the technical side and what new technologies are required by autonomous vessels were studied in more detail. Some of the technologies are still at the development level, which narrowed the study.
The thesis also provides an overview of the different types of vessels and how autonomy is reflected in them today. The prospects for autonomous vessels set out possible scenarios for the next 0-20 years.
At the end of the thesis, a summary was made of the situation of autonomous ships and vessels, from which it was possible to state that the development has been rapid in recent decades. The entry of autonomous ships and vessels into the market was found to be still uncertain at an early stage of development.
KEYWORDS:
Autonomy, ship, vessel, technology
1 JOHDANTO 6
2 AUTONOMIAN HISTORIAA 7
3 AUTONOMIA LAIVOISSA 10
3.1 Autonomisten laivojen ja alusten kehitys 10
3.2 Merenkulun autonomian tasot 12
3.3 Hyödyllisyys/ekologisuus 14
3.4 Turvallisuusriskit 15
4 AUTONOMISTEN ALUSTEN TEKNOLOGIAT 18
4.1 Kehittynyt sensorimoduuli 20
4.2 RADAR ja LiDAR 21
4.3 Autonominen navigointijärjestelmä 21
4.4 Autonominen koneiston kontrollointi- ja monitorointijärjestelmä 22
4.5 Etäohjattava tukijärjestelmä ohjailulle 23
4.6 Kunnonvalvonnan ylläpitojärjestelmä 23
4.7 Energiatehokkuusjärjestelmä 24
4.8 Rannikon valvontakeskus 25
5 AUTONOMIA ERI LAIVATYYPEISSÄ 26
5.1 Konttialukset 26
5.2 Bulkki- ja tankkerialukset 27
5.3 Ro-ro-alukset 28
5.4 Lautat 29
6 AUTONOMISTEN ALUSTEN TULEVAISUUDENNÄKYMÄT 30
7 YHTEENVETO 34
LÄHTEET 35
Kuva 1. Autonomisten kulkuneuvojen kehitys (Wired brandlab 2016.) 7 Kuva 2. Kuvituskuva Rolls-Roycelta (Maritime-Executive 2017.) 11
Kuva 3. Aragon alus (Onlinelibrary 2019.) 11
Kuva 4. Automaatiotasot (Meriliikenteen kehitys traficom 2019.) 12 Kuva 5. Automaation tasot matkan aikana (Meriliikenteen kehitys traficom 2019.) 13 Kuva 6. Autonomiset toiminnot (Unmanned ship (MUNIN) 2016.) 18 Kuva 7. Konseptin osa-alueet (Unmanned ship (MUNIN) 2016.) 19 Kuva 8. Kameroiden havainnointi (Unmanned ship (MUNIN) 2016.) 20 Kuva 9. Energiatehokkuusjärjestelmä (Unmanned ship (MUNIN) 2016.) 24 Kuva 10. Rannikon tukikeskus (Unmanned ship (MUNIN) 2016.) 25
Kuva 11. YARA Birkeland (Kongsberg 2020.) 26
Kuva 12. Bulkkialus (Marineinsights 2021.) 27
Kuva 13. Ro-ro alus (Ro-ro alukset 2020. 28
Kuva 14. Falco (Autonominen lautta 2018.) 29
TAULUKOT
Taulukko 1. Potentiaaliset riskit (Autonomous shipping 2020.) 15 Taulukko 2. Meriliikenteen skenaariot (Meriliikenteen tulevaisuus 2020.) 31
1 JOHDANTO
Opinnäytetyön päätavoitteena on tutkia autonomisten laivojen ja alusten tilannetta, jo kehiteltyjä teknologiota sekä tulevaisuuden innovaatioita. Teknologioiden kehittyessä autonomiasta alkaa muotoutua entistä varteenotettavampi vaihtoehto perinteiselle me- renkululle.
Itsestään merillä seilaavat alukset saattavat kuulostaa varsin utopistiselta ajatukselta.
Työssä pyritään lähdeaineiston avulla konkretisoimaan ajatus autonomisista aluksista ja selvittämään niiden mukana tuomia piirteitä alati muuttuvaan merenkulkuun.
Tässä opinnäytetyössä esitellään autonomian käsitettä laivoissa ja aluksissa, perehdy- tään niiden käyttämään teknologiaan sekä selvitetään autonomian nykytilannetta eri lai- vatyypeissä. Opinnäytetyön aihe valikoitui omasta mielenkiinnosta merenkulkualaa koh- taan ja sen ajankohtaisuudesta tämän päivän meriteollisuudessa.
2 AUTONOMIAN HISTORIAA
Autonomisten kulkuneuvojen kehitys on jatkunut jo useiden vuosisatojen ajan (kuva 1).
Kuva 1. Autonomisten kulkuneuvojen kehitys (Wired brandlab 2016.)
Ensimmäiset askeleet itsestään liikkuviin kulkuneuvoihin otettiin jo 1500-luvulla, kun Leonardo da Vinci kehitti kärryn, joka pystyi liikkumaan ilman että sitä työnnettiin tai ve- dettiin. Kyseistä kärryä pidetään auton edelläkävijänä ja jopa ensimmäisen robottina.
(Wired brandlab 2016.)
Vuonna 1868 Robert Whitehead kehitti torpedon, joka pystyi liikuttamaan itse itseään veden alla. Whitehead-niminen torpedo pystyi kulkemaan useita satoja jaardeja veden alla. (Wired brandlab 2016.)
1900-luvulle siirryttäessä pidentyneet lentomatkat pakottivat kehittämään avuksi autopi- lottijärjestelmiä. ”Mechanical Mike” oli yksi ensimmäisistä autopilottien prototyypeistä, jonka kehitti Sperry Gyroscope Oy vuonna 1933. Hyrräkompassi seurasi koneen kulku- suuntaa ja kommunikoi hallintalaitteiden kanssa varmistaen tarkan lentoradan. Hyrrä- kompasseja käytetään edelleen olennaisena osana autonomisia kulkuneuvoja. (Wired brandlab 2016.)
Vuonna 1945 insinööri suunnitteli yhden ensimmäisistä vakionopeudensäätimistä, kun hän kyllästyi keinuvaan liikkeeseen autossa ollessaan. Keksinnöstä tehtiin kaupallinen 1958. (Wired brandlab 2016.)
Avaruuskilvan ollessa kovimmillaan vuonna 1961, tutkijat alkoivat suunnitella kulkuneu- vojen laskemista kuun pinnalle ja näin syntyi idea kuukulkijasta. Ongelmia tuotti kuitenkin 2,5 sekunnin vasteaika maan ja kuukulkijan välillä. Tämä ratkaistiin lopulta varustele- malla kulkija kameroilla, jotta se pystyisi autonomisesti seuraamaan tiettyä linjaa maassa. (Wired brandlab 2016.)
Japanista lähtöisin oleva Tsukuba Mechanical valmisti vuonna 1977 matkustajakulku- veuvon, joka pystyi kulkemaan yli 30 km/h nopeudella. Tämä tapahtui tunnistamalla tie- merkintöjä kahden kameran avulla. (Wired brandlab 2016.)
Seuraava iso askel oli vuonna 1987 Ernst Dickmannin kehittämä ”dynaaminen visio”
(VaMoRs). Dickmann asensi porrasperäisen auton keulaan ja perään kameroita, ja tä- män lisäksi 60 mikroprosessoivaa moduulia havaitsemaan esteitä tiellä. VaMoRs osoit- tautui niin menestyksekkääksi, että se pystyi navigoimaan autoa Saksan moottoritiellä lähes 100 kilometrin tuntinopeudella. (Wired brandlab 2016.)
Pääasiallisesti ajatellaan, että autonomisten kulkuneuvojen ainoa tarkoitus on tehdä kul- jettajista matkustajia. Näin ei kuitenkaan ole, vaan hyvä esimerkki on General Atomicsin vuonna 1995 valmistama ”predator”. Tämä miehittämätön lentokone on toiminut jo yli 20 vuoden ajan auttaen lennokkien kehityksessä. Nämä lennokit ovat varustettu teknologi- oilla, joita pystytään käyttämään myös ajoneuvoissa. Näitä ovat esimerkiksi tutkat, jotka pystyvät näkemään pilvien ja savun läpi sekä lämpökamera, joka mahdollistaa ajamisen yöllä. (Wired brandlab 2016.)
DARPA (The U.S Department of Defense`s research arm) kustansi vuosina 2004–2013 useita haasteita, jotka ajoivat autonomista teknologiaa eteenpäin. Vuonna 2007 eräs haaste simuloi 100 kilometrin pituista kaupunkimaista ympäristöä, jonka suoritti neljä au- toa kuuden tunnin sallitussa aikaikkunassa. (Wired brandlab 2016.)
Tesla esitteli vuoden 2015 lopussa autopilottitoimintonsa. Tämä mahdollisti auton kuljet- tamisen ilman ohjausta niin maantiellä kuin moottoritielläkin. Toiminnon merkittävyyttä lisäsi sen tuominen kuluttajille ladattavan tietokoneohjelmiston muodossa. (Wired brandlab 2016.)
Michiganin yliopisto (Mcity) käynnisti vuonna 2015 32 eekkerin kokoisen maailmanluo- kan testialustan autonomisten kulkuneuvojen kehitystä varten. Fordista tuli ensimmäisen autovalmistaja, joka testasi autonomisia kulkuneuvojaan alueella rankoissa ympäristö- olosuhteissa. (Wired brandlab 2016.)
3 AUTONOMIA LAIVOISSA
3.1 Autonomisten laivojen ja alusten kehitys
Ajatus autonomisista laivoista juontaa juurensa 1970-luvulle, jolloin Rolf Schonknecht mainitsi teoksessaan ”Ships and shipping of tomorrow”, että laivojen kapteenit tulevat työskentelemään maalla sijaitsevilla toimistolla. Teoksessa mainitaan myös idea laivojen navigoimisesta tietokoneiden avulla. (Infomaritime 2018.)
Japanissa käynnistettiin vuonna 1983 projekti (japanese intelligent ship project), jossa pyrittiin kehittämään erittäin luotettavia koneistoja sekä automaattisia toimintajärjestel- miä merenkulun osa-alueille. Projektin tavoitteena oli suunnitella systeemejä, jotka pys- tyisivät toimimaan automaattisesti kommunikoiden meren ja maan välillä. Kehittämiskoh- teina oli laivan ajo avomerellä, satamaan saapuminen ja irtautuminen, ankkurointi sekä rahdin käsittely. Kyseisen systeemin suunniteltiin operoivan aluksia maalla sijaitsevalta pisteeltä ilman minkäänlaista avustusta miehistöltä. Toiminnot olivat linkitetty satelliittien avulla ja vuonna 1988 ne simuloitiin tietokoneen avulla. (Infomaritime 2018.)
Vuoteen 2012 siirryttäessä MUNIN (Maritime Unmanned Navigation through Intelligence in Networks) lanseerattiin ja rahoittajaksi tuli Euroopan komissio. Projektin tarkoituksena oli tutkia miehittämättömien alusten teknistä, ekonomista sekä laillista soveltuvuutta me- renkulkuun. MUNIN pyrki suunnittelemaan ja varmistamaan konseptin autonomisesta laivasta. Tässä tapauksessa se määriteltiin alukseksi, jota pääosin ohjataan laivalla si- jaitsevien automaattisen järjestelmien avulla. Kontrollointi tapahtuisi kuitenkin etänä maalta. (Infomaritime 2018.)
DNV-GL teki oman konseptinsa vuonna 2013 miehittämättömästä laivasta, joka kulkee nimellä ReVolt. ReVolt on konsepti päästöttömälle alukselle lyhyitä merimatkoja varten, jossa käytetään akkuihin perustuvaa sähköpropulsiota. Aluksen paino on noin 1800 dwt (dead weight tonnage) ja kapasiteetti 100 teu (twenty-foot equivalent unit). (Infomaritime 2018.)
Norja vakiinnutti paikkansa autonomisten laivojen suunnittelussa vuonna 2013 perusta- essaan AMOKSEN (Centre for autonomous marine operations and systems), joka täh- täsi johtavaksi keskukseksi merenkulun operoinnille ja ohjausjärjestelmille. (Infomaritime 2018.)
Rolls-Roycen käynnistäessä AAWA:n (Advanced Autonomous Waterborne Applications Initiative) 2015 pyrittiin siinä analysoimaan autonomisten laivatoimintojen haasteita eri- laisten tieteellisten osa-alueiden ympärillä. AAWA kehitteli autonomisella ja etäohjauk- sella tapahtuvaa operointia navigointiin, koneistoon sekä muihin laivalla sijaitseviin käyt- töjärjestelmiin (kuva 2). Suuria teollisuuden alan yrityksiä kuten DNV-GL, NAPA, Delta- marin ja Inmarsat oli mukana kehittämässä projektia. Turun yliopisto, Tampereen yli- opisto sekä Aalto-yliopisto olivat mukana tekemässä tutkimustyötä. (Infomaritime 2018.)
Kuva 2. Kuvituskuva Rolls-Roycelta (Maritime-Executive 2017.)
Ensimmäinen miehittämätön alus ”Aragon II” testattiin onnistuneesti merellä tapahtu- neessa kokeessa vuonna 2017 (kuva 3). Alus oli kehitelty puhtaasti korealaisella tekno- logialla, ja testi tapahtui Jangmokin satamassa. (Infomaritime 2018.)
Kuva 3. Aragon-alus (Onlinelibrary 2019.)
3.2 Merenkulun autonomian tasot
Autonomiasta puhuttaessa esille tulee kysymys autonomisten alusten luokittelemisesta.
Useat merenkulkua säätelevät järjestöt sekä meriteollisuuden yritykset ovat kehitelleet luokitusmenetelmiä, joilla selkeytetään autonomian eri ulottuvuuksia. Ulottuvuudet voi- daan jakaa kolmeen eri luokkaan: kompleksisuus, miehitys sekä autonomisuus. Komp- leksisuudella haetaan sitä, millä alueella alus liikkuu. Näitä paikkoja ovat muun muassa avomeri, rannikko ja saaristo. Myös alueella olevien muiden alusten määrä otetaan huo- mioon. Miehitystä käsiteltäessä huomataan, että alus voi toimia täysin miehitettynä, jol- loin komentosilta on koko ajan valvonnassa. Miehistö voi myös olla laivalla, mutta siirtyä komentosillalle tilanteen vaatiessa. Viimeisellä tasolla komentosilta on kokonaan miehit- tämätön. Aluksella voi kuitenkin olla muita ihmisiä kuten matkustajia. (Traficom merilii- kenteen kehitys 2019.) IMO: lla (International Maritime Organization) kehitetty taulukko ja siihen liittyvät kriteerit havainnollistavat asian (kuva 4).
Kuva 4. Automaatiotasot (Meriliikenteen kehitys traficom 2019.)
Aluksen operoidessa merellä sen autonomian tasoon vaikuttavat tekijät saattavat muut- tua tilanteen mukaan matkan aikana. Poikkeustilanteissa kuten aluksen juuttuessa tai tulipalon sattuessa saatetaan apuna käyttää MIRG:a (Maritime Incident Response Group), joka on tällaisia tilanteita varten erikoistunut meripelastusryhmä. Kuvassa 5 esi- tetty IMO: n taulukko kuvastaa tilanteita, miten jokaisen tason alus toimii missäkin mat- kan vaiheessa.
Kuva 5. Automaation tasot matkan aikana (Meriliikenteen kehitys traficom 2019.)
3.3 Hyödyllisyys/ekologisuus
Kehitys kohti autonomisia aluksia käy kuumana, joskin kukaan ei pysty varmasti sano- maan milloin, jos koskaan tullaan näkemään täysin miehittämättömiä aluksia. Uusien innovaatioiden noustessa pinnalle, herää keskustelu alusten hyödyllisyydestä ja siitä, ovatko ne kannattavia.
Allianz Global Corporate & Security arvioi, että 75–96 % laivoilla tapahtuvista onnetto- muuksista johtuu ihmisen tekemistä virheistä. (Autonomisten alusten hyödyt 2018). Täl- löin alusten automatisointi vähentäisi huomattavasti virheiden tapahtumista. Näin ollen myös rahaa säästyisi yrityksiltä muihin kustannuksiin.
Merirosvous on valtava ongelma meriliikenteessä. Maailmalla vallitseva Covid-19 pan- demia on kasvattanut piratismia arvioilta 24 % aikaisempaan verrattuna. (Piratismi 2020). On arvioitu, että piratismi aiheuttaa vuosittain noin 12 miljardin dollarin tappiot maailman merillä. (Piratismin hinta 2020). Tästä syystä miehittämättömät alukset vähen- täisivät huomattavasti kustannuksia, koska aluksilla ei olisi miehistöä, jota pitäisi valta- villa summilla vakuuttaa.
IFSMA (Federation of Shipmasters’ Associations) julkaisi paperin, jonka mukaan työ- paikkojen menetysten takia autonomisia aluksia pitäisi vastustaa. Kuitenkin ICS: n (In- ternational Chamber of Shipping) raportin mukaan tällaisesta ongelma ei ole syytä huo- lestua. Tälläkin hetkellä on pulaa meriliikenteen työntekijöistä ja automaatio vain lisäisi töitä uusien työpaikkojen syntyessä.
Autonomiaa kohti liikuttaessa saadaan tarkasteluun alusten ekologisuus sekä ympäris- töhyödyt. Jos aluksen kulkunopeutta pienennetään 10 %, niin polttoainekustannuksissa voitaisiin säästää jopa 30 %. Tätä kutsutaan nimellä ”slow steaming”. (Sininen kasvu 2020.) Useissa tapauksissa tämä ei kuitenkaan ole mahdollista, koska aluksen muut juoksevat kulut nousevat tätä etua suuremmaksi. Miehittämättömällä laivalla tilanne voisi olla toinen muiden kulujen ollessa alhaisempia.
Rolls-Roycen teknologiajohtaja Sauli Eloranta kertoo Rolls Roycen haastattelussa myös maalla tapahtuvien kuljetusprosessien tärkeydestä ympäristöhyötyjen tarkastelussa ”Au- tonomia saattaa antaa mahdollisuuksia siihen, että laivakoot voivat olla hiukan pienem- piä. Tulevaisuudessa ei tarvitse rakentaa nykyisenkaltaisia megasatamia laivojen ope- rointiin, laivojen lastaaminen on nopeampaa ja lastit voidaan jakaa laivojen kesken
järkevämmin. Tällöin osaa lastista ei tarvitse jatkokuljettaa pitkillä rekka- tai junakuljetuk- silla, vaan lastit saadaan kuljetettua meriteitse pienempiin satamiin lähemmäs määrän- päätä.” (Sininen kasvu 2020.)
3.4 Turvallisuusriskit
Uusien innovaatioiden kehittyessä syntyy myös uusia riskejä meriliikenteessä. Tutkimuk- set osoittavat, että vaikka yhteentörmäyksen ja karille ajamisen riski pienentyy niin navi- gointiin liittymättömät riskit kasvavat. Näitä riskejä ovat tulipalo, räjähdykset sekä tulvi- minen. (Autonomous shipping 2020.) Eri tilanteissa havaittuja riskejä on esitetty taulu- kossa 1.
Taulukko 1. Potentiaaliset riskit (Autonomous shipping 2020.)
Autonomisten laivojen turvautuessa ohjelmistoihin ja konnektiivisuuteen on kyberturval- lisuuden riski noussut esiin. Niiden ollessa riippuvaisia informatiivisista teknologiasys- teemeistä niin maissa kuin merelläkin, on huomattavasti todennäköisempää, että ky- berhyökkäykset kohdistuvat kyseisiin aluksiin. Hakkereiden olisi mahdollista päästä etä- ohjaukseen käsiksi suoraan toimintalinkin kautta. Näitä uhkia varten kehitellään koko ajan edistyneempiä ja parempia suojausmekanismeja niin datankäsittelylle, tietoverkolle kuin koneistollekin. (Autonomous shipping 2020.)
Yritykset ovat kehittäneet uusia teknologioita parantaakseen liiketoiminnan tehokkuutta, vähentääkseen kustannuksia sekä parantaakseen turvallisuutta. Uusien teknologioiden hyödyntämiseen ja kehittämiseen menee kuitenkin huomattavasti vähemmän aikaan kuin mitä säännöksiä tekevät organisaatiot ehtivät niitä standardisoimaan. Tämä taas johtaa haavoittuvuuksiin ja mahdolliseen kehityksen hidastumiseen. Siksi luokituslaitos- ten sääntöjen laatijoiden onkin oltava kehityksessä tiiviisti mukana. (Autonomous ship- ping 2020.)
Tavallisesti vastuu meriliikenteessä on liitetty ihmisiin tai organisaatioihin kuten laivan- varustamoihin. Vastuun kohdistaminen muuttuu kuitenkin huomattavasti vaikeammaksi, kun kyseessä on algoritmi, jota ei voida pitää moraalisena eikä eettisenä toimijana. Tästä haasteesta keskustellaan laajasti autonomisen liikkumisen ympärillä ja yleisimpiä mo- raalisia kysymyksiä pyritäänkin selvittämään erilaisten testausten ja esimerkkien avulla.
(Autonomous shipping 2020.)
Autonomisten alusten suunnitteluprosessissa odotetaan nousevan esille monia eettisiä ongelmia. Tähän asti aluksia on pääosin ohjattu ihmisen toimesta, tulevaisuudessa taas koneiden ja laitteiden toimesta. Tämä vaatiikin erilaisten skenaarioiden läpikäymistä, joissa esimerkiksi kommunikointi koneiden välillä vikaantuu tai katkeaa kokonaan. Sel- laisen teknologian kehittäminen, joka pystyy vastaamaan jokaiseen mahdolliseen tilan- teeseen, on niin haastavaa, että rajan vetäminen lakiin liittyviin vastuihin on oma ongel- mansa. Tästä syystä asiaa on tarkasteltava huolellisesti niin laivanomistajan, kuin val- mistajankin kannalta, jotta turvallisuusrakenteesta saadaan järkevä vakuutuksienkin osalta. (Autonomous shipping 2020.)
Erilaisia eettisiä skenaarioita syntyy valtavasti asiaa käsiteltäessä. Yksi esimerkki kuuluu näin: Autonomisen laivan oli tarkoitus navigoida mahdollisimman taloudellista reittiä. Lä- hellä alusta miehitetty matkustajalaiva oli kaatunut, eikä kommunikointi onnistunut auto- nomisen aluksen kanssa. Miehitetyn aluksen matkustajilla ei siis ollut muuta vaihtoehtoa kuin odottaa apua. Tässä tilanteessa autonominen alus ei välttämättä tunnista onnetto- muutta eikä matkustajien vaaratilannetta. Kuka on siis vastuussa siitä, ettei onnetto- muutta ole tunnistettu eikä apua ole annettu? (Autonomous shipping 2020.) Toinen re- levantti eettinen kysymys liittyy aluksen navigointi- ja kommunikointilaitteisiin. Kuvitel- laan, että autonominen alus seilaa tavallista reittiään kahden sataman välillä. Jostain tuntemattomasta syystä päädytään tilanteeseen, jossa autonominen alus on
törmäyskurssilla toisen, miehitetyn aluksen kanssa. Miten autonominen alus ratkaisee tilanteen; väistääkö autonominen alus itse, jonka seurauksesta se ajaa karille, vai tör- määkö se toiseen alukseen, jolloin vältytään karilleajon taloudellisista seurauksista mah- dollisten ihmisuhrien kustannuksella? Nämä ovat kehittyvälle teknologialle yksiä suurim- pia kysymysmerkkejä, joihin koitetaan kuumeisesti löytää vastausta.
Luvussa 3.2 mainitaan autonomisten laivojen hyödyksi miehittämättömyys tilanteessa, jossa merirosvot kaappaavat aluksen. Asialla on kuitenkin kääntöpuolensa tässäkin asi- assa. Suuret rahtialukset palkkaavat useasti yksityisten yritysten vartijoita turvaamaan rahtia matkan ajaksi. Tämän ollessa kallista laivanomistajille, täytyy kuitenkin miettiä ti- lannetta, jossa laivassa ei ole miehistöä ollenkaan. Tällöin aluksen arvokas lasti ei ole suojattuna ja riski kaappaamiselle kasvaa huomattavasti.
4 AUTONOMISTEN ALUSTEN TEKNOLOGIAT
Vuonna 2016 valmistuneessa MUNIN (Maritime Unmanned Navigation through Intelli- gence in Networks) -projektissa kehitettiin konsepti miehittämättömälle kauppa-aluk- selle. Konseptin tarkoituksena oli selvittää aluksen teknistä, ekonomista sekä laillista käyttökelpoisuutta. (Unmanned ship (MUNIN) 2016.) Lukuisat meriteollisuuden yritykset suunnittelevat jatkuvasti uusia toimintoja, joilla aluksia pystyttäisiin tulevaisuudessa oh- jaamaan. Seuraavassa käsitellään kuitenkin MUNIN-projektin kehittämiä teknologioita autonomisten alusten operointiin (kuva 6).
Kuva 6. Autonomiset toiminnot (Unmanned ship (MUNIN) 2016.)
Konsepti jakautuu pääpiirteissään seitsemään eri osa-alueeseen (kuva 7):
• Kehittynyt sensorimoduuli (An Advanced Sensor Module)
• Autonominen navigointijärjestelmä (An Autonomous Navigation system)
• Autonominen moottorin kontrollointi- ja monitorointijärjestelmä (An autonomous Engine and Monitoring Control System)
• Etäohjattava tukijärjestelmä aluksen ohjailulle satamassa (Remote Manoeuvring Support System)
• Kunnonvalvonnan ylläpitojärjestelmä (Maintenance Interaction System)
• Energiatehokkuusjärjestelmä (Energy Efficiency System)
• Rannikon ohjauskeskus (A Shore Control Centre)
Kuva 7. Konseptin osa-alueet (Unmanned ship (MUNIN) 2016.)
4.1 Kehittynyt sensorimoduuli
Miehittämättömissä aluksissa sensorit sekä sensoreiden datan käsittely ovat korvaa- massa miehistön tarpeen havainnoida aluksen ympäristöä. Kehittynyt sensorimoduuli on vastuussa esteiden havainnoinnista, luokittelusta sekä ympäristön seuraamisesta. Sen- sori käyttää saamaansa dataa (kuva 8.) infrapunasta, spektrikameroista sekä tutkasta erilaisista esteistä päättääkseen, onko niistä vaaraa alukselle tai tarvitseeko estettä tut- kia tarkemmin. Sensorit tarkkailet jatkuvasti aluksen lähiympäristöä sekä ympärillä kul- kevaa laivaliikennettä välittäen tietoa eteenpäin ohjausyksikköön. Järjestelmä kerää ja arvioi dataa navigointi-, meteorologia- sekä turvallisuussensoreista luodakseen kartan itselleen mahdollisista esteistä sekä vaaroista. Näin ollen useista sensoreista saatu data sulautetaan yhteen, jolla saadaan vähennettyä ongelmatilanteita. (Unmanned ship (MU- NIN) 2016.)
Kuva 8. Kameroiden havainnointi (Unmanned ship (MUNIN) 2016.)
4.2 RADAR ja LiDAR
RADAR (Radio detection and Ranging) käyttää etäisyyksien mittaamiseen radioaaltoja, kun taas LiDAR (Light Detection and Ranging) visuaalista-, tai infrapunavaloa. Etäisyyttä mittaavilla laitteilla on lähetin, joka välittää signaaleja sekä vastaanotin, mikä mittaa lä- hetettyjen pulssien viivettä ja tulosuuntaa niiden heijastuessa kohteesta. Merkittävä ero RADAR:issa ja LiDAR:issa on niiden kyky hahmottaa esteitä ja ympäristöään. RADAR käyttää leveän säteen antenneja, joka tekee pienten yksityiskohtien erottamisesta erit- täin haasteellista. LiDAR taas perustuu käytännössä kokonaan lasereihin, joiden avulla pystytään tuottamaan kapea sekä kollimoitu säde. Näin ollen LiDAR pystyy tuottamaan huomattavasti tarkemman kuvan kohteesta. Haittapuoli LiDAR:issa on kuitenkin sen herkkyys säävaihteluille, kuten sateelle ja sumulle. Radioaallot läpäisevät pilvet, savun ja sumun tehokkaammin kuin visuaaliset sensorit tehden RADAR:ista selkeän valinnan kaukokartoitusjärjelmäksi aluksissa. (Sensorimoduulit 2020.)
4.3 Autonominen navigointijärjestelmä
Autonominen navigointijärjestelmä pitää huolen, että alus seuraa sille suunniteltua reittiä sallittujen poikkeamien sisällä, jotka sille on ennestään asetettu. Poikkeavuuksia voi syn- tyä äkillisesti muuttuvista sääolosuhteista tai monimutkaisista liikennetilanteista. Tästä syystä MUNIN-projektissa kehitettiin syvänmeren navigointisysteemi (Deep Sea Naviga- tion System), joka:
• havainnoi muita aluksia sille ennalta määrättyjen lakien ja ohjeistuksien perus- teella
• ohjaa alusta sille annettujen sääntöjen mukaisesti
• optimoi valtamerien yli suuntautuvat matkat sääolosuhteiden mukaisesti
• operoi laivaa vallitsevissa sääolosuhteissa kunnioittaen IMO:n määrittelemiä kri- teerejä
4.4 Autonominen koneiston kontrollointi- ja monitorointijärjestelmä
Suunniteltu järjestelmä on parannus jo olemassa oleville laivan automaatiotoiminnoille sekä ohjausjärjestelmille. Järjestelmän päätavoite on lisätä kehittyneempiä kunnonseu- rantaan liittyä toimintoja. Kun digitaalisia käyttöliittymiä lisätään navigointisysteemiin, mahdollistaa se konehuoneiden sekä muiden teknisten systeemien operoinnin autono- misesti ilman miehistöä. Kriittisten teknisten systeemien jatkuva monitorointi on elintär- keää, jotta vältytään toimintahäiriöiltä ja hajoamisilta matkan aikana. Jatkuva monitorointi on tärkeää myös paremman ylläpidon suunnittelemiseksi. Monitoroinnilla pystytään hy- vissä ajoin ennakoimaan tulevat huoltoa vaativat toimenpiteet ja seuraamaan järjestel- mien kuntoa. (Unmanned ship (MUNIN) 2016.)
Aluksen koneisto itsessään sisältää valtavan määrän osia. Kaikista komponenteista ei kuitenkaan tulee riskitekijöitä, jos ne jätetään valvomatta. Tästä syystä pitäisi luoda kri- teerit, joilla koneistojen heikkoja kohtia pystyttäisiin tunnistamaan ja niiden pohjalta ra- kentamaan luotettavuusmalli. Luotettavuusmallin avulla tunnistettaisiin häiriötilanteiden yleisyys ja niihin liittyvien vikojen määrä. Esimerkkinä päämoottorin arvioinnissa häiriö- alttiit komponentit valitaan niille määritellyn riski-indeksin mukaisesti. Tämä tehdään pro- sessoimalla saatua dataa useilta kokeneilta insinööreiltä. Myöhemmin komponentit ka- tegorisoidaan korkean riskin komponentista matalan riskin komponenttiin ja komponen- tit, joilla on suurin riski-indeksi, otetaan analysoitavaksi. Saatavilla olevan datan perus- teella pystyisi pääkoneisto operoimaan 912 tuntia merellä ilman valvontaa, joka ylittää helposti MUNIN:in asettaman luotettavuus standardin, jonka mukaan koneiston on pys- tyttävä operoimaan 500 tuntia ilman ihmisen puuttumista. Täytyy kuitenkin muistaa, että näitä kriteerejä on sovellettu vain pieneen valikoimaan aluksia ja tarvitaan huomattavasti lisää dataa häiriötilanteista, jotta järjestelmistä voidaan muokata entistä varmempia ja ennakoivampia. (Autonomisen koneiston luotettavuus 2021.)
4.5 Etäohjattava tukijärjestelmä ohjailulle
Tukijärjestelmä auttaa toteuttamaan liikkeitä, joilla vältytään yhteentörmäyksiltä sen na- vigoidessa rajoittuneilla vesialueille sekä satamissa. Odotetun liikeradan tarjoaminen aluksen etäohjaukselle on elintärkeää turvallisen ja tehokkaan miehittämättömän laivan operoinnille. Järjestelmä siis tarjoaa alukselle ennusteita sen liikkumisesta erilaisista pe- räsimestä sekä moottorista saaduista komennoista tietylle alukselle tietyssä ympäris- tössä. Etähallinnan tukijärjestelmä välittää laskutoimituksia ja ennusteita aluksen odotet- tavissa olevista liikkeistä ohjauskyvyn rajoitusten alaisena. Tämä voidaan tehdä jopa ra- joitetulla tiedonsiirtoyhteyden kapasiteetilla ja sitä voidaan käyttää vaativien ohjausten suorittamiseen tarkistamalla suunnitellun komentojonon tulos. Nämä liike-ennusteet mahdollistavat erittäin tarkan autonomisen navigoinnin. (Unmanned ship (MUNIN) 2016.)
4.6 Kunnonvalvonnan ylläpitojärjestelmä
Teknisen puolen toiminnot ovat yksi haastavimmista osa-alueista siirryttäessä kohti au- tonomisia ja miehittämättömiä aluksia. Nykypäivän alukset on suunniteltu ja rakennettu niin, että laiva ei toimi itsenäisesti. Ilman miehistöä toimivat järjestelmät tulee suunnitella uudelleen tai kehittää uusia prosesseja, jotta varmistutaan aluksen toimintakyvystä ilman ongelmia. Ylläpitostrategia sisältää laivajärjestelmän uudelleensuunnittelun kuten myös uuden vuorovaikutusjärjestelmän kehittämisen huollolle. Näitä toimintoja ovat laajen- nettu laitteiden seuranta sekä koontitoimintojen avulla satelliittiviestinnän kaistanlevey- den minimoiminen. Hankkeessa on analysoitu olemassa olevien alusten teknisiä järjes- telmiä ja nostettu esiin ne järjestelmät, jotka tarvitsevat parempaa seurantaa ja tukitoi- mintoja. (Unmanned ship (MUNIN) 2016.)
4.7 Energiatehokkuusjärjestelmä
Energiatehokkuuden optimointiin on useita eri mahdollisuuksia. Monet näistä ovat sovel- tuvia myös tavanomaisille laivoille ja kasvanut instrumentointiaste sekä automatisoitu ohjaus yksinkertaistavat toteutusta. Autonomisilla ja miehittämättömillä aluksilla tulee olemaan jonkin verran erilainen rakenne moottoreissa sekä käyttövoimassa verrattuna tämän päivän aluksiin. Yksi merkittävä ero on korkeammat irtisanomisvaatimukset.
Moottoreiden, käyttövoiman sekä ohjausjärjestelmien ja mahdollisesti myös dieselsäh- köjärjestelmien uudistaminen on välttämätöntä. Majoituksen että raskaiden polttoainei- den käytön poistaminen mahdollistaa uudentyyppisiä energianhallintamenetelmiä. MU- NIN:in energiatehokkuusjärjestelmä optimoi energiankäsittelyä sekä polttoaineen kulu- tusta analysoimalla aluksen energiantarvetta ja käyttää tätä perustana säätäessään moottorin ohjausjärjestelmiä. Energiatehokkuusjärjestelmä pyrkii käyttämään sivutuot- teena syntyneen hukkalämmön sekä muut saatavilla olevat energianlähteet hyödylli- sesti. Samanaikaisesti järjestelmä laatii raportteja kulutuksesta, päästöistä sekä suori- tuskyvystä maalla toimivalle operoitsijalle (kuva 9). (Unmanned ship (MUNIN) 2016.)
Kuva 9. Energiatehokkuusjärjestelmä (Unmanned ship (MUNIN) 2016.)
4.8 Rannikon valvontakeskus
Rannikon kontrollikeskus toimii jatkuvasti miehitettynä valvonta-asemana autonomisten alusten tarkkailuun ja ohjaukseen. Suurimman osan ajasta alukset liikennöivät ilman minkäänlaista tarvetta rannikolta operoimiseen. Tilanteissa, joissa automatisoidut järjes- telmät eivät pysty hoitamaan tilannetta turvallisesti, antaa kontrollikeskus apua alukselle.
Rajat sille, mitä pidetään turvallisena ovat muokattavissa operatiivisten rajoitusten puit- teissa. Operatiiviset rajat sisältävät muitakin tekijöitä, kuten näkyvyys, aallonkorkeus ja liikenne. Oikeudellisesta näkökulmasta tämän valvontayksikön on suunniteltu ottavan osan vastuista pois alusten päälliköiltä ja niiden insinööreiltä. Rannikolla toimivan yksi- kön tehtäviksi muodostuu laivan energianhallinta sekä huollon suunnittelu. Tämän poh- jalta alus tulee toimimaan enimmäkseen automaattisessa tilassa. Tilanteissa, joissa vaa- ditaan vältteleviä liikkeitä tai rutiinisäätöjä, siirtyy alus autonomiseen tilaan muutoksien ajaksi. Kun kontrollikeskus antaa komentoja laivalle, siirtyy laivan toiminnot etäohjausti- laan. Hätätilanteissa alus aktivoi vikasietotilan, jos esimerkiksi yhteys aluksen ja keskuk- sen välillä on menetetty. MUNIN-konsepti luottaa kontrollikeskuksen hoitavan monimut- kaiset tilanteet, sillä aluksella oleva autonominen ohjausjärjestelmä pystyy toimimaan ainoastaan sille annettujen raja-arvojen sisällä (kuva 10). Tämä myötävaikuttaa teknisen monimutkaisuuden ja järkevyyden väliseen tasapainoon, joka tekeekin tästä varteenotet- tavan konseptin. (Unmanned ship (MUNIN) 2016.)
Kuva 10. Rannikon tukikeskus (Unmanned ship (MUNIN) 2016.)
5 AUTONOMIA ERI LAIVATYYPEISSÄ
5.1 Konttialukset
Lähitulevaisuudessa tuskin tullaan näkemään suurten konttialusten liikkumista autono- misesti. Kongsberg on kuitenkin ensimmäinen yritys, joka tuo vesille ensimmäisen pie- nen luokan konttialuksen YARA Birkelandin (kuva 11). Kyseinen alus on autonominen ja akkusähköpropulsiolla toimiva 80-metrinen konttialus, joka kuljettaa lannoitteita Norjassa Porsgrunnin satamasta Breivikin satamaan. Alkuun alukseen asennetaan ohjauskeskus, ja kun laiva on valmis toimimaan autonomisesti, tullaan tämä keskus poistamaan. Ta- voite on saada aluksesta autonomisesti toimiva vuoteen 2022 mennessä. Tällainen pie- nen luokan konttialus tulee vähentämään päästöjä noin 40000 dieselillä toimivan rekan matkan verran vuodessa. (Kongsberg 2020.)
Kuva 11. YARA Birkeland (Kongsberg 2020.)
5.2 Bulkki- ja tankkerialukset
Bulkki- ja tankkerialukset kuljettavat suuria määriä raaka-aineita irtolastina. Bulkkialukset kuljettavat tavanomaisesti kuivia raaka-aineita, kuten malmia tai hiiltä (kuva 12). Tank- kerialukset taas kuljettavat raaka-aineita nestemäisessä muodossa, kuten öljyä tai nes- temäistä kaasua. (Marineinsights 2021.) Alusten ympärillä on lukuisia suunnitelmia ja ideoita niiden muuttamisesta autonomisiksi. Vaikka teknologia alusten valmistamiseen olisikin jo olemassa, ei meriliikenteen lait ja niitä säätävät organisaatiot pysy perässä nopeassa kehityksessä. Tästä syystä emme luultavasti tule vielä lähitulevaisuudessa näkemään valtamerten yli seilaavia kuljetusaluksia.
Kuva 12. Bulkkialus (Marineinsights 2021.)
5.3 Ro-ro-alukset
Ro-ro-nimitys tulee sanoista ”roll on roll off”. Alus siis lastataan joko sivusta, keulasta tai perästä eikä sen lastaamiseen tarvita nosturia. Kongsberg solmi vuonna 2020 sopimuk- sen, jossa se toimittaa norjalaiselle elintarvikejakelija ASKO:lle kaksi kokonaan sähköllä toimivaa autonomista ro-ro-alusta (kuva 13). Nämä ro-ro-alukset korvaavat 2 miljoonaa rekkakilometriä säästäen 5000 tonnia hiilidioksidia vuodessa. (Ro-ro alukset 2020.) Mo- lempien alusten on tarkoitus aloittaa toimintansa tammikuussa 2022. Aluksiin tullaan asentamaan komentosilta sen valmistuessa. Vakiinnuttuaan alukset tulevat toimimaan autonomisesti pystyen kuljettamaan 16 täyteen lastattua EU traileria, joiden pituus on 14 metriä ja kantavuus 32000 kiloa. (Maritime journal 2021.)
Kuva 13. Ro-ro-alus (Ro-ro-alukset 2020.
5.4 Lautat
Lautat kuljettavat ihmisiä ja ajoneuvoja lyhyitä merimatkoja, esimerkiksi kahden saaren välillä. Iso harppaus autonomisille lautoille otettiin joulukuussa 2018, kun Rolls-Royce sekä Finferries yhdessä operoivat lautta-alusta täysin autonomisesti Turun saaristossa.
Falco-niminen lautta (kuva 14.) operoi autonomisesti Paraisten ja Nauvon satamien vä- lillä. Paluumatkalla alusta operoitiin etänä Turusta käsin. Lautassa hyödynnettiin Rolls- Roycen Ship Intelligence -teknologiaa sekä järjestelmiä. Lautalle kutsuttiin 80 vierasta, jotka pääsivät todistamaan aluksen autonomista operointia. Alus seurasi ja havainnoi tekoälyn avulla ympärillä olevia esteitä sekä harjoitti niiden väistämistä. Lauttaan asen- nettiin myös autonominen navigointijärjestelmä, jonka avulla se pystyi suorittamaan ran- tautumisen ilman miehistön apua. Tarkka ja yksityiskohtainen kuva aluksen ympäristöstä saatiin luotua useiden kameroiden sekä sensorien avulla. Tilannekuva lähetettiin Finfer- riesin etäoperointikeskukseen Turkuun, josta aluksen päällikkö valvoi tilannetta ja oli val- miina puuttumaan tilanteeseen etäoperoinnin kautta, jos tilanne olisi sitä vaatinut.
Kuva 14. Falco (Autonominen lautta 2018.)
6 AUTONOMISTEN ALUSTEN TULEVAISUUDENNÄKYMÄT
Tällä hetkellä eletään vaihetta, jossa etsitään kuumeisesti uusia teknologioita, joilla au- tonomisista aluksista tehtäisiin varteenotettava vaihtoehto tämän päivän aluksille. On ennustettu, että datan määrä, vaihdanta sekä analytiikka tulisivat kasvamaan valtavasti tulevien vuosien aikana. Vuosien 2017–2022 välillä internetliikenteen on ennustettu ne- linkertaistuvan. Tämän myötä IT-resurssien ja energian kysyntä tulee kasvamaan myös reilusti. Merenkulun toimialan kärsiessä järjestelmällisistä tehottomuuksista, on digitaali- sien työkalujen käyttöönotto varsin hidasta. Uutta tekniikkaa ja viestintävälineitä on jo kehitetty, kuitenkaan merenkulkuala ei ole kaikkia mahdollisuuksiaan hyödyntänyt. Tällä hetkellä julkinen data julkaistaan vuosittain viranomaisille. Jos data olisi saatavilla reaa- liaikaisesti, olisi viranomaisten helpompi seurata tilannetta ja digitalisaation kasvua. Vuo- teen 2030 mennessä odotetaan tiedonsiirron, satamien automatisaation, väylä- ja olo- suhdetietojen sekä sääntelyn edenneen pitkälle. (Meriliikenteen tulevaisuus 2020.) Tälläkin hetkellä on rakenteilla aluksia, jotka pystyvät operoimaan minimimiehistöllä. On ennustettu, että seuraavien 5–10 vuoden aikana rakennettaisiin aluksia, joita ohjattaisiin maalta käsin ilman miehistöä. Kokonaan autonomisten alusten saapuminen meriliiken- teeseen on ennustettu tapahtuvan mahdollisesti seuraavan 10–15 vuoden aikana. Etä- ohjauksen saapuessa vanhojen toimintojen rinnalle lisääntyy ihmisen ja koneen välinen kommunikointi. Tämän kommunikoinnin uskotaan kuitenkin vähenevän, kun tekoäly kas- vattaa rooliaan päätöksenteossa ja näin ollen ihmisen rooli vähenee. Mitä kauemmas arviot laiva-automaation kehityksestä ulottuvat, sitä epävarmempia niistä tulee. (Merilii- kenteen tulevaisuus 2020.)
Tutkimusten avulla on pystytty selvittämään todennäköisiä skenaarioita, jotka tulevat ta- pahtumaan lyhyellä (0–5 vuotta) tai keskipitkällä (5–20 vuotta) aikavälillä. Näitä skenaa- rioita on kuvattu hyvin taulukossa 2. Taulukossa olevat tähdet määrittelevät skenaarioi- den todennäköisyyksiä (*=heikko **=keskimääräinen ***=vahva). (Meriliikenteen tulevai- suus 2020.)
Taulukko 2. Meriliikenteen skenaariot (Meriliikenteen tulevaisuus 2020.)
Ilmiö Meriliikenteen skenaario
0–5 vuotta 5–20 vuotta
Globalisaatio ja alu- eellistuminen
Meriliikenteen glo- baali kasvu hidas- tuu
** **
Meriliikenne alueel- listuu
**
Uudet paikallisen tuotannon teknolo- giat lisäävät raaka- ainekuljetusten osuutta
*
Aluskoon kehitys eriytyy alustyypeit- täin ja liikennöinti- alueittain
*** ***
Varustamoliiketoi- minnan omistus siirtyy yhä enem- män Suomesta ul- komaille
* *
Leudot jäätalvet yleistyvät Suo- messa
*** ***
Arktiset meriväylät avautuvat
**
Meriliikenne liite- tään EU:n päästö- kauppajärjestel- mään
*
Aluskanta uudistuu merkittävästi
***
Ilmastonmuutos Vaihtoehtoiset polt- toaineet yleistyvät alusten polttomoot- toreissa
*** ***
Vaihtoehtoiset käyttövoimat yleis- tyvät meriliiken- teessä
***
Alusten energiate- hokkuus paranee
*** ***
Alusten kulkuno- peudet laskevat
* *
Hybridialukset yleistyvät
*** ***
Alusten runkoon kiinnittyvää eliöstöä aletaan säännellä
*** ***
Muu ympäristö- sääntely
Vedenalaista me- lua aletaan sään- nellä
*
Alusjätteen vähen- tämistä ja kierrä- tystä edistetään
*** ***
Merenkulun digi- taaliset palvelut va- kiintuvat
*** ***
Satamien automaa- tio etenee
**
Digitalisaatio, auto- maatio ja autono- mia
Älykkäät ja autono- miset alukset yleis- tyvät
*
Kyberturvallisuus nousee entistä tär- keämpään rooliin
*** ***
Merenkulkualan di- giosaaminen koros- tuu
*** ***
Merenkulun sään- tely uudistuu vas- taamaan automaa- tion ja digitalisaa- tion tarpeisiin
**
Kaupungistuminen lisää merikuljetus- ten kysyntää
* *
7 YHTEENVETO
Tämän opinnäytetyön tavoitteena oli perehtyä autonomisiin laivoihin ja aluksiin. Tarkoi- tuksena oli selvittää autonomian kehitystä aina itsestään liikkuvasta kärrystä autonomi- sesti toimiviin aluksiin. Opinnäytetyössä käytiin läpi käsitettä autonomiasta ja siitä, miten kyseinen konsepti toimii. Tämän lisäksi perehdyttiin alusten käyttämään teknologiaan ja miten autonomia näkyy nykypäivän alustyypeissä. Työssä tarkasteltiin myös autonomis- ten laivojen ja alusten tulevaisuudennäkymiä ja sen myötä mahdollisesti syntyviä ske- naarioita.
Tutkimuksesta selvisi, että viimeisen muutaman vuosikymmenen aikana teknologia au- tonomisten alusten saattamiseksi merille on edennyt valtavaa vauhtia ja olemmekin jo päässeet todistamaan ensimmäisten autonomisten alusten matkoja. Matka itsestään oh- jautuviin laivoihin ja aluksiin, jotka seilaavat valtamerillä on kuitenkin vielä pitkä. Tu- lemme luultavasti ensin näkemään etäohjattujen alusten lisääntymisen, jonka avulla pys- tymme tulevaisuudessa siirtymään entistä enemmän kohti autonomiaa.
Kysyntää autonomisille laivoille ja aluksille löytyy merikuljetusten muodostaessa suurim- man osan globaalista viennistä ja tuonnista. On kuitenkin epävarmaa, tullaanko näke- mään valtamerten yli seilaavia autonomisia laivoja ja aluksia. Kehitys kehittyy koko ajan eikä meillä ole muuta vaihtoehtoa kuin odottaa mitä tulevaisuus tuo tullessaan.
Tämän työn haasteena on ollut sopivan lähdemateriaalin löytäminen. Autonomisten lai- vojen ja alusten kehitys on suurimmaksi osaksi vielä konseptitasolla, joka näin ollen han- kaloitti tarkkojen teknisten kokonaisuuksien löytämistä. Jo kehitetty teknologia on usein yritysten omassa tiedossa, ja koska työlle ei saatu toimeksiantajaa, niin lähteitä ei ollut saatavilla haluttua määrää.
LÄHTEET
Autonomisen koneiston luotettavuus 2021. Viitattu 3.5.2021 https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0951832021000508
Autonominen lautta 2018. Viitattu 3.5.2021 https://ls24.fi/uutiset/rolls-royce-ja-finferries-esittelevat-saaristolautta-operoi-autonomi-
sesti
Autonomous shipping 2020. Viitattu 20.4.2021 https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/25725084.2020.1779427
Autonomisten alusten hyödyt 2018. Viitattu 19.4.2021
https://www.themanufacturer.com/articles/autonomous-shipping-future-seafaring/
Infomaritime 2018. Autonomisten laivojen aikajana. Viitattu 2.3.2021 http://infomaritime.eu/index.php/2018/06/08/timeline-development-of-autonomous-
ships/
Kongsberg 2020. Viitattu 22.4.2021 https://www.kongsberg.com/maritime/support/themes/autonomous-ship-project-key-
facts-about-yara-birkeland/
Maritime-Executive 2017. Viitattu 4.3.2021 https://maritime-executive.com/article/google-and-rolls-royce-partner-on-autonomous-
ships
Marineinsights 2021. Viitattu 22.4.2021 https://www.marineinsight.com/guidelines/a-guide-to-types-of-ships/
Maritime journal 2021. Viitattu 22.4.2021 https://www.maritimejournal.com/news101/onboard-systems/monitoring-and-cont-
rol/autonomous-ro-ro-vessels-for-norway
Meriliikenteen tulevaisuus 2020. Viitattu 4.5.2021 https://www.traficom.fi/sites/default/files/media/file/Merenkulun%20tulevaisuus%20ra-
portti.pdf
Onlinelibrary 2019. Aragon alus. Viitattu 4.3.2021 https://onlinelibrary.wiley.com/doi/pdfdirect/10.1002/rob.21935
Piratismi 2020. Viitattu 19.4.2021 https://marine-digital.com/article_pirates
Piratismin hinta 2020. Viitattu 19.4.2021 https://www.zurich.co.nz/brokers/tools-and-insights/marine-insights/insights-and-arti-
cles/price-of-piracy-12b-year-across-oceans.html
Ro-ro alukset 2020. Viitattu 22.4.2021 https://www.marinelink.com/news/allelectric-autonomous-roro-ships-481368
Sininen kasvu 2020. Viitattu 20.4.2021 https://www.sininenkasvu.fi/rolls-royce/
Sensorimoduulit 2020. Viitattu 3.5.2021 https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=9207841
Traficom meriliikenteen kehitys 2019. Viitattu 19.4.2021 https://www.traficom.fi/sites/default/files/media/publication/Meriliikenteen_automaa-
tion_kehitys_Traficom_julkaisuja_122_2019.pdf
Unmanned ship (MUNIN) 2016. Viitattu 21.4.2021 http://www.unmanned-ship.org/munin/wp-content/uploads/2016/02/MUNIN-final-
brochure.pdf
Wired brandlab 2016. Autonomian historia. Viitattu 2.3.2021 https://www.wired.com/brandlab/2016/03/a-brief-history-of-autonomous-vehicle-techno-
logy/
