What is Windward's MAI Expert™ and how does it utilize generative AI?

Windward's MAI Expert™ is the company's pioneering generative AI maritime agent designed to contextualize maritime anomalies. It leverages generative AI, particularly large language models (LLMs) on Amazon Bedrock, to automate the collection, correlation, and synthesis of diverse data sources. This allows it to generate comprehensive risk assessments and summaries for suspicious vessel activities, enabling analysts to make informed decisions faster and with greater accuracy, shifting their focus from data gathering to strategic interpretation.

How does the agentic maritime anomaly analysis solution work?

The solution, developed in collaboration with AWS, is a multi-step AI-powered pipeline. It starts by extracting metadata from an anomaly event. This metadata then triggers an agentic analysis system using LLMs on Amazon Bedrock, orchestrated by AWS Step Functions. The system queries various external data sources (news, web search, weather) via AWS Lambda functions. A crucial self-reflection step, powered by an LLM like Anthropic's Claude, determines if additional data is needed. Finally, filtered and ranked data is used by another LLM to generate a contextualized report, citing all sources.

What AWS services are central to Windward's generative AI solution?

Several key AWS services underpin Windward's agentic maritime anomaly analysis solution. Amazon Bedrock hosts the large language models (LLMs), including Anthropic's Claude, which are responsible for query generation, self-reflection, scoring, and report generation. AWS Step Functions orchestrates the entire multi-step analysis pipeline, ensuring a smooth workflow. AWS Lambda functions are used to fetch data from various external sources. Additionally, Amazon Rerank assists in filtering and ranking relevant news items to maintain high data quality and relevance.

What are the primary challenges Windward aimed to solve with this generative AI approach?

Before this solution, maritime analysts spent significant time manually gathering and correlating complex data to understand vessel behavior anomalies. Windward sought to address three key strategic improvements: creating a Unified Workflow to minimize external data consultations, optimizing Expertise by automating data collection (weather, news, alerts) so domain experts could focus on strategic interpretation, and providing Comprehensive Coverage by streamlining information synthesis for rapid, in-depth investigation of multiple alerts simultaneously.

How does the system ensure the relevance of retrieved information for a specific anomaly?

The solution employs a robust two-step filtering and ranking process to ensure data relevance. First, an AI model like Amazon Rerank initially sorts retrieved news items based on their relevance to the anomaly, aiming to maintain high recall while removing highly irrelevant data. Second, a dedicated LLM scores each of the top-ranked items across multiple dimensions such as time, location, and vessel type. Only data items with a relevance score above a predetermined threshold are retained, ensuring high precision and that only the most pertinent information is used in the final report.

Agentiv Dəniz Süni İntellekti: Generativ Süni İntellektlə Kontekstual Anomaliya Təhlili

Agentiv Süni İntellektlə Dəniz Anomaliya Təhlilində İnqilab

Qlobal dəniz fəaliyyətinin geniş, mürəkkəb dünyası təhlükəsizlik, kəşfiyyat və kommersiya əməliyyatları üçün unikal çətinliklər yaradır. Qeyri-adi gəmi davranışını – gözlənilməz hərəkətlərdən məlum nümunələrdən yayınmalara qədər – müəyyən etmək və anlamaq tez-tez böyük vaxt, dərin sahə təcrübəsi və müxtəlif məlumat mənbələrinin əlaqələndirilməsini tələb edir. Dəniz Süni İntellekti™ sahəsində lider olan Windward, uzun müddətdir dəniz əməliyyatları üçün kritik kəşfiyyat məlumatları təqdim edir. İndi AWS ilə əməkdaşlıqda Windward, bu prosesi dəyişdirmək üçün agentiv generativ süni intellektdən istifadə edir, təcrid olunmuş xəbərdarlıqlardan hərtərəfli, kontekstual kəşfiyyata keçir.

Bu yenilikçi tərəfdaşlıq, dəniz analitiklərini gücləndirməyi, araşdırma vaxtlarını kəskin şəkildə azaltmağı və onları çətin məlumat toplamaq əvəzinə yüksək dəyərli qərar qəbul etməyə yönəltməyi hədəfləyir. Geospatial kəşfiyyatı qabaqcıl generativ süni intellektlə birləşdirərək, Windward-ın yeni həlli 360° görünüş təmin edir, təhlükələri proqnozlaşdırır və dənizdəki kritik aktivləri misli görünməmiş sürət və dəqiqliklə qoruyur.

Problem: Məlumat Yüklənməsindən Fəaliyyətə Keçirilə Bilən Anlayışlara

Tarixən, dəniz anomaliya araşdırması yüksək dərəcədə əl ilə edilən və vaxt aparan bir iş idi. Analitiklər bir gəminin anormal davranışını anlamaq üçün müxtəlif məlumat axınları arasındakı əlaqələri tapmağa çalışaraq, parçalanmış məlumatları saatlarla araşdırardılar. Bu proses təkcə böyük səy deyil, həm də dəniz fəaliyyətlərinin, hava şəraitinin və geosiyasi hadisələrin incəliklərini şərh etmək üçün dərin sahə təcrübəsi tələb edirdi.

Windward-ın mövcud Erkən Aşkarlama sistemi şübhəli nümunələri uğurla müəyyənləşdirir, lakin məqsəd aşkar etmədən qərar qəbul etməyə aparan yolu sürətləndirmək idi. Analitik iş axınını optimallaşdırmaq və həqiqətən "missiyaya hazır" anlayışlar təmin etmək üçün Windward üç əsas strateji təkmilləşdirməyə ehtiyac olduğunu müəyyən etdi:

Vahid İş Axını: Analitiklərin xarici məlumat mənbələrinə müraciət etmə ehtiyacını minimuma endirmək, rəvan və fokuslanmış analitik mühit yaratmaq.
Ekspertizanın Optimallaşdırılması: Kontekstual məlumatların (hava, xəbərlər, əlaqəli xəbərdarlıqlar) toplanmasını və ilkin əlaqələndirilməsini avtomatlaşdırmaq, sahə mütəxəssislərinə dəyərli vaxtlarını strateji təfsirə və qərar qəbul etməyə sərf etməyə imkan vermək.
Hərtərəfli Əhatə: Birdən çox xəbərdarlığın eyni anda daha sürətli və dərin araşdırılması üçün məlumat sintezini asanlaşdırmaq.

Bu iddialı məqsədləri həll etmək üçün Windward, mürəkkəb dəniz anomaliyalarını avtomatik kontekstuallaşdıra bilən ilk generativ süni intellekt dəniz agenti olan MAI Expert™-i inkişaf etdirmək üçün AWS Generative AI Innovation Center ilə əməkdaşlıq etdi.

Agentiv Arxitektura: AWS ilə Kontekstual Kəşfiyyatın Gücləndirilməsi

Windward-ın təkmilləşdirilmiş həllinin əsasını AWS üzərində yerləşdirilmiş çoxmərhələli, süni intellektlə təchiz edilmiş arxitekturası təşkil edir. Bu sistem müxtəlif daxili və xarici mənbələrdən müvafiq məlumatları avtomatik olaraq əldə edir və bu məlumatdan dəniz anomaliya hadisələrini hərtərəfli kontekstuallaşdıran mətn təsviri yaratmaq üçün istifadə edir.

Proses anomaliya Windward Erkən Aşkarlama sistemi tərəfindən müəyyən edildikdə başlayır. Anomaliya zaman möhürü, bölgə koordinatları, anomaliya növü və gəmi sinfi kimi müvafiq metadata Windward-ın daxili məlumat bazasından çıxarılır.

Bu metadata daha sonra Amazon Bedrock üzərindəki böyük dil modelləri (LLM) tərəfindən gücləndirilən agentiv təhlil sisteminə ötürülür. Bütün çoxmərhələli anomaliya təhlili boru kəməri AWS Step Functions istifadə edilərək idarə olunur, bu da güclü və miqyaslana bilən iş axını təmin edir.

Bu idarə olunan prosesin ilk addımı, müvafiq arxa plan məlumatlarını toplamaq üçün çoxsaylı, müxtəlif xarici məlumat mənbələrini sorğulamağı əhatə edir:

Real-vaxt Xəbər Lenti: İctimai məlumatlardan aşkarlanan xəbərdarlıqlar və hadisə siqnalları dəniz anomaliyasının vaxtına və yerinə əsasən əldə edilir və süzülür.
Ağıllı Veb Axtarış: LLM-lər dəqiq axtarış sorğuları yaradır, anomaliya üçün real-vaxt konteksti təmin edən aktual veb axtarış nəticələrinin əldə edilməsinə imkan verir.
Hava Məlumatları: Anomaliyanın xüsusi yeri və vaxtı üçün temperatur, külək sürəti və yağıntı daxil olmaqla kritik hava məlumatlarını əldə etmək üçün xarici API-dən istifadə olunur.

Hər bir məlumat mənbəyi ayrıca bir AWS Lambda funksiyası istifadə edilərək sorğulanır. Bu modul yanaşma səmərəliliyi və miqyaslanma qabiliyyətini təmin edir, ehtiyac duyulduqda yeni məlumat mənbələrinin asan inteqrasiyasına imkan verir.

Dinamik Özünü Əks etdirmə və Məlumatların Kürasiyası

Bu agentiv həlldə əsas yenilik, əlavə məlumat əldə etmə ehtiyacını dinamik şəkildə müəyyənləşdirən özünü əks etdirmə qabiliyyətidir. Xəbərlər, veb axtarış və hava məlumatlarının ilkin toplanmasından sonra boru kəməri ikinci mərhələyə keçir. Burada, Anthropic's Claude tərəfindən Amazon Bedrock vasitəsilə gücləndirilmiş ayrıca bir LLM, əldə edilmiş məlumat elementlərini araşdırır.

Bu LLM, indiyə qədər toplanmış məlumatın anomaliyanı izah etmək üçün kifayət olub-olmadığına və ya hadisə ilə bağlı müəyyən aspektlərin hələ də əskik olub-olmadığına qərar vermək üçün təlimatlandırılır. Daha sonra əlavə veb nəticələri üçün yeni, daha dəqiqləşdirilmiş axtarış sorğusu yarada bilər və ya boru kəmərinə davam etməsi üçün siqnal verə bilər. Şəkil 2-də təsvir olunan bu ağıllı əks əlaqə dövrəsi, sistemə daha əhatəli konteksti proaktiv şəkildə axtarmağa, əvvəllər toplanmış məlumatlara əlavə etməyə imkan verir.

Windward AWS bloqu üçün arxitektura diaqramı Şəkil 1. AWS xidmətlərini və generativ süni intellekti nümayiş etdirən həll arxitekturası.

Özünü əks etdirmə vasitəsilə axın diaqramı Şəkil 2. Agentiv anomaliya təhlili sistemində özünü əks etdirmə məntiqi.

Bu dinamik məlumat əldə etmə və özünü əks etdirmə mərhələsindən sonra sistem, əlaqəsiz xəbər məqalələrini aradan qaldırmaq və ən yüksək keyfiyyətli konteksti təmin etmək üçün iki mərhələli süzmə və sıralama prosesindən istifadə edir:

Amazon Rerank ilə Yenidən Sıralama: Amazon Rerank adlı bir süni intellekt modeli, ilkin məlumat elementləri dəstini anomaliyaya uyğunluğuna görə sıralayır. Bu addım, yüksək geri çağırma qabiliyyətini qorumaq, növbəti mərhələ üçün namizədlər hovuzunu səmərəli şəkildə azaltmaq üçün çox vacibdir.
LLM əsaslı Dəqiqlik Qiymətləndirilməsi: Ən yüksək reytinqli elementlərin hər biri daha sonra vaxt, yer və uyğun gəmi növü daxil olmaqla, çoxsaylı ölçülər üzrə bir LLM tərəfindən qiymətləndirilir. Sistem 0 ilə 100 arasında uyğunluq balları təyin edir, yalnız əvvəlcədən müəyyən edilmiş həddi aşan məlumat elementlərini saxlayır. Bu, yüksək dəqiqliyi təmin edir, yəni yekun təhlilə yalnız ən aktual məlumatlar daxil olur.

Fəaliyyətə Keçirilə Bilən Anlayışlar: Kontekstuallaşdırılmış Hesabat

Nəhayət, diqqətlə süzülmüş və sıralanmış məlumatlar başqa bir LLM-ə ötürülür. Bu LLM, anomaliya haqqında qısa, kontekstuallaşdırılmış hesabat yaratmaq üçün toplanmış bütün kəşfiyyat məlumatlarını sintez edir. Hesabat, aşkar edilmiş dəniz hadisəsinin potensial səbəblərini, risklərini və təsirlərini ümumiləşdirir. Əsas odur ki, o, Windward-ın müştəriləri üçün yazılmışdır və istifadə olunan bütün məlumat mənbələrinə birbaşa istinad edir, tam şəffaflıq təmin edir və istifadəçilərə məlumatı yoxlamaq və verilmiş keçidlərə əməl edərək daha dərindən araşdırmağa imkan verir.

Dəniz kəşfiyyat məhsulu Şəkil 3. Windward-ın MAI Expert™-dən yaradılmış anomaliya hesabatına nümunə.

Bu çıxış, analitiklərin idrak yükünü kəskin şəkildə azaldır, onlara anomaliyanı daha geniş əməliyyat və geosiyasi kontekstdə izah edən hazır bir hekayə təqdim edir.

Qiymətləndirmə və Təsiri

Ucdan-uca sistem, tarixi dəniz anomaliyalarının hərtərəfli dəstinə qarşı ciddi şəkildə qiymətləndirilir. Bu qiymətləndirmə tez-tez yaradılmış kontekstual hesabatların keyfiyyətini, dəqiqliyini və tamlığını qiymətləndirən LLM-hakim rolunda yanaşmasını əhatə edir.

Bu agentiv generativ süni intellekt həllinin təsirləri dərindir. Məlumat toplama və əlaqələndirmənin əmək tutumlu prosesini avtomatlaşdıraraq, Windward dəniz analitiklərini aşağıdakılara imkan verir:

Səmərəliliyi Artırmaq: Araşdırmaya sərf olunan vaxtı əhəmiyyətli dərəcədə azaltmaq, dəyərli insan resurslarını azad etmək.
Situativ Məlumatlılığı Yaxşılaşdırmaq: Anomaliyalar haqqında daha dərin, daha kontekstual anlayış əldə etmək, təcrid olunmuş xəbərdarlıqlardan hərtərəfli kəşfiyyata keçmək.
Qərar Qəbulunu Sürətləndirmək: Daha sürətli və daha əsaslandırılmış qərarlar qəbul etməyə imkan vermək, dinamik dəniz mühitində təhlükələri proqnozlaşdırmaq və aktivləri qorumaq üçün kritikdir.
Ekspertizanı Optimallaşdırmaq: Sahə mütəxəssislərinə strateji təfsirə və yüksək səviyyəli təhlilə fokuslanmağa imkan vermək, unikal bacarıqlarından ən çox ehtiyac duyulan yerlərdə istifadə etmək.

Windward və AWS arasındakı əməkdaşlıq, ən müasir generativ süni intellektin və bulud infrastrukturunun mürəkkəb real dünya problemlərini həll etmək, dəniz kəşfiyyatı kimi kritik sektorları dəyişdirmək və kontekstual anomaliya təhlili üçün yeni bir standart təyin etmək üçün necə istifadə oluna biləcəyini göstərir.