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.

ایجینٹک میری ٹائم AI: جنریٹو AI کے ساتھ سیاقی و سباقی بے ضابطگی کا تجزیہ

ایجینٹک AI کے ساتھ میری ٹائم بے ضابطگی کے تجزیے میں انقلاب

عالمی سمندری سرگرمیوں کی وسیع، پیچیدہ دنیا سیکیورٹی، انٹیلی جنس اور تجارتی کارروائیوں کے لیے منفرد چیلنجز پیش کرتی ہے۔ غیر معمولی جہاز کے رویے کی شناخت اور سمجھ — غیر متوقع حرکات سے لے کر معلوم نمونوں سے انحراف تک — اکثر بہت زیادہ وقت، گہری ڈومین کی مہارت، اور مختلف ڈیٹا ذرائع کے باہمی تعلق کا تقاضا کرتی ہے۔ میری ٹائم AI™ میں ایک رہنما، Windward، طویل عرصے سے سمندری کارروائیوں کے لیے اہم انٹیلی جنس فراہم کر رہا ہے۔ اب، AWS کے تعاون سے، Windward اس عمل کو تبدیل کرنے کے لیے ایجینٹک جنریٹو AI کا فائدہ اٹھا رہا ہے، جو الگ تھلگ الرٹس سے لے کر جامع، سیاقی و سباقی انٹیلی جنس کی طرف بڑھ رہا ہے۔

یہ اہم شراکت داری میری ٹائم تجزیہ کاروں کو بااختیار بنانے، تحقیقات کے وقت کو نمایاں طور پر کم کرنے اور انہیں مشکل ڈیٹا اکٹھا کرنے کے بجائے اعلیٰ قدر کے فیصلے کرنے پر توجہ مرکوز کرنے کی اجازت دینے کا ہدف رکھتی ہے۔ جیو اسپیشل انٹیلی جنس کو جدید جنریٹو AI کے ساتھ ضم کر کے، Windward کا نیا حل 360° کا نظارہ فراہم کرتا ہے، جو بے مثال رفتار اور درستگی کے ساتھ سمندر میں خطرات کا اندازہ لگاتا ہے اور اہم اثاثوں کی حفاظت کرتا ہے۔

چیلنج: ڈیٹا کی بہتات سے قابل عمل بصیرت تک

تاریخی طور پر، میری ٹائم بے ضابطگی کی تحقیقات ایک انتہائی دستی اور وقت طلب کوشش تھی۔ تجزیہ کار کئی گھنٹے بکھری ہوئی معلومات کو چھاننے میں گزارتے تھے، مختلف ڈیٹا سٹریمز کے درمیان نقطوں کو جوڑنے کی کوشش کرتے تھے تاکہ کسی جہاز کے غیر معمولی رویے کو سمجھ سکیں۔ اس عمل میں نہ صرف قابل ذکر کوشش بلکہ سمندری سرگرمیوں، موسمی نمونوں، اور جیو پولیٹیکل واقعات کی نزاکتوں کی تشریح کے لیے گہری ڈومین مہارت بھی درکار ہوتی تھی۔

Windward کا موجودہ Early Detection سسٹم مشکوک نمونوں کی کامیابی سے شناخت کرتا ہے، لیکن مقصد پتہ لگانے سے لے کر فیصلہ سازی تک کے راستے کو تیز کرنا تھا۔ تجزیاتی ورک فلو کو بہتر بنانے اور حقیقی معنوں میں "مشن کے لیے تیار" بصیرت فراہم کرنے کے لیے، Windward نے تین اہم اسٹریٹجک بہتریوں کی نشاندہی کی جن کی ضرورت تھی:

متحد ورک فلو: تجزیہ کاروں کو بیرونی ڈیٹا ذرائع سے مشورہ کرنے کی ضرورت کو کم کرنا، ایک ہموار اور مرکوز تجزیاتی ماحول بنانا۔
مہارت کی اصلاح: سیاقی و سباقی ڈیٹا (موسم، خبریں، متعلقہ الرٹس) کی جمع آوری اور ابتدائی تعلق کو خودکار بنانا، جس سے ڈومین کے ماہرین اپنا قیمتی وقت اسٹریٹجک تشریح اور فیصلہ سازی کے لیے وقف کر سکیں۔
جامع کوریج: معلومات کی ترکیب کو ہموار کرنا تاکہ متعدد الرٹس کی بیک وقت مزید تیزی سے اور گہرائی سے تحقیقات ممکن ہو سکیں۔

ان بلند اہداف کو حاصل کرنے کے لیے، Windward نے AWS Generative AI Innovation Center کے ساتھ شراکت کی تاکہ MAI Expert™ کو تیار کیا جا سکے، جو پیچیدہ میری ٹائم بے ضابطگیوں کو خود بخود سیاق و سباق فراہم کرنے کے قابل پہلا جنریٹو AI میری ٹائم ایجنٹ ہے۔

ایجینٹک آرکیٹیکچر: AWS کے ساتھ سیاقی و سباقی ذہانت کو طاقت دینا

Windward کے بہتر حل کا مرکز اس کا کثیر مرحلہ، AI سے چلنے والا آرکیٹیکچر ہے، جسے AWS پر تعینات کیا گیا ہے۔ یہ نظام خود بخود مختلف اندرونی اور بیرونی ذرائع سے متعلقہ ڈیٹا حاصل کرتا ہے اور اس معلومات کا استعمال کرتے ہوئے ایک متنی تفصیل تیار کرتا ہے جو سمندری بے ضابطگی کے واقعات کو مکمل طور پر سیاق و سباق فراہم کرتی ہے۔

یہ عمل اس وقت شروع ہوتا ہے جب Windward Early Detection سسٹم کے ذریعے کسی بے ضابطگی کی شناخت کی جاتی ہے۔ متعلقہ میٹا ڈیٹا — جیسے بے ضابطگی کا ٹائم اسٹیمپ، علاقے کے نقاط، بے ضابطگی کی قسم، اور جہاز کی کلاس — Windward کے اندرونی ڈیٹا بیس سے نکالا جاتا ہے۔

یہ میٹا ڈیٹا پھر Amazon Bedrock پر موجود لارج لینگویج ماڈلز (LLMs) سے چلنے والے ایک ایجینٹک تجزیاتی نظام میں فیڈ کیا جاتا ہے۔ بے ضابطگی کے تجزیے کی پوری کثیر مرحلہ پائپ لائن کو AWS Step Functions کا استعمال کرتے ہوئے منظم کیا جاتا ہے، جو ایک مضبوط اور قابل توسیع ورک فلو کو یقینی بناتا ہے۔

اس منظم عمل کا پہلا قدم متعدد، متنوع بیرونی ڈیٹا ذرائع سے متعلقہ پس منظر کی معلومات اکٹھا کرنے کے لیے سوال کرنا شامل ہے:

ریئل ٹائم نیوز فیڈ: عوامی ڈیٹا سے دریافت ہونے والے الرٹس اور ایونٹ سگنلز کو میری ٹائم بے ضابطگی کے وقت اور مقام کی بنیاد پر حاصل اور فلٹر کیا جاتا ہے۔
ذہین ویب سرچ: LLMs درست سرچ کوئریز تیار کرتے ہیں، جو تازہ ترین ویب سرچ نتائج کی بازیافت کو ممکن بناتے ہیں جو بے ضابطگی کے لیے حقیقی وقت کا سیاق و سباق فراہم کرتے ہیں۔
موسمی ڈیٹا: ایک بیرونی API کا استعمال اہم موسمی ڈیٹا، بشمول درجہ حرارت، ہوا کی رفتار، اور بارش، بے ضابطگی کے مخصوص مقام اور وقت کے لیے حاصل کرنے کے لیے کیا جاتا ہے۔

ہر ڈیٹا ماخذ سے ایک الگ AWS Lambda فنکشن کا استعمال کرتے ہوئے سوال کیا جاتا ہے۔ یہ ماڈیولر نقطہ نظر کارکردگی اور قابل توسیع پذیری کو یقینی بناتا ہے، جس سے ضرورت کے مطابق نئے ڈیٹا ذرائع کی آسان انضمام ممکن ہوتا ہے۔

متحرک خود احتسابی اور ڈیٹا کی تنظیم

اس ایجینٹک حل میں ایک بنیادی جدت اس کی خود احتسابی کی صلاحیت ہے، جو اضافی ڈیٹا کی بازیافت کی ضرورت کو متحرک طور پر طے کرتی ہے۔ خبروں، ویب سرچ اور موسم سے ابتدائی ڈیٹا جمع کرنے کے بعد، پائپ لائن دوسرے مرحلے پر جاتی ہے۔ یہاں، Anthropic کے Claude کے ذریعے Amazon Bedrock سے چلنے والا ایک الگ LLM حاصل کردہ ڈیٹا آئٹمز کا جائزہ لیتا ہے۔

اس LLM کو یہ فیصلہ کرنے کی ہدایت کی جاتی ہے کہ آیا اب تک جمع کیا گیا ڈیٹا بے ضابطگی کی وضاحت کے لیے کافی ہے یا اگر ایونٹ سے متعلق کچھ پہلو اب بھی غائب ہیں۔ یہ پھر یا تو اضافی ویب نتائج کے لیے ایک نئی، زیادہ بہتر سرچ کوئری تیار کر سکتا ہے یا پائپ لائن کو آگے بڑھنے کا اشارہ دے سکتا ہے۔ یہ ذہین فیڈ بیک لوپ، جو شکل 2 میں دکھایا گیا ہے، سسٹم کو مزید جامع سیاق و سباق کو فعال طور پر تلاش کرنے، اسے پہلے سے جمع کردہ معلومات میں شامل کرنے کی اجازت دیتا ہے۔

Architecture diagram for windward aws blog شکل 1. AWS خدمات اور جنریٹو AI کو ظاہر کرنے والا حل کا آرکیٹیکچر۔

Diagram of flow through self-reflection شکل 2. ایجینٹک بے ضابطگی تجزیاتی نظام میں خود احتسابی کی منطق۔

اس متحرک ڈیٹا کی بازیافت اور خود احتسابی کے مرحلے کے بعد، یہ نظام غیر متعلقہ خبروں کو ہٹانے اور اعلیٰ ترین معیار کے سیاق و سباق کو یقینی بنانے کے لیے دو مراحل پر مشتمل فلٹرنگ اور درجہ بندی کا عمل استعمال کرتا ہے:

Amazon Rerank کے ساتھ دوبارہ درجہ بندی: ایک AI ماڈل، Amazon Rerank، ڈیٹا آئٹمز کے ابتدائی سیٹ کو بے ضابطگی سے ان کی مطابقت کے مطابق ترتیب دیتا ہے۔ یہ قدم اعلی یادداشت (recall) کو برقرار رکھنے کے لیے اہم ہے، اگلے مرحلے کے لیے امیدواروں کے پول کو مؤثر طریقے سے کم کرتا ہے۔
LLM پر مبنی درستگی کی سکورنگ: ٹاپ رینک والے ہر آئٹم کو پھر ایک LLM کے ذریعے متعدد جہتوں میں مزید سکور کیا جاتا ہے، بشمول وقت، مقام، اور مماثل جہاز کی قسم۔ یہ نظام 0 اور 100 کے درمیان مطابقت کے سکور تفویض کرتا ہے، صرف وہی ڈیٹا آئٹمز برقرار رکھتا ہے جو پہلے سے طے شدہ حد سے زیادہ ہوتے ہیں۔ یہ اعلی درستگی کو یقینی بناتا ہے، اس بات کی ضمانت دیتا ہے کہ حتمی تجزیے میں صرف انتہائی متعلقہ معلومات ہی شامل ہوں۔

قابل عمل بصیرت: سیاقی و سباقی رپورٹ

آخر میں، احتیاط سے فلٹر شدہ اور درجہ بند ڈیٹا ایک اور LLM کو دیا جاتا ہے۔ یہ LLM تمام جمع شدہ انٹیلی جنس کو ترکیب کرتا ہے تاکہ بے ضابطگی پر ایک جامع، سیاقی و سباقی رپورٹ تیار کی جا سکے۔ یہ رپورٹ پتہ چلنے والے میری ٹائم ایونٹ کے ممکنہ اسباب، خطرات اور مضمرات کا خلاصہ پیش کرتی ہے۔ اہم بات یہ ہے کہ یہ Windward کے صارفین کے لیے لکھی گئی ہے اور استعمال شدہ تمام ڈیٹا ذرائع کا براہ راست حوالہ دیتی ہے، مکمل شفافیت فراہم کرتی ہے اور صارفین کو فراہم کردہ لنکس پر عمل کر کے معلومات کی تصدیق اور مزید گہرائی میں جانے کی اجازت دیتی ہے۔

Maritime intelligence product شکل 3. Windward کے MAI Expert™ سے تیار کردہ بے ضابطگی کی رپورٹ کی مثال۔

یہ آؤٹ پٹ تجزیہ کاروں پر علمی بوجھ کو نمایاں طور پر کم کرتا ہے، انہیں ایک تیار شدہ بیانیہ پیش کرتا ہے جو بے ضابطگی کو اس کے وسیع تر آپریشنل اور جیو پولیٹیکل سیاق و سباق میں بیان کرتا ہے۔

جائزہ اور اثر

یہ اختتام تا اختتام (end-to-end) نظام تاریخی میری ٹائم بے ضابطگیوں کے ایک جامع سیٹ کے خلاف سختی سے جانچا جاتا ہے۔ اس جائزے میں اکثر ایک LLM-as-a-judge طریقہ کار شامل ہوتا ہے، جو تیار کردہ سیاقی و سباقی رپورٹس کے معیار، درستگی اور مکمل پن کا اندازہ لگاتا ہے۔

اس ایجینٹک جنریٹو AI حل کے مضمرات گہرے ہیں۔ ڈیٹا اکٹھا کرنے اور باہمی تعلق قائم کرنے کے مشکل عمل کو خودکار بنا کر، Windward میری ٹائم تجزیہ کاروں کو درج ذیل اختیارات فراہم کرتا ہے:

کارکردگی میں اضافہ: تحقیقات پر صرف ہونے والے وقت کو نمایاں طور پر کم کرنا، قیمتی انسانی وسائل کو آزاد کرنا۔
صورتحال سے آگاہی میں بہتری: بے ضابطگیوں کی گہری، زیادہ سیاقی و سباقی سمجھ حاصل کرنا، الگ تھلگ الرٹس سے لے کر جامع انٹیلی جنس تک بڑھنا۔
فیصلہ سازی کو تیز کرنا: تیز تر اور زیادہ باخبر فیصلوں کو ممکن بنانا، جو متحرک میری ٹائم ماحول میں خطرات کا اندازہ لگانے اور اثاثوں کی حفاظت کے لیے اہم ہیں۔
مہارت کو بہتر بنانا: ڈومین کے ماہرین کو اسٹریٹجک تشریح اور اعلیٰ سطح کے تجزیے پر توجہ مرکوز کرنے کی اجازت دینا، اپنی منفرد صلاحیتوں کو وہاں استعمال کرنا جہاں وہ سب سے زیادہ اہمیت رکھتی ہیں۔

Windward اور AWS کے درمیان تعاون اس بات کی مثال پیش کرتا ہے کہ کس طرح جدید ترین جنریٹو AI اور کلاؤڈ انفراسٹرکچر کو پیچیدہ حقیقی دنیا کے مسائل کو حل کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے، جو میری ٹائم انٹیلی جنس جیسے اہم شعبوں کو تبدیل کرتا ہے اور سیاقی و سباقی بے ضابطگی کے تجزیے کے لیے ایک نیا معیار قائم کرتا ہے۔