Studenci MiNI realizują projekty dla branży morskiej

Studenci Wydziału Matematyki i Nauk Informacyjnych Politechniki Warszawskiej analizują opłacalność inwestycji offshore wind, pracują nad automatycznym wykrywaniem manewrów statków, prognozowaniem poziomu wody w portach oraz oceną efektywności napędu wspomaganego wiatrem. Wszystko to w ramach projektów realizowanych we współpracy z partnerami sektora morskiego.

Projekty powstają w ramach przedmiotu Data Science Workshop, realizowanego na ostatnim semestrze studiów magisterskich Data Science. W tegorocznej edycji cztery z nich dotyczą branży morskiej i realizowane są we współpracy z Laboratorium Innowacji DataWaves Fundacji Centrum Fizyki Morza. Inicjatywa ta łączy studentów z partnerami sektora morskiego, dając możliwość pracy nad rzeczywistymi problemami i analizowania realnych danych.

Sprawdźcie, nad czym pracują nasi studenci:

Projekt realizowany z SeaData

Dotyczy wykrywania warunków meteorologicznych sprzyjających wysokim stężeniom PM10 oraz warunków związanych z występowaniem wezbrań w portach. Jednym z elementów projektu jest opracowanie rozwiązania wspierającego prognozowanie poziomu wody, co może wspierać organizację pracy portów. Studenci wykorzystują dane pogodowe, m.in. dotyczące temperatury, opadów i wiatru, pochodzące z nadmorskich punktów pomiarowych. Na ich podstawie tworzone są modele przewidujące poziom wody w horyzoncie godzinowym na najbliższe trzy doby.

– Najbardziej cieszy nas to, że rozwiązanie, nad którym pracujemy, może realnie pomóc w codziennej pracy. Budowanie modeli i ich walidacja to dla nas codzienność, a projekt pokazuje, jak analiza danych może znaleźć praktyczne zastosowanie – mówi Mikołaj Mróz, członek zespołu realizującego projekt.

Projekt realizowany z DNV

Koncentruje się na analizie opłacalności inwestycji offshore wind w różnych regionach świata. Studenci budują algorytm oceny projektów morskich farm wiatrowych, uwzględniający m.in. głębokość wody, odległość od lądu, warunki wiatrowe oraz koszty kapitałowe i operacyjne. Efektem projektu ma być narzędzie wspierające decyzje inwestycyjne w sektorze offshore wind.

Projekt realizowany z Enamor Sp. z o.o.

Dotyczy automatycznego wykrywania manewrów statków na podstawie danych AIS i GPS. Zadaniem studentów jest przygotowanie algorytmu, który na podstawie danych pozycyjnych automatycznie identyfikuje typ operacji wykonywanej przez jednostkę. Rozwiązanie może znaleźć zastosowanie m.in. w automatyzacji raportowania emisyjnego wymaganego przez IMO i UE.

Projekt realizowany ze Stödig Ship Management Poland

Obejmuje analizę wpływu warunków środowiskowych na efektywność rotorów Flettnera wykorzystywanych w rozwiązaniach typu wind assisted propulsion. Ich działanie opiera się na efekcie Magnusa, dzięki któremu obracający się cylinder generuje siłę wspierającą napęd jednostki. Studenci analizują dane AIS oraz dane metocean, badając wpływ warunków środowiskowych na prędkość statku i efektywność wykorzystania rotorów. W projekcie wykorzystywane są również dane historyczne i metody uczenia maszynowego wspierające przewidywanie prędkości jednostki w zmiennych warunkach środowiskowych.

– Cieszę się, że nasza analiza może mieć realny wkład w poprawę bezpieczeństwa i efektywności transportu morskiego – mówi Aleksandra Kłos, studentka zaangażowana w projekt.

Wyniki wszystkich projektów realizowanych w ramach Laboratorium Innowacji DataWaves zostaną zaprezentowane podczas konferencji MorzeAI, która odbędzie się 28 i 29 maja 2026 roku w Gdańsku.