해양수산부에 따르면, AI 해양 모델은 인공지능(AI)를 활용해, 수온, 염분, 해상 품 관측 정보 학습 과정을 거친 뒤 정보 보완과 예측 정보 생산, 데이터 이상 패턴 감지 작업을 처리한다. 시공간, 연속 해양 모델은 연안에 집중된 해양 관측 정보의 AI 인공지능을 통해 전 해역의 균일한 정보를 제공한다. 수온 예측 모델은 누적된 시계 열 정보를 기반으로 AI 인공지능 학습을 통해 미래 해양 수온 정보를 예측하기도 한다.
실제 산업 현장에서 AI를 활용하는 사례를 여러 가지 찾아볼 수 있다. 먼저, 무인 자율 선박을 살펴볼 수 있다. 무인 자율 선박은 에너지 효율성을 향상하면서 선박 자율 주행 실현을 목표로 한다. 자율 주행과 에너지효율 최적화, 주변 상황 인식 후 충돌 방지 및 안전 지원 담당, 인간이 확인할 수 없는 선박 주변의 다양한 정보 수집 및 분석, AI 요소 기술인 5G 통신과 연동한 강화 학습을 통한 자율 주행 알고리즘 확보 등과 같은 기능을 지원한다.
스마트 항만도 해양에서 AI를 활용한다. 스마트 항만은 물류 자원의 위치와 상태 정보를 수집하고 분석함으로써 자율적으로 물류의 흐름을 최적화하고자 등장했다. 무인 크레인을 이용한 컨테이너 이송 및 적재 자동화, 컨테이너 트럭 운반 등을 지원한다. 인적, 물적 자원을 효율적으로 배치하면서 안전 사고를 최소화할 수 있다는 장점이 있다. 주로 사물인터넷(IoT) 기술과 연동한 딥러닝 기반 빅데이터 분석 능력이 필요하다. 최근, 광양항은 빠른 스마트항 구축의 필요성을 인지하고, 정책과 배후단지 구축 등을 통해 발전을 기약했다.
마지막으로 해양 재난관리 체계를 언급할 수 있다. 자연재해를 예측하여 미리 예방하는 목표를 가지고 있다. 적조의 확산 및 이동 방향의 예측에 대한 예보, 실시간 해양 관측 정보를 받아 태풍, 지진, 쓰나미 발생 위험성을 예측하고, 경고한다. 주로 해상 정보 기반 머신러닝 알고리즘을 이용해 자연재해 발생 위험성을 예측한다. 해양수산부에서는 재난 대응훈련, 위기관리 매뉴얼 점검, 재난관리 평가 등 해양수산 재난관리 체계 운영 측면에서 포괄적으로 지원한다.
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