Integration af hvalvarsling i navigation viser, hvordan AI kan gøre miljøhensyn operationelle. Læs, hvad dansk shipping kan lære – og hvordan I selv kommer i gang.
AI i broen: Hvad hvalradar kan lære dansk shipping
Når et rederi i dag planlægger en sejlads gennem sårbare havområder, handler det ikke længere kun om ruteoptimering og brændstof. Det handler også om biodiversitet, sikkerhed og dokumenterbar grøn omstilling. Den seneste integration mellem Ocean Wise og Trelleborg – hvor Whale Report Alert System (WRAS) kobles direkte ind i navigationssoftwaren SafePilot Pro – viser, hvor hurtigt digital og datadrevet miljøbeskyttelse er ved at blive hverdag for søfarende.
Det er ikke et nichetema for Stillehavskysten. Teknologier som realtidsvarsling om hvaler og andre havpattedyr er et konkret eksempel på, hvordan AI og data kan reducere risici, støtte compliance og styrke shippingens license to operate – også for danske redere, havne og lodser.
I denne artikel – som er en del af serien “AI i Dansk Shipping og Maritim Industri” – ser vi på, hvad Ocean Wise–Trelleborg-samarbejdet betyder, hvordan teknologien virker, og hvad danske aktører konkret kan lære, hvis de vil ligge forrest på både sikkerhed, miljø og digitalisering.
Hvad går integrationen mellem Ocean Wise og Trelleborg ud på?
Ocean Wise og Trelleborg Marine & Infrastructure har udvidet adgangen til Whale Report Alert System (WRAS) ved at integrere det i Trelleborgs navigationssoftware SafePilot Pro. Hvor WRAS tidligere sendte advarsler via SMS, e-mail og pushbeskeder, kommer informationen nu direkte ind i lodsens navigationsinterface.
Første udrulning sker i det nordvestlige Australien – et vigtigt migrationsområde for pukkelhvaler fra juni til oktober – men teknologien bygger videre på erfaringer fra Canadas vestkyst og kan i princippet anvendes i alle områder med sårbar fauna.
“Vi leverer ikke kun navigation, vi gør brugerne til aktive deltagere i marin naturbeskyttelse,” lyder essensen fra Trelleborgs ledelse.
Dermed bliver et klassisk navigationsværktøj udvidet til også at være et miljø- og risikostyringsværktøj – et skridt, der ligger helt på linje med, hvad mange danske rederier, havne og myndigheder efterspørger i forbindelse med EU’s grønne dagsorden og stigende ESG-krav.
Sådan fungerer Whale Report Alert System i praksis
WRAS er grundlæggende et data- og varslingssystem, der samler og distribuerer observationer af hvaler i realtid.
Datakilder: Fra besætning til automatiske sensorer
Systemet bygger på flere typer input:
- Manuelle observationer fra besætninger og andre brugere via Ocean Wise’ Whale Report-platform
- Automatiske detektioner fra partnerorganisationer, f.eks. akustiske sensorer, kameraer eller AI-baseret billedgenkendelse
- Geodata fra skibe og kyst, så observationer kan matches med aktuelle ruter
Her kommer AI typisk ind på to niveauer:
- Datakvalitet og filtrering – algoritmer kan sortere fejloplysninger fra og prioritere relevante observationer
- Mønstergenkendelse – ved at analysere historiske migrationsmønstre kan systemet forudse områder med høj risiko, selv når der kun er få aktuelle observationer
Fra data til beslutningsstøtte på broen
Når en hval observeres og rapporteres, omsættes informationen til operationelle varsler:
- WRAS vurderer, hvilke skibe i området der er relevante
- Systemet sender realtidsadvarsler – nu også direkte ind i SafePilot Pro
- Lodser og navigatører ser hvalernes omtrentlige positioner i deres normale kort- og rutevisning
På broen kan besætning og lods så eksempelvis:
- reducere farten midlertidigt
- justere kursen let for at øge afstand
- planlægge alternative passager gennem områder med lavere risiko
Det er præcis sådan, AI-baseret beslutningsstøtte bør fungere: ikke som en sort boks, der bestemmer, men som et ekstra lag information, der gør erfarne søfolk bedre i stand til at træffe sikre og miljøvenlige valg.
Relevans for dansk shipping: Fra hvaler til helhedsorienteret risikostyring
Selv om størstedelen af dansk shipping sjældent sejler i tætte hvalkorridorer som i Canada eller Australien, er der flere grunde til, at denne løsning er strategisk interessant for danske aktører.
1. ESG, grøn shipping og dokumentation
Kunder, investorer og myndigheder forventer i stigende grad, at rederier kan dokumentere:
- hvordan de reducerer miljøpåvirkning under sejlads
- hvordan de beskytter biodiversitet i sårbare områder
- hvordan de arbejder systematisk med risikostyring og compliance
Et system som WRAS kan ses som en modulær byggesten i en bredere platform for grøn shipping-teknologi, hvor man kobler:
- AIS- og ruteoptimering (brændstof og CO₂-reduktion)
- Vejr- og bølgedata (sikkerhed og komfort)
- Miljø- og biodiversitetsdata (beskyttelse af havmiljøet)
For danske rederier, der sejler globalt, kan lignende datalag være et stærkt konkurrenceparameter i forhandlinger med lastkunder, der har skærpede ESG-krav.
2. Erfaringsoverførsel til danske farvande
Danske farvande har ikke samme koncentration af store hvaler, men vi har:
- marsvin og andre mindre havpattedyr
- beskyttede områder i fx Østersøen og Nordsøen
- stigende fokus på undervandsstøj og påvirkning fra skibstrafik
Teknologien bag WRAS – realtidsdata, crowdsourcing, AI-filtrering og integration i e-navigation – kan overføres til andre typer miljødata, f.eks.:
- områder med høj risiko for kollision med fugle ved offshore vindparker
- særlige zoner for miljøsensitiv bundfauna
- tidsbegrænsede restriktioner i gydeperioder
Her kan danske havne, myndigheder og teknologivirksomheder spille en aktiv rolle i at udvikle danske datasæt og varslingssystemer, som kan integreres i eksisterende navigations- og flådestyringsplatforme.
3. AI i e-navigation og lodsning
Integration i SafePilot Pro er et tydeligt eksempel på, hvordan AI og data flytter ind i e-navigation:
- Lodser får et samlet billede af rute, trafik, vejr og miljø i ét interface
- Data kan logges og bruges i træning og efteruddannelse
- Der kan udvikles predictive modeller, som forudsiger risikoområder timer eller dage frem
For danske lodserier, der allerede arbejder digitalt, er dette en naturlig næste bølge: at gøre lodssoftware til en central hub for AI-baseret beslutningsstøtte – ikke kun for miljø, men også for sikker manøvrering, tæt passage, isforhold m.m.
Hvor passer løsningen ind i den bredere AI-rejse for dansk maritim sektor?
I vores serie om AI i Dansk Shipping og Maritim Industri har vi fokuseret på fire hovedområder: ruteoptimering, forudsigende vedligeholdelse, havneoperationer og grøn shipping-teknologi. WRAS-integrationer som denne berører især det sidste – men med klare koblinger til de øvrige.
Samspil med ruteoptimering
I dag optimerer mange rederier ruter primært ud fra:
- brændstofforbrug og CO₂
- ankomsttid og laycan-vinduer
- vejr og strømforhold
Næste skridt er at give AI-algoritmerne flere mål og begrænsninger, bl.a.:
- undgå bestemte miljøzoner i bestemte perioder
- minimere undervandsstøj i kritiske områder
- tage hensyn til dyreliv og migrationskorridorer
WRAS viser, hvordan et ekstra datalag om dyreliv kan være endnu en faktor i en multikriterie-ruteoptimering.
Samspil med predictive maintenance
Ved første øjekast ligger hvalvarsling langt fra forudsigende vedligeholdelse, men på data- og systemniveau er der flere ligheder:
- Indsamling af mange forskellige datatyper
- Brug af AI til at spotte mønstre og afvigelser
- Integration i eksisterende systemer om bord
Hvis et rederi allerede har en datoplatform til motor- og maskindata, er det ofte relativt enkelt at udvide til også at håndtere miljø- og navigationsdata i samme infrastruktur. Det gør det lettere at bygge en samlet AI-strategi, i stedet for mange små silo-projekter.
Samspil med smarte havne
For havne kan realtidsdata om dyreliv og miljø bruges i:
- trafikstyring og anløbsplanlægning
- dialog med myndigheder og lokalbefolkning
- dokumentation i forbindelse med nye anlægsprojekter
En dansk havn, der kan vise, at den aktivt understøtter skibenes hensyn til biodiversitet – f.eks. via integrationer til sådanne systemer – står stærkere både politisk og kommercielt.
Praktiske skridt for danske rederier, havne og lodser
Hvordan omsætter man alt dette til konkret handling i en dansk kontekst? Her er en praktisk køreplan.
1. Kortlæg eksisterende digitale og AI-initiativer
Start med at skabe overblik:
- Hvilke navigations- og flådestyringssystemer anvendes i dag?
- Hvilke data indsamler I allerede (AIS, maskindata, vejr, performance)?
- Hvor er AI i brug – og hvor kunne miljødata være et naturligt næste skridt?
En kortlægning viser, hvor det er mest effektivt at integrere nye typer beslutningsstøtte – fx i brosoftware, i operationscenteret eller i havnens VTS-løsninger.
2. Pilotprojekter i miljøfølsomme områder
Udpeg en eller to ruter eller områder, hvor miljøhensyn allerede fylder:
- ruter tæt på Natura 2000-områder
- trafik i Østersøen eller nær store offshore-anlæg
- sejlads med særlig følsom last eller stærke ESG-krav
Kør et pilotprojekt, hvor I kombinerer:
- eksisterende rute- og vejrdata
- lokale miljødata (fx fra forskningsinstitutioner eller myndigheder)
- simple AI- eller regelbaserede modeller til at udpege risikozoner
Målet er ikke at bygge et dansk WRAS fra dag ét, men at opbygge erfaring med workflows, træning og brugervenlig visning af miljødata til navigatører og lodser.
3. Kompetenceudvikling: Fra sejlads til datadreven sejlads
Teknologi gør ingen forskel uden mennesker, der forstår og bruger den. Overvej derfor:
- kurser i AI og dataforståelse rettet mod sejlende og operationelle medarbejdere
- træning i tolkning af risikokort og realtidsvarsler
- procedurer for beslutningstagning, når miljø og økonomi trækker i hver sin retning
Som med ECDIS for nogle år siden skal AI-baseret miljøbeslutningsstøtte fra at være “nice to have” til at være en naturlig del af standardprocedurerne.
4. Samarbejde på tværs af værdikæden
Endelig skal danske aktører tænke i partnerskaber:
- Rederier kan samarbejde med havne, myndigheder og forskningsmiljøer om data
- Teknologileverandører kan integrere miljødata i eksisterende e-navigation og flådestyringssystemer
- Branchen kan udvikle fælles standarder for, hvordan miljødata deles og bruges
Ocean Wise–Trelleborg-casen viser, at værdien først for alvor opstår, når data, software og operatører kobles sammen.
Konklusion: AI som bro mellem sikkerhed, miljø og forretning
Integration af Whale Report Alert System i Trelleborgs SafePilot Pro er mere end en teknisk opdatering. Det er et klart billede af, hvor AI i shipping er på vej hen: mod en verden, hvor navigations- og flådestyringssystemer ikke kun optimerer fart og brændstof, men også hjælper os med at beskytte havmiljøet i realtid.
For danske rederier, havne og lodser er læringen tydelig:
- AI og data kan gøre miljøhensyn operationelle og målbare
- e-navigation er ved at blive en central platform for grøn shipping-teknologi
- de aktører, der tidligt integrerer miljødata og AI i deres beslutningsprocesser, vil stå stærkest i mødet med kommende krav til ESG og dokumentation
Spørgsmålet er derfor ikke længere, om AI får en rolle i dansk maritim miljøbeskyttelse – men hvor hurtigt og hvor offensivt vi vælger at tage teknologien til os.
Hvis din organisation vil være en del af frontløberne i den udvikling, er næste skridt at se på, hvor AI-baseret beslutningsstøtte kan indgå i jeres egne ruter, havneoperationer og træningsprogrammer – fra maskinrum og operationscenter til broen, hvor natur, sikkerhed og forretning mødes i realtid.