Complex event recognition and forecasting in streams of data
Authors: Τρουπιώτης-Καπελιάρης Αλέξανδρος-Νικόλαος 
Published: August 2024

Η εξόρυξη δεδομένων κίνησης ασχολείται με την εξαγωγή χρήσιμων πληροφοριών και την ανακάλυψη κοινών μοτίβων σε σύνολα δεδομένων που περιγράφουν τη συμπεριφορά κινούμενων αντικειμένων. Η συνεχής παραγωγή εγγραφών οδηγεί στην δημιουργία ροών δεδομένων. Η ανίχνευση ενδιαφερουσών μοτίβων σε αυτές τις ροές αναφέρεται ως αναγνώριση σύνθετων γεγονότων, επιτρέποντας τη δημιουργία συστημάτων πραγματικού χρόνου ικανών για ακριβέστερη αντίληψη της παρούσας κατάστασης από τους χρήστες. Ομοίως, η παροχή έγκαιρων προειδοποιήσεων και εκτιμήσεων σχετικά με την εμφάνιση τέτοιων μοτίβων στο μέλλον ονομάζεται πρόβλεψη σύνθετων γεγονότων. Εστιάζονταςστην περίπτωση της ναυτιλίας, η ανάλυση των τροχιών των πλοίων είναι εξαιρετικής σημασίας, δεδομένου ότι περίπου το 80% του παγκόσμιου εμπορίου μεταφέρεται δια θαλάσσης. Ο στόχος των συστημάτων εντοπισμού πλοίων είναι η υποστήριξης αποφάσεων των ενδιαφερόμενων φορέων της ναυτιλιακής βιομηχανίας. Τα συστήματα αυτά μπορούν να αξιοποιηθούν τόσο στο στάδιο του σχεδιασμού όσο και κατά τη διάρκεια των επιχειρήσεων, για τη βελτιστοποίηση της διαδρομής και την αναγνώριση δραστηριοτήτων, με στόχο την ασφαλή ναυσιπλοΐα. Το αυτόματο σύστημα αναγνώρισης (Automatic Identification System - AIS) περιλαμβάνει πληροφορίες θέσης και κίνησης, καθώς και ειδικά χαρακτηριστικά για το κάθε πλοίο και ταξίδι, και χρησιμοποιείται από εκατοντάδες χιλιάδες πλοία ανά τον κόσμο. Έχουν προταθεί διάφορες μελέτες για τη μοντελοποίηση της κίνησης των πλοίων χρησιμοποιώντας δεδομένα AIS, οι οποίες συνήθως επικεντρώνονται στην επίτευξη υψηλής ακρίβειας σε ένα συγκεκριμένο πρόβλημα εξόρυξης δεδομένων. Η άνοδος των τεχνικών βαθιάς μάθησης (deep learning) έχει οδηγήσει σε πληθώρα προσεγγίσεων για την μοντελοποίηση της κίνησης των πλοίων. Αυτές οι προσεγγίσεις έχουν αποδειχθεί αρκετά αποτελεσματικέςστη βραχυπρόθεσμη προγνωστική ανάλυση, αλλά λίγες παρέχουν μακροπρόθεσμες εκτιμήσεις. Επιπλέον, η ανάγκη μεγάλων συνόλων δεδομένων για τη δημιουργία μοντέλων περιορίζει την εφαρμογή τους σε πιο σπάνιες περιπτώσεις χρήσης. Τέλος, η δημιουργία μοντέλων βαθιάς μάθησης που λειτουργούν σαν ”μαύρα κουτιά” εμποδίζει την ενσωμάτωσή τους σε κρίσιμες για την ασφάλεια εφαρμογές του πραγματικού κόσμου, λόγω της έλλειψης επεξηγήσεων στη διαδικασία λήψης αποφάσεων. Στην παρούσα εργασία, παρουσιάζεται ένα πλαίσιο για τη μετατροπή των τεράστιων όγκων δεδομένων AIS σε ένα περιγραφικό και συμπαγές μοντέλο δεδομένων, το οποίο μπορεί να χρησιμοποιηθεί για τον εντοπισμό των υποκείμενων σχέσεων ή μοτίβων με αποτελεσματικό τρόπο. Η προτεινόμενη προσέγγιση είναι σχεδιασμένη για την επεξεργασία ακατέργαστων δεδομένων AIS προς την κατεύθυνση τόσο της περιγραφικής όσο και της προγνωστικής ανάλυσης. Περιγράφεται μια πλήρης διαδικασία προεπεξεργασίας για το φιλτράρισμα λανθασμένων θέσεων, ενώ προτείνεται μια τεχνική ανακατασκευής τροχιάς με βάση την ιστορική κίνηση, για περιπτώσεις μεγάλων χρονικών κενών στα δεδομένα. Δημιουργούνται αποτελεσματικοί και παραμετροποιήσιμοι χάρτες πυκνότητας, οι οποίοι απεικονίζουν την κυκλοφορία σε μια περιοχή και μια περίοδο ενδιαφέροντος. Επιπλέον, εστιάζοντας στην κινητικότητα των πλοίων μεταξύ δύο συγκεκριμένων λιμένων, εισάγεται μια μη επιβλεπόμενη τεχνική πολλαπλών βημάτων για την εξαγωγή κοινών διαδρομών. Χρησιμοποιώντας τις εξαγόμενες διαδρομές, η παράτυπη(ανώμαλη) δραστηριότητα μπορεί εύκολα να εντοπιστεί σε ροές δεδομένων των θέσεων των πλοίων, μαζί με πιο σύνθετα γεγονότα, όπως η αφύσικη παραμονή σε μια περιοχή και οι αποστολές έρευνας και διάσωσης. Τέλος, οι εξαγόμενες διαδρομές μεταφράζονται σε γράφημα κίνησης, ώστε να παρέχεται αποτελεσματική μακροπρόθεσμη πρόβλεψη διαδρομών για τα πλεούμενα. Ο γράφος ενισχύεται με μοντέλα ταξινόμησης που εκμεταλλεύονται τα χαρακτηριστικά των πλοίων (όπως οι διαστάσεις τους) ή τα χαρακτηριστικά των ταξιδιών (εποχικότητα), ώστε να παρέχουν τα καταλληλότερα αποτελέσματα για κάθε ερώτημα. Η προτεινόμενη διαδικασία αξιολογείται με τη χρήση ενός μεγάλου ετερογενούς παγκόσμιου συνόλου δεδομένων από ταξίδια πλοίων διαφορετικών τύπων, παρουσιάζοντας σημαντική βελτίωση σε ακρίβεια σε σχέση με διάφορες σύγχρονες μεθόδους. Οι προβλεπόμενες αυτές τροχιές αποτελούν την βάση για την παραγωγή προβλέψεων πιθανών επερχόμενων δραστηριοτήτων, όπως προσαράξεις και αλιεία.