ETD

• CONSAPEVOLEZZA SITUAZIONALE MARITTIMA
• INTELLIGENZA ARTIFICIALE
• NAVI AUTONOME
• SICUREZZA
• SVILUPPO

This thesis examines the integration of Artificial Intelligence within the maritime domain, with particular focus on autonomous surface and underwater vehicles. The study explores how AI-based technologies can enhance the safety, efficiency, and sustainability of both civil and military maritime operations. Special attention is given to the role of advanced sensors, data fusion, and machine learning algorithms in supporting maritime situational awareness and improving decision-making processes.

The research also investigates the application of AI in autonomous maritime transport and in USV and AUV platforms, highlighting capabilities such as route planning, collision avoidance, multi-platform coordination, and dynamic adaptation to the operational environment. A key case study focuses on the DriX platform, an autonomous system designed for monitoring, surveillance, and hydrographic survey activities, demonstrating how the integration of advanced sensors and intelligent navigation systems can enhance operational performance, safety, and sustainability.

The analysis emphasizes that AI is a fundamental component for the development of a digital, interconnected, and autonomous maritime ecosystem, while also addressing critical challenges related to cybersecurity, legal responsibility, and the need for an appropriate international regulatory framework. In conclusion, the integration of AI represents a structural transformation of maritime operations, with autonomous vehicles being the most advanced expression of this process, requiring parallel progress in technological innovation, operational safety, and regulatory governance.

La tesi analizza l’integrazione dell’Intelligenza Artificiale nel dominio marittimo, con particolare attenzione ai sistemi e ai veicoli autonomi di superficie e subacquei. Lo studio esamina come le tecnologie basate su IA possano migliorare la sicurezza, l’efficienza e la sostenibilità delle operazioni marittime civili e militari. In particolare, viene evidenziato il ruolo della sensoristica avanzata, della fusione dei dati e degli algoritmi di apprendimento automatico nel supportare la consapevolezza situazionale marittima e nel migliorare il processo decisionale.

La ricerca approfondisce inoltre l’impiego dell’IA nei trasporti marittimi autonomi e nei veicoli USV e AUV, evidenziandone le capacità di pianificazione della rotta, prevenzione delle collisioni, coordinamento tra piattaforme e adattamento all’ambiente operativo. Un caso di studio rilevante riguarda la piattaforma autonoma DriX, utilizzata per attività di monitoraggio, sorveglianza e rilievo idrografico, che dimostra i vantaggi operativi derivanti dall’integrazione di sensori avanzati e sistemi di navigazione autonoma.

L’analisi evidenzia come l’IA rappresenti un elemento chiave nello sviluppo di un ecosistema marittimo digitale e interconnesso, pur sottolineando le sfide legate alla cybersicurezza, alla responsabilità giuridica e alla necessità di un adeguato quadro normativo internazionale. In conclusione, l’integrazione dell’IA nel dominio marittimo costituisce una trasformazione strutturale delle operazioni navali, richiedendo un equilibrio tra innovazione tecnologica, sicurezza operativa e governance regolatoria.