Persyaratan seperti daya tarik tambat (bollard pull), respons dorong yang cepat, kendali presisi pada kecepatan rendah, serta efisiensi energi harus diseimbangkan secara bersamaan.
AI membantu para insinyur kelautan mengatasi beban kerja yang berat dan tugas-tugas pemrosesan data yang berulang dalam dokumentasi, pemrograman perangkat lunak, analisis, dan evaluasi desain.
Maka dengan demikian, mereka dapat lebih memusatkan perhatian pada pemikiran kritis dan pengambilan keputusan.
Berbagai jenis alat AI juga digunakan untuk tujuan yang berbeda dan dapat diterapkan secara terpisah maupun dikombinasikan.
Sebagai contoh, model pembelajaran mesin sangat cocok untuk memperkirakan hubungan antara geometri baling-baling, kondisi operasi, dan parameter kinerja seperti efisiensi, gaya dorong, kavitasi, serta tingkat kebisingan.
Setelah dilatih, model-model ini dapat memberikan prediksi kinerja dengan cepat untuk mendukung pengambilan keputusan pada tahap awal desain.
Di sisi lain, Large Language Models (LLM) paling bermanfaat untuk pekerjaan berbasis teks, seperti menyusun laporan, meninjau dokumentasi, dan memastikan konsistensi terminologi.
Tugas-tugas ini sering kali menyita banyak waktu para insinyur, sehingga otomatisasi memungkinkan mereka tetap fokus pada analisis dan pengambilan keputusan.
AI juga dapat mengembangkan solusi berbasis agen (agent-based solutions) yang menggabungkan LLM dengan akses terkendali ke data internal.
Sistem ini dapat mengambil templat yang telah disetujui, data proyek historis, serta informasi teknis dengan tetap mematuhi aturan tata kelola.
Selain itu, sistem tersebut dapat menjawab pertanyaan teknis internal, mendukung interpretasi regulasi, dan membantu menyiapkan dokumentasi yang disesuaikan dengan kebutuhan pelanggan tertentu.
Untuk pekerjaan hidrodinamika yang lebih kompleks, Graph Neural Networks (GNN) menawarkan peluang yang menarik.
Dengan merepresentasikan geometri dan perilaku aliran sebagai struktur yang saling terhubung, GNN mampu menangkap hubungan spasial yang kompleks dan sulit dimodelkan menggunakan metode regresi tradisional.
Teknologi ini tidak dimaksudkan untuk menggantikan simulasi berakurasi tinggi, melainkan melengkapinya dengan wawasan yang diperoleh lebih cepat.