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 近日，劳氏船级社与 InterManager 一起使用前者的SafetyScanner 机器学习技术来识别有关救生艇事故的新见解，以帮助提高海上救生艇的安全性。

更具体地说，出于对救生艇安全和救生艇事故造成的死亡人数的担忧，InterManager 几年前开始收集统计数据，旨在确定关键风险因素。

英国劳氏的 SafetyScanner 是一种人工智能解决方案，旨在读取大量数据并识别具有相似性的共同主题、题材和短语。

现今该系统检视了来自 InterManager 的救生艇事故数据库的原始汇总数据。由此，LR 专家对围绕救生艇事故的主要原因、危害和趋势有了新的见解。

主要发现包括：

#1人不是造成救生艇事故的主要原因

#223.8% 的事故是由设备问题引起的

#3最常见的程序问题包括：释放程序、吊艇架和钢丝/绳索

#4每 5 起事故中就有1起涉及救生艇/船员落水

#5每 13 起事故中就有1起是在救生艇处于收起位置时发生的

LRSafetyScanner 的调查结果将在 InterManager 与海事监管机构和更广泛的航运业的讨论中使用，可展开合作以帮助降低风险并防止死亡事故。

英国劳氏数字创新总监 Elena Prekopova 评论道：

通过使用机器学习技术，我们的客户可以改变他们处理健康、安全和环境 (HSE) 决策的方式，并更清楚地了解他们的 HSE 工作重点。

此外，InterManager 秘书长Kuba Szymanski 船长补充说，重点是找到事故的根本原因，以便提出根除事故的建议。

长期以来，我们的行业一直将注意力集中在责任上，现在是时候改变我们的方法并寻找真正的根本原因，以一劳永逸地防止救生艇事故的发生。

来源：沃燊海事