ỨNG DỤNG HỆ THỐNG TỰ ĐỘNG NHẬN DẠNG TÀU BIỂN TRONG NGHIÊN CỨU HÀNG HẢI

Tóm tắt

Hệ thống tự động nhận dạng tàu biển (Automatic Identification System - AIS) đã trở thành công cụ quan trọng trong nghiên cứu hàng hải, mở rộng từ mục đích ban đầu là hỗ trợ tránh va sang nhiều ứng dụng đa dạng. Tuy nhiên, chưa có nghiên cứu tổng quan có hệ thống nào đánh giá toàn diện các nghiên cứu trong hàng hải liên quan đến ứng dụng AIS. Nghiên cứu tổng quan này nhằm xác định, đánh giá và tổng hợp bằng chứng về các ứng dụng của dữ liệu AIS trong nghiên cứu hàng hải, bao gồm phương pháp nghiên cứu, lĩnh vực ứng dụng, và kết quả chính. Phương pháp tìm kiếm có hệ thống được thực hiện trên các cơ sở dữ liệu (Wos/SCOPUS, Google Scholar, PubMed, ArXiv, Elsevier, Springer, IEEE) cho các nghiên cứu xuất bản từ 2015-2025. Sàng lọc tiêu đề/tóm tắt và toàn văn được thực hiện độc lập theo tiêu chí đã định trước. Dữ liệu được trích xuất về thiết kế nghiên cứu, ứng dụng AIS, kết quả chính và hạn chế. Kết quả từ 269 bài báo ban đầu, 13 nghiên cứu đáp ứng tiêu chí được đưa vào tổng quan. Các ứng dụng AIS được xác định bao gồm: An toàn hàng hải và tránh va chạm (n=11), giám sát và theo dõi tàu (n=10), phân tích mật độ giao thông (n=7), đánh giá rủi ro (n=5), phát hiện bất thường (n=4), dự đoán quỹ đạo (n=3), và ứng dụng môi trường (n=4). Các phương pháp phân tích chủ yếu bao gồm khai thác dữ liệu, học máy, và mô hình toán học. Dữ liệu AIS đã được ứng dụng rộng rãi trong nghiên cứu hàng hải với nhiều lĩnh vực đa dạng. Tuy nhiên, các thách thức về chất lượng dữ liệu, xử lý thời gian thực, và tích hợp đa nguồn vẫn cần được giải quyết. Nghiên cứu tương lai nên tập trung vào phát triển phương pháp xử lý dữ liệu tiên tiến và mở rộng ứng dụng sang các lĩnh vực mới.

Abstract

Automatic Identification Systems (AIS) have become a crucial tool in maritime research, expanding from their original purpose of supporting collision avoidance to a wide range of diverse applications. However, no systematic overview has comprehensively evaluated the applications of AIS in maritime research. This review aims to identify, assess, and synthesize evidence on the applications of AIS data in maritime research, including research methods, application areas, and key results. A systematic search was conducted across databases (Wos/SCOPUS, Google Scholar, PubMed, ArXiv, Elsevier, Springer, IEEE) for research published between 2015 and 2025. Title/abbreviation and full-text screening were performed independently according to predefined criteria. Data extracted concerned research design, AIS applications, key results, and limitations. From the initial 269 papers, 13 studies meeting the criteria were included in the review. The identified AIS applications included: maritime safety and collision avoidance (n=11), ship monitoring and tracking (n=10), traffic density analysis (n=7), risk assessment (n=5), anomaly detection (n=4), trajectory prediction (n=3), and environmental applications (n=4). The main analytical methods included data mining, machine learning, and mathematical modeling. AIS data has been widely applied in maritime research across diverse fields. However, challenges regarding data quality, real-time processing, and multi-source integration remain to be addressed. Future research should focus on developing advanced data processing methods and expanding applications to new areas.

Keywords: AIS, Maritime Safety, Ship Monitoring, Systematic Overview, PRISMA.