AI trong vận tải biển – Giải pháp chống cháy container hàng nguy hiểm

Bối cảnh rủi ro cháy hàng nguy hiểm trên tàu container

• Theo báo cáo Safety & Shipping Review 2025 của Allianz, việc hàng hóa nguy hiểm (dangerous goods) bị khai báo sai (mis-declared) là nguyên nhân chủ chốt dẫn đến các vụ cháy trên tàu. 

• Năm 2024, số vụ cháy container đạt “mức cao nhất trong một thập kỷ”, phần lớn liên quan đến pin lithium-ion hoặc các chất dễ cháy được khai báo không đúng để né loại phí cao hơn.

• Ví dụ thực tế: tàu Wan Hai 503 từng bùng cháy nghiêm trọng liên quan đến container chứa hàng hóa nguy hiểm.

• Các sự cố như tàu Marie Maersk cháy container cũng làm nổi bật áp lực từ việc tìm “cảng lánh nạn” khi tàu gặp hỏa hoạn giữa biển. 

Một số vụ cháy lớn nổi bật – Dưới đây là các sự cố cháy container, tàu chở hàng nguy hiểm đã được ghi nhận trong vài năm gần đây:

Công cụ AI mới: Giám sát lô hàng khai báo nguy hiểm

• World Shipping Council (WSC) – trong chương trình Cargo Safety – đã phát triển một công cụ AI quét hàng triệu booking container theo thời gian thực, nhằm phát hiện các lô hàng có dấu hiệu nguy hiểm hoặc khai sai. 

• AI này sử dụng nhận diện mẫu (pattern recognition) và phát hiện bất thường (anomaly detection), để “gắn cờ” những booking rủi ro cao và báo cho hãng tàu tiến hành kiểm tra vật lý (physical inspection). 

• Khi công cụ được khởi động, các hãng tàu đại diện cho hơn 70% sức chứa TEU toàn cầu đã tham gia. 

• Công nghệ này được ngành bảo hiểm hàng hải, đặc biệt các Hợp hội bảo hiểm P&I (Protection & Indemnity), ủng hộ vì giúp giảm rủi ro cháy tàu, giảm chi phí bảo hiểm.

Công nghệ giám sát nhiệt độ, độ ẩm bên trong container bằng AI

• Nghiên cứu học thuật mới (arXiv, 2025) đã giới thiệu mô hình “monitoring không cảm biến (sensorless)” dùng machine-learning để dự đoán nhiệt độ và độ ẩm nội tại của container dựa trên các yếu tố bên ngoài, thay vì dùng cảm biến vật lý. 

• Mô hình nâng cao (“adaptive-sensorless”) còn sử dụng dữ liệu thực từ telemetry để hiệu chỉnh sai số có hệ thống, giúp dự báo chính xác hơn.

• Kết quả thử nghiệm cho thấy sai số dự báo khá thấp: ± ~2.2–2.3°C cho nhiệt độ và ~5–7% cho độ ẩm tương đối. 

• Ứng dụng này giúp phát hiện nguy cơ sớm (early risk detection) như nhiệt độ tăng quá mức hoặc độ ẩm cao — những điều kiện có thể dẫn đến phản ứng hóa học hoặc cháy nếu chất độc hại, pin lithium hoặc hóa chất dễ cháy được xếp trong container.

Công nghệ quét container không xâm nhập: Muon Tomography

• Một nghiên cứu (arXiv, 2024) đề xuất sử dụng muon tomography (sử dụng tia muon vũ trụ) để kiểm tra hàng hóa trong container: phương pháp này cho phép tạo ảnh 3D bên trong container mà không cần mở hoặc sử dụng tia X truyền thống.

• Khảo sát mô phỏng cho thấy, khi kết hợp cả scattering (tán xạ) và absorption (hấp thụ) dữ liệu muon, có thể phân biệt rất chính xác các loại vật chất (vd: hàng hợp pháp và hàng lậu / nguy hiểm), ngay cả khi mẫu khai báo sai

• Đây là hướng công nghệ có tiềm năng lớn cho cả kiểm tra biên giới và kiểm soát hàng nguy hiểm tại cảng, đặc biệt khi muốn đảm bảo an toàn nhưng hạn chế ảnh hưởng giao thương.

Ý nghĩa chiến lược & tác động ngành

• An toàn tàu & thủy thủ đoàn: AI giúp phát hiện sớm hàng nguy hiểm, giảm nguy cơ cháy, bảo vệ tàu và con người.

• Giảm chi phí bảo hiểm: Khi rủi ro cháy giảm, chi phí bảo hiểm (P&I) có thể hạ, hoặc ít nhất chi phí dự phòng cao rủi ro được giảm.

• Tối ưu hoạt động khai thác cảng và hậu cần: Việc phát hiện sớm lô hàng nguy hiểm cho phép cảng / hãng tàu lên kế hoạch kiểm tra, cách ly hàng hóa, giảm gián đoạn.

• Tuân thủ tiêu chuẩn quốc tế: Công nghệ AI + muon tomography hỗ trợ doanh nghiệp vận tải, hãng tàu tuân theo quy định IMDG (International Maritime Dangerous Goods) và các quy định an toàn hàng hải, giúp nâng cao trách nhiệm với môi trường và nhân viên.

• Tương lai logistics xanh & thông minh: Việc áp dụng AI trong an toàn hàng hóa nguy hiểm là một phần của xu hướng “Logistics 4.0” – không chỉ để tối ưu chi phí, mà để đảm bảo tính bền vững, an toàn và minh bạch trong chuỗi cung ứng toàn cầu.

AI trong vận tải biển sẽ được áp dụng khi nào?

AI trong vận tải biển đang chuyển từ giai đoạn thử nghiệm sang triển khai thực tế và sẽ trở thành công nghệ cốt lõi của ngành trong thập kỷ tới.

Từ năm 2023–2025, các hãng tàu lớn như Maersk, MSC, ONE, MOL hay Hapag-Lloyd đã bắt đầu áp dụng AI vào giám sát hành trình, dự báo tai nạn, tối ưu tuyến đường, giảm nhiên liệu và tự động hóa hoạt động cảng. Đáng chú ý nhất là việc ứng dụng AI để ngăn ngừa cháy hàng nguy hiểm thông qua mô hình “phát hiện rủi ro không cảm biến” (sensorless monitoring), phân tích dữ liệu rung động – nhiệt – tải trọng của container để cảnh báo sớm, cùng với hệ thống AI kiểm tra khai báo hàng nguy hiểm sai. Đây là phản ứng tất yếu sau hàng loạt vụ cháy lớn trên tàu container trong những năm gần đây như Maersk Honam (2018), Yantian Express (2019), X-Press Pearl (2021), TSS Pearl (2023), Fremantle Highway (2023) và nhiều sự cố liên quan pin lithium.

Giai đoạn 2026–2028, AI dự kiến sẽ được sử dụng rộng khắp trong quản lý đội tàu, điều độ cảng, xử lý hàng nguy hiểm, dự báo tắc nghẽn và hỗ trợ thuyền viên theo thời gian thực.

Đến giai đoạn 2028–2035, ngành vận tải biển sẽ bước vào thời kỳ tự động hóa cao với tàu bán tự hành và tàu không người lái hoạt động thương mại trên các tuyến ngắn. Như vậy, AI không còn là tương lai xa mà đang từng bước trở thành nền tảng vận hành mới của ngành hàng hải toàn cầu.