德克薩斯農工大學的科學家們開發了一個人工智能系統，旨在幫助船長避免在海上發生致命的碰撞。這個名為「SMART-SEA」（Ship collision avoidance of Machine learning And Radar Technology for Stationary Entities and Avoidance）的系統將減少船舶操作員對船長經驗的依賴。通過提供人類顧問實時指導，該系統將人類專業知識與人工智能的精確度相結合，使海上導航對相關人員來說更加容易和安全。
該團隊由海洋工程助理教授 Dr. Mirjam Fürth 領導，該系統是在美國內政部（DOI）和美國能源部（DOE）通過海洋能源安全研究所（OESI）的一年合同下開發的。SMART-SEA 的目的是減少由人為錯誤造成的海上碰撞。與完全自主導航系統不同，該系統需要人類顧問的介入。德克薩斯農工大學在一份新聞聲明中指出，海上船隻與靜止結構（如石油平台）之間的碰撞正變得愈加普遍，這些碰撞的許多原因都是人為錯誤。
為了應對海上碰撞的增加，德克薩斯農工大學的科學家們決定開發一個人工智能輔助駕駛系統，儘管海上變數遠多於公路，而且目前自動駕駛技術在公路上仍面臨挑戰。大型船舶的前進動能很大，停車距離通常以英里而非米來計算；而且它們的轉向非常緩慢，這意味著任何碰撞系統都必須考慮到這種緩慢而笨拙的運動。再加上海流、風、傳感器延遲等多種因素，顯然開發自主船舶並非易事。
SMART-SEA 結合了原始雷達成像數據與先進的機器學習技術。雷達成像使其能夠在惡劣的天氣條件下檢測移動物體，而機器學習算法則用於分類和識別可能導致碰撞的靜止物體。該人工智能系統使用了最先進的計算流體動力學模型和基於過去船舶運動訓練的機器學習。該團隊在聲明中表示，SMART-SEA 的邏輯系統基於德克薩斯農工大學加爾維斯頓校區的專家小組彙編的海員經驗。
根據 New Atlas 的報導，這個系統使用了改進的速度障礙（Modified Velocity Obstacle, VO）算法，結合不對稱灰雲（Asymmetric Grey Cloud, AGC）模型來評估風險並避免碰撞。該系統在實現這些目標的同時，還遵循國際海上避碰規則（COLREGs），為海上航行的安全提供了可靠保障。
