S'impulsa un sistema innovador de control operatiu del trànsit marítim basat en intel·ligència artificial i 'machine learning'. L'objectiu de la innovació, que desenvoluparan el Laboratori d'Enginyeria Marítima (LIM) de la Universitat Politècnica de Catalunya - BarcelonaTech (UPC), el Port de Barcelona i l'empresa Siport21, és reduir l'impacte que creen els vaixells atracats al port, el pas d'un altre vaixell, a les amarres, moviments excessius, etc., un fenomen en ascens a causa de l'increment tant del trànsit com de la mida dels vaixells.
Aquest es desenvoluparà en el marc del projecte Compass+, que ha resultat adjudicatari com a projecte precomercial a la segona convocatòria del fons d'innovació gestionat per Ports de l'Estat −Ports 4.0−, destinat a millorar l'eficiència i la seguretat de les operacions portuàries, incorporant tecnologies disruptives per impulsar els ports del futur. Les infraestructures portuàries no es poden adaptar fàcilment als nous escenaris per la seva rigidesa, i cal dotar-les de sistemes de decisió en temps real per millorar l'eficiència, l'eficàcia i la seguretat.
Mitjançant sistemes de monitoratge IoT de baix cost, la tecnologia que es desenvolupi predirà els moviments induïts en diferents escenaris de trànsit de vaixells, tenint en compte les condicions climàtiques per establir recomanacions en la seva entrada o sortida del port. D'aquesta manera, s'evitarà que les operacions de càrrega i descàrrega es vegin afectades, millorant la seguretat i l'operativitat de les terminals. És una eina predictiva d'ajuda a la presa de decisions, tant en la gestió de les operacions de càrrega i descàrrega com en el control del trànsit. En el projecte Compass+ s'utilitzaran diverses tecnologies com la intel·ligència artificial, l'aprenentatge automàtic i el monitoratge.
El projecte culminarà amb un pilot a l'atracament 34B del Port de Barcelona, que exerceix també com a agent facilitador, proper a la bocana al canal d'accés, per verificar i ajustar el sistema de predicció. Compass+ compta amb un pressupost d'1,15 milions d'euros i un termini d'execució de dos anys i mig.
En general, l'ús de la IA i l'aprenentatge automàtic en el control operatiu del trànsit marítim té el potencial de millorar significativament l'eficiència, la seguretat i la sostenibilitat de les operacions marítimes. Tanmateix, és important assegurar que aquests sistemes siguin robusts, transparents i ètics, i que s'integrin de manera efectiva amb els processos existents i les regulacions marítimes.
Machine learning en el control del tràfic marítim
En aquest context, els algorismes d'aprenentatge automàtic poden analitzar dades històriques de trànsit marítim, condicions meteorològiques, patrons de navegació i altres factors per predir el volum de trànsit futur en àrees específiques. Això permet als operadors de ports i autoritats marítimes planificar amb anticipació i assignar recursos de manera més eficient. Les tècniques d'aprenentatge automàtic es poden utilitzar per crear models de simulació del trànsit, que permeten als operadors provar diferents estratègies de gestió del trànsit i entrenar els equips en la presa de decisions en situacions realistes però controlades. La IA i l'aprenentatge automàtic es poden fer servir per automatitzar certes tasques com ara la classificació de vaixells, la monitoratge de rutes i la gestió de comunicacions, alliberant així recursos humans per a tasques més estratègiques.
També tenen el potencial d'analitzar grans quantitats de dades per identificar les rutes marítimes més eficients i segures, tenint en compte factors com els corrents oceànics, els vents, el trànsit previst i els requisits de temps. Això pot ajudar a reduir els temps de viatge, minimitzar el consum de combustible i disminuir el risc de col·lisions.
La IA permet monitorar contínuament el trànsit marítim i detectar anomalies o comportaments riscosos, com ara canvis bruscos en la velocitat o la direcció d'un vaixell, que podrien indicar problemes de seguretat. Això permet a les autoritats intervenir ràpidament per mitigar qualsevol risc potencial. A més, poden proporcionar recomanacions i assistència en temps real als operadors de trànsit marítim, ajudant-los a prendre decisions informades sobre la gestió del trànsit, l'assignació de recursos i la resposta a situacions d'emergència.
