Inteligencia artificial y Machine Learning para la gestión del tráfico marítimo

El puerto de Barcelona será el escenario en que se desarrollar el proyecto Compass+, un sistema innovador de control operativo del tráfico marítimo basado en inteligencia artificial y machine learning.

Este proyecto que impulsa el consorcio formado por Siport21, la Autoridad Portuaria de Barcelona y la Universidad Politécnica de Cataluña – BarcelonaTech ha resultado adjudicatario como proyecto pre-comercial en la segunda convocatoria del fondo de innovación gestionado por Puertos del Estado, Puertos 4.0, destinado a mejorar la eficiencia y la seguridad de las operaciones portuarias, incorporando tecnologías disruptivas para impulsar los puertos del futuro.

El objetivo de este sistema es reducir la afección en los buques atracados en puerto ante el paso de otro buque, dado el incremento tanto del tráfico como del tamaño de los buques, y ante la circustancia de que las infraestructuras portuarias, por su rigidez, no pueden adaptarse fácilmente a los nuevos escenarios y es necesario dotarlas de sistemas de decisión en tiempo real para mejorar la eficiencia, eficacia y seguridad.

Así pues, mediante sistemas de monitorización IoT de bajo coste, Compass+ predecirá los movimientos inducidos en diferentes escenarios de tránsito de buques, teniendo en cuenta las condiciones climáticas para establecer recomendaciones en su entrada o salida del puerto.

De este modo, se evitará que las operaciones de carga y descarga se vean afectadas, mejorando la seguridad y operatividad de las terminales, por medio de una herramienta predictiva de ayuda a la toma de decisiones, tanto en la gestión de las operaciones de carga y descarga como en el control del tráfico.

El proyecto Compass+ utilizará diversas tecnologías como inteligencia artificial, machine learning y la monitorización, y culminará con un piloto en el atraque 34B del Puerto de Barcelona, que ejerce también como agente facilitador, próximo a la bocana en el canal de acceso, para verificar y ajustar el sistema de predicción. La iniciativa cuenta con un presupuesto total de 1,15 millones de euros y un plazo de ejecución de dos años y medio.

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