Un grupo de investigadores de la Facultad de Náutica de Barcelona de la Universitat Politècnica de Catalunya – BarcelonaTech está desarrollando un nuevo sistema que podría cambiar por completo el consumo de combustible del barco de rescate Open Arms. Este sistema, basado en tecnologías de aprendizaje automático, hecho con IA puede determinar los factores que más efectos tienen en el consumo de combustible y poder corregirlos o hacer sugerencias para poder reducir el consumo.
Rubén Bonet, CEO y cofundador de Fractus -lo empleas tecnológica que colabora con este proyecto- señala que «nos llena de orgullo ser parte de este proyecto que no solo busca reducir el consumo de combustible de Open Arms, sino que también tiene un impacto directo en su capacidad para destinar más recursos a su tarea vital de salvar vidas en el mar».
Un proyecto por fases
En la primera fase se monitoriza el consumo del barco, la velocidad, el estado del mar y lo trimat de la embarcación. Con los datos recogidos -por equipos o sensores instalados al barco o dispositivos y equipación destinados a estos proyectos- se puede definir qué modelo de tecnologías puede aprender durante las próximas misiones, como recorrer distancias más largas con un gasto de combustible que sea la mínima.
En cuanto a la segunda fase, se observarán otros factores que puedan afectar el consumo del combustible, como puede ser el estado de conservación del casco, las necesidades eléctricas o las condiciones meteorológicas. Cuando se hayan procesado estos factores, el sistema determinará cuáles son las condiciones de propulsión óptimas para consumir menos combustibles.
Una recogida de datos que es muy positiva para la Open Arms, puesto que como explica Martín Mareta, director técnico de Open Arms, «podremos mesurar el consumo de combustible, cosa que permite optimizar la eficiencia operativa, reduciendo costes y emisiones contaminantes. Además, facilita el cumplimiento de regulaciones ambientales y mejora la planificación de nuestras rutas marítimas. Esta práctica también contribuye a la identificación temprana de problemas técnicos, prolongando la vida útil del motor».
