Los investigadores introducen la Inteligencia Artificial para optimizar los indicadores de habitabilidad de los pesqueros
El 62º Congreso Internacional de Ingeniería Naval e Industria Marítima ha concedido el primer premio a los mejores trabajos a la investigación sobre la optimización del comportamiento en la mar de los buques pesqueros mediante redes neuronales artificiales, en la que participan los profesores de la Escuela de Ingeniería Naval y Oceánica de la UPCT, José Enrique Gutiérrez, Pablo Romero y Antonio José Lorente.
En la investigación, titulada Optimización del comportamiento en la mar de buques pesqueros mediante redes neuronales artificiales (Optimization of seakeeping behavior of fishing ships by artificial neural networks) participa también el profesor Borja Serván Camas, del Grupo de Ingeniería Naval y Marina (Naval and Marine Engineering Group), del CIMNE – Centro Internacional de Métodos Numéricos en la Ingeniería.
Los investigadores emplean la Inteligencia Artificial (IA) para reducir el tiempo de cálculo para predecir cómo se comporta el buque pesquero bajo condiciones ambientales, como por ejemplo, ante un temporal. “Con las técnicas tradicionales de cálculo numérico, este tipo de evaluaciones resulta muy costosa y tarda días para una predicción” señala José Enrique Gutiérrez.. “Con los algoritmos desarrollados por los investigadores, se pueden evaluar millones de alternativas en días, algo hasta ahora impensable”, resalta.
El trabajo consistió en la evaluación del comportamiento en el mar, que es crucial en la explotación de buques, mediante algoritmos específicamente diseñados con Inteligencia Artificial. El equipo investigador también ha planteado una búsqueda de candidatos de buques pesqueros que mejoren sus comportamiento y seguridad para los escenarios considerados de condiciones del mar, optimizando métricas específicas relacionadas con la operatividad.
