El mar está lleno de ruido y no siempre es sencillo distinguir la frecuencia sonora de un motor de la producida por fenómenos naturales como el viento, el oleaje o la lluvia. Para conseguirlo, una estudiante de la Universidad Politécnica de Cartagena (UPCT) ha desarrollado un conjunto de algoritmos que identifica claramente la contaminación acústica genera por las embarcaciones.
Este sistema de inteligencia artificial que distingue sonidos en el mar se basa en una red neuronal y ha sido desarrollado en el Trabajo Fin de Grado (TFG) de Silvia Hidalgo Martínez. Para entrenarlo, la alumna ya graduada ha empleado bases de datos con ruidos de numerosas embarcaciones y de ruido de ambiente submarino.
La UPCT participa en el proyecto Life Portsounds, liderado por la Autoridad Portuaria y que busca reducir en al menos un 5% el ruido submarino. Uno de los investigadores de la UPCT implicados en el proyecto, José Luis Sancho, ha formado parte del tribunal que ha calificado de sobresaliente el TFG de Silvia Hidalgo.
La alumna ya graduada, que continuará el curso próximo sus estudios en el máster habilitante en Ingeniería de Telecomunicación, consiguió gracias a la temática de su TFG prácticas en la empresa pública SAES, especializada en acústica y electrónica submarina. “Hablé con su responsable de Desarrollo de Personas durante el Foro de Empleo de la UPCT”, recuerda Hidalgo, que espera participar en los próximos procesos de selección de personal de la compañía.
