Claves para desarrollar la inteligencia artificial en el sector marítimo

Los cálculos indican que durante 2022, el sector marítimo gastará alrededor de 931 millones de dólares en soluciones relacionadas con la IA y se prevé que esa cifra casi se triplique en los próximos cinco años, hasta alcanzar 2.700 millones de dólares en 2027, lo que supone una tasa de crecimiento medio anual del 23% Las aplicaciones en el sector marítimo para los sistemas de IA son muy variadas. Desde ayudar a la operación y explotación comercial del buque a través de sistemas de navegación autónoma y la optimización de rutas; hasta apoyar en el mantenimiento y la supervisión mediante sistemas de gestión remota del estado de los equipos; pasando por el análisis de datos de seguridad y la puesta en servicio virtual de sistemas y equipos.

En resumen, los sistemas de IA pueden revolucionar las operaciones marítimas y crear importantes ventajas competitivas para las empresas que los adopten. Sin embargo, estas empresas deben comprender que la premisa fundamental sobre la que se asienta esta tecnología es el aprendizaje a partir del fallo. La tecnología siempre ha desempeñado un papel importante en el desarrollo del sector marítimo mundial. Desde los años noventa, el uso de sistemas de información a bordo de los buques no ha dejado de crecer. El ritmo de adopción se ha disparado en la última década, cuando el Big Data y la digitalización se han mostrado como herramientas útiles para obtener una ventaja competitiva.

Consolidación del uso de la IA
Mediante el uso de la IA, muchas empresas son capaces de optimizar sus procesos. Por ejemplo, a través de la digitalización se puede reducir significativamente el tiempo para gestionar documentación crítica en las cadenas logísticas, eliminando errores humanos y mejorando la seguridad. Hoy existen varios ejemplos que muestran como el uso de la IA empieza a asentarse:

Navegación autónoma
Se define como navegación autónoma cuando un buque es capaz de definir su rumbo y navegar sin intervención humana, con la ayuda de tecnologías diversas como sensores de radar, cámaras y el análisis y procesamiento de datos en tiempo real. La inteligencia artificial es un factor clave en el desarrollo de sistemas de navegación autónoma.

Existen diferentes iniciativas, tanto del sector público como del privado, relacionadas con el desarrollo de buques completamente autónomos. Entre ellas, cabe mencionar el proyecto “Autoship”, financiado por la Unión Europea, y el proyecto Dffas (Designing the Future of Full Autonomous Ship) del gobierno japonés, que se centran en impulsar la adopción de buques autónomos en todo el sector.

Gestión digital del mantenimiento de equipos y maquinaria
El mantenimiento predictivo puede describirse como “la combinación de servicios de asistencia técnica y tecnología facilitada por soluciones digitales y procesos centrados en los datos”. A través de plataformas informáticas y sensores inteligentes instalados a bordo, estos sistemas son capaces de llevar a cabo diagnósticos, predicciones e incluso labores de mantenimiento en función de los datos recopilados. De esta manera, aseguran que la maquinaria y los equipos del buque estén en buen estado y funcionen de manera eficiente.

Diagnóstico remoto
El diagnóstico remoto se centra en ámbitos en los que la IA no es capaz de analizar y reaccionar ante unas determinadas condiciones técnicas y factores ambientales. Esta tecnología depende de una plataforma que permite la conectividad entre los usuarios como puede ser la tripulación de un buque o un equipo de una plataforma en alta mar, que pueden comunicarse eficazmente y recibir asesoramiento de técnicos expertos a distancia. Puede llevarse a cabo a través de una plataforma basada en la nube o un entorno en línea.

Varias herramientas de diagnóstico remoto utilizan sistemas de IA junto a tecnologías como la realidad aumentada, la realidad virtual o la computación en la nube. Estos servicios de asistencia basados en IA, junto con el asesoramiento de expertos, han permitido completar con éxito operaciones técnicamente complejas y de gran importancia de forma eco-nómica y eficiente.

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