Via Kaizen, el proyecto que prueba sistemas de planificación de viajes semiautónomo basado en IA

Yara Marine Technologies, Molflow, la Universidad Tecnológica de Chalmers, la Universidad de Halmstad y la Universidad de Gotemburgo han colaborado durante tres años en el proyecto Via Kaizen para desarrollar y probar un sistema de planificación de viajes semiautónomo basado en IA.

Según publica Sea News, el proyecto, financiado por la Administración Sueca de Transporte Trafikverket, tenía como objetivo mejorar la planificación de viajes energéticamente eficientes para los operadores de buques utilizando Inteligencia Artificial y aprendizaje automático.

El proyecto utilizó herramientas existentes como el sistema de optimización de propulsión FuelOpt de Yara Marine y la herramienta de gestión de rendimiento e informes de datos Fleet Analytics, así como el sistema de modelado de buques Slipstream de Molflow. El proceso de diseño analizó las prácticas de trabajo a bordo y las necesidades de los usuarios para garantizar que la tecnología respaldara eficazmente los procesos y decisiones que podrían maximizar la eficiencia energética.

Dos buques, un portacoches PCTC operado por UECC y un buque cisterna de productos Rederiet Stenersen, fueron seleccionados para las pruebas del sistema. Los resultados demostraron una optimización exitosa de la eficiencia energética basada en el tiempo estimado de llegada (ETA), con uno de los buques eligiendo continuar utilizando el sistema.

Mikael Laurin, Jefe de Optimización de Buques de Yara Marine Technologies, destacó la importancia del proyecto para los esfuerzos de la industria naviera para abordar el cambio climático y reducir las emisiones. Enfatizó la importancia de la colaboración, la familiarización de la tripulación, el diseño proactivo y las nuevas estrategias corporativas en la implementación de nuevas tecnologías que pueden agilizar las operaciones y reducir los costos de combustible.

El proyecto Via Kaizen mostró el potencial de incorporar algoritmos de aprendizaje automático para mejorar el modelado predictivo de la potencia de propulsión de los buques y una previsión y optimización del rendimiento más precisas. También subrayó la necesidad de una colaboración constructiva entre los desarrolladores de tecnología y los usuarios, así como entre los operadores de buques y sus clientes.

La participación de la tripulación fue vital para determinar el éxito de los viajes energéticamente eficientes, enfatizando la importancia de proporcionar a los miembros de la tripulación y la administración oportunidades para comprender y adoptar la tecnología de apoyo a la operación de buques impulsada por IA.

El proyecto también destacó la necesidad de interfaces intuitivas y fáciles de usar y el apoyo de la tripulación en los esfuerzos de digitalización y descarbonización. Los canales de comunicación efectivos con la administración y la consideración de los procesos corporativos se identificaron como esenciales para la adopción de soluciones impulsadas por Inteligencia Artificial para reducir las emisiones.

Tras la conclusión del proyecto, se ha obtenido financiación adicional de la agencia sueca de innovación Vinnova para explorar más a fondo los hallazgos y sus implicaciones.

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