La inteligencia artificial como eje de la mejora en el consumo y seguridad de los buques

Para esa mejora de la seguridad y el consumo en los buques, ambos investigadores han destacado que el sistema empleado de inteligencia artificial utiliza "análisis matemáticos de los buques y técnicas de hidrodinámica".

Además, esas mejoras se establecen en la fase previa del diseño del buque. Unas mejoras que se pueden aplicar a cualquier tipo de embarcación, independientemente de sus medidas y tamaño.

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 Este trabajo también pretende optimizar el diseño del casco de un buque, de tal modo que su resistencia al avance sea mínima, y por tanto reduzca su consumo y por ende la producción de gases contaminantes. Para esto se utilizarán herramientas de Aprendizaje Máquina, la denominada "Machine Learning".  

 La complejidad de los cálculos que se realizan tradicionalmente para obtener dichos resultados de resistencia para el buque navegando en distintos mares, son realizados normalmente mediante métodos de elementos finitos o el métodos de los elementos de contorno y hace que la resistencia al avance en olas sea una característica que se estudia tras realizar el diseño.  

 Los investigadores proponen el desarrollo de un algoritmo de aprendizaje basado en la "Machine Learning"  que permita optimizar las formas de un buque en función de los parámetros del comportamiento en la mar en búsqueda de una reducción de la resistencia añadida en olas.  

Finalmente se  propondrá una metodología de trabajo y entrenamiento del algoritmo. Se llevarán a cabo comparativas para distintos tipos de buques. Y finalmente, se expondrán unas conclusiones con los resultados relevantes obtenidos.