Las soluciones de inteligencia artificial responden a los desafíos tecnológicos planteados por la industria marítima

El Deep Learning o aprendizaje profundo es una de las herramientas en fase de desarrollo con mayor potencial para posicionar a la industria marítima de Cantabria como referente en innovación. En un momento en el que el mercado internacional está claramente enfocado hacia la explotación de los datos, las soluciones de Big Data y la digitalización de procesos, el Clúster Marítimo de Cantabria – MarCA considera “fundamental” estimular la sensibilización empresarial hacia este tipo de planteamientos como vía directa para acelerar la transición hacia un modelo productivo 4.0 fundamentado en el conocimiento y las soluciones de alto valor.

Todas las empresas del sector marítimo tienen un gran desafío y es que la digitalización es el único camino para la competitividad y lograr nuevos mercados,” ha expresado el presidente del clúster MarCA, Juan Luis Sánchez, durante la apertura del seminario web Deep Learning: Una oportunidad para el sector marítimo. Desarrollos como optimizar las rutas y los movimientos de los contenedores en una instalación portuaria o soluciones para inspeccionar los barcos de forma autónoma comprobando si cumplen con la reglamentación en vigor son solo alguna de las posibilidades que esta tecnología puede aportar al sector marítimo. No en vano, puertos de referencia internacional como Rotterdam, Hamburgo o Singapur ya están ejecutando proyectos de I+D+i relacionados con este ámbito.

El segundo seminario virtual organizado por el clúster cántabro ha contado con la colaboración de la Fundación y Centro Tecnológico de los Astilleros Medianos y Pequeños Soermar, una institución con la que MarCA mantiene un convenio de colaboración desde el año pasado para poner en marcha las medidas del “Plan Estratégico de I+D+I de los Medianos y Pequeños Astilleros. Visión 2030” más interesantes para el desarrollo de la industria marítima de Cantabria.

El director técnico de Soermar, Alfonso Carneros, también ha mostrado su convicción de que el Machine Learning y el Deep Learning son un paso hacia los astilleros del futuro». Igualmente, Carneros incidió en la importancia que tiene el hecho de que los profesionales relacionados con el macro sector azul tomen contacto con estos conceptos disruptivos y “estudien tanto las posibilidades de aplicación a la empresa como las ventajas competitivas que pueden generar”.

La jornada, segunda que el clúster cántabro celebra el formato virtual, ha sido organizada en colaboración con la Fundación y Centro Tecnológico Soermar

El futuro, en los datos

La empresa Solver Intelligent Analytics, especializada en el  desarrollo de modelos analíticos avanzados para sectores como la logística, el energético, el industrial o el financiero, ha sido la responsable la parte más técnica de una jornada a la que han atendido más de 40 profesionales. Además de presentar la compañía, Pablo Negre, general manager de Solver Intelligent Analytics, ha contextualizado sus proyectos como una respuesta a los retos y desafíos reales que les platean las empresas. “No estamos hablando de conceptos de futuro, ni de quimeras de informáticos” explicó. “Nosotros aterrizamos la tecnología en las compañías para resolver problemas empresariales como prever la demanda a futuro, automatizar los procesos o calcular los abastecimientos necesarios para optimizar la producción”.

A lo largo de su intervención, Javier Esteve, ingeniero de diseño Machine Learning en esta spin off surgida de la Universidad Politécnica de Valencia, profundizó acerca de las posibilidades que la Inteligencia Artificial y sus distintas ramas ofrecen a la industria marítima.

El Deep Learning ya se aplica en proyectos innovadores para la mejora del tráfico de contenedores y la optimización logística de algunas instalaciones portuarias internacionales

 “La toma de decisiones es una parte vital del negocio y los análisis basados en Inteligencia Artificial proporcionan una visión más amplia que ayuda a despejar la incertidumbre en este ámbito,” ha dicho Esteve, quien hizo referencia a aplicaciones prácticas tan interesantes como la optimización de la logística en puertos marítimos, la detección de fallos en infraestructuras eléctricas mediante la visión por computador o la automatización y optimización de líneas de producción completas gracias a sistemas inteligentes. “Gracias al Machine Learning y al Deep Learning, podemos analizar el comportamiento de cualquier variable, creando modelos que predigan su actuación a futuro y mejoren la toma de decisiones a corto y a largo plazo”.

Igualmente, Esteve explicó por qué el Deep Learning es la tecnología de vanguardia dentro del extenso sector de la inteligencia artificial. “Se trata de una sofisticación del Machine Learning, que nos permite analizar más variables gracias a la evolución de experimentada en el campo computacional” matizó. Si el Machine Learning busca que una máquina sea capaz de mejorar su actuación a la hora de resolver un problema aprendiendo de su propia experiencia en una tarea determinada, el Deep Learning va un paso más allá en busca del aprendizaje no supervisado. En este paradigma, los algoritmos deben ser capaces de aprender sin intervención humana previa, sacando ellos mismos las conclusiones acerca de la semántica embebida en los datos.

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