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PRESEA - Previsión de tráfico con ayuda de la IA para aumentar la seguridad marítima

Índice de contenidos

Antecedentes del proyecto

A diferencia de las consideraciones retrospectivas, todavía no ha sido posible hacer una previsión del tráfico marítimo en determinadas zonas marítimas o puertos. Además de los aspectos económicos, la previsión del tráfico marítimo es importante en términos de seguridad y política medioambiental. En caso de accidentes o salvamentos que bloqueen o estrechen las vías marítimas (por ejemplo, EVER GIVEN en el Canal de Suez), una previsión del tráfico facilita la gestión del futuro tráfico marítimo en la región. El proyecto proporciona un nuevo servicio para la industria marítima y permite modelos de negocio innovadores. La aplicación es útil para las empresas de logística marítima, que se benefician de la mejora de las previsiones portuarias y de los tiempos de llegada, así como para las autoridades de seguridad marítima, que por primera vez pueden obtener información detallada por adelantado sobre el volumen de tráfico previsto en los mares del Norte y del Báltico. La aplicación web para la previsión del tráfico marítimo desarrollada en el marco de PRESEA es utilizada por las compañías navieras, los operadores de canales y los centros de control de tráfico para aumentar la seguridad marítima.

Objetivo del proyecto

El objetivo de PRESEA es el desarrollo de una aplicación informática basada en la IA y en tiempo real que predice el tráfico marítimo real en una determinada zona del Mar del Norte y del Báltico con una antelación de hasta 14 días y lo muestra de forma sencilla. El software se basa en los datos del AIS (Sistema de Identificación Automática), los horarios del servicio regular, los transbordadores y los cruceros, así como en los datos meteorológicos y de las mareas. 

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Revisión de los códigos de localización de las Naciones Unidas

Un paso esencial en la predicción del tráfico marítimo es la interpretación del destino en el AIS. Muy a menudo, los buques utilizan el UNLoCode para este fin. Para comprobar si el JCS ha registrado todos los LoCodes de un puerto, éstos se compararon con las más de 4.500 zonas portuarias de FleetMon . Durante esta investigación, se encontraron varios errores en las bases de datos de la ONU y esto se transmitió a las autoridades.

Identificar los próximos puertos del viaje

En un complejo procedimiento, el siguiente puerto se determina a partir de la cadena de destino contenida en el AIS. Para ello se utilizan más de 300.000 grafías e interpretaciones alternativas de los nombres de los puertos. Teniendo en cuenta la última escala portuaria, el siguiente puerto se determina junto con el UNLoCode.

En el ejemplo del lado, el Atlantic Clover fue identificado como el próximo puerto de Hon Gai en Vietnam. Este barco es guiado ahora a su destino mediante un algoritmo de enrutamiento.

El siguiente paso crucial es determinar los próximos puertos previstos. Para ello, se han utilizado las escalas de los años 2010 a 2020 y las escalas de cada buque (clase AIS). Con una referencia cruzada al estado actual y al gestor y propietario actuales del buque, se predicen los próximos 5 puertos. Para este proceso se examinaron cientos de millones de escalas portuarias y se pusieron en relación con las descritas.
Se realizó un examen permanente de los resultados. Para este proceso, se hizo un salto a cualquier momento del pasado y se contrastaron los resultados con el pasado posterior.
La evaluación dio como resultado un porcentaje de aciertos extremadamente bueno, lo que significa que JCS podrá predecir las próximas escalas de casi todos los buques descritos comercialmente.

Aplicación

Con la ayuda del proyecto conjunto MERMAID (Maritime Routing Maps based on AIS Data), se enlaza la información del tráfico marítimo mundial y sus algoritmos, así como la aplicación de procesos básicos de inteligencia artificial (IA). El objetivo de la IA es predecir los próximos puertos con la mayor precisión posible, teniendo en cuenta las escalas anteriores a los puertos, el tipo de barco y la eslora del mismo. Una innovación especial de PRESEA es dotar a la red de rutas, que ya tiene en cuenta las condiciones ambientales estáticas, como los bajíos y los estrechos, de una dinámica automatizada que cambia la orientación de la ruta en tiempo real en caso de fenómenos meteorológicos, basándose en cálculos complejos en función del tipo de buque.

Resultados

Un hito importante logrado en el proyecto es la detección fiable del próximo puerto de destino (AIS Destination Interpreter) con una probabilidad superior al 90%. Al introducir manualmente el destino o el puerto de destino en el AIS de a bordo, suelen producirse errores de escritura y abreviaturas ambiguas. Un algoritmo de autoaprendizaje desarrollado por FleetMon compara la entrada manual con el puerto de destino real y permite interpretar claramente la información portuaria. Otro hito es la mejora de la hora estimada de llegada (ETA) de un barco al puerto. Los retrasos debidos a los tiempos de carga de las mercancías o a fenómenos meteorológicos como las tormentas se correlacionan en el ámbito de PreSEA con la hora de llegada original, lo que permite determinar con mayor precisión el tiempo de viaje. Tras la finalización del proyecto, el 30 de noviembre de 2021, JAKOTA Cruise Systems seguirá desarrollando el demostrador hasta convertirlo en un producto comercializable para la previsión del tráfico marítimo mundial.

Visualización de los resultados

Póster 1: Sistema de Identificación Automática (AIS) Para mejorar la seguridad en el tráfico marítimo y para un mejor control de la navegación, el AIS se convirtió en un equipo obligatorio para una gran variedad de buques. Qué buques están afectados, cómo se configura el sistema, cómo funciona y otras informaciones sobre el AIS se han recopilado y presentado en un póster que resulta claro e informativo.

Póster 2: Puertos marítimos con el mismo nombre en todo el mundo Para que un barco pueda indicar claramente su destino y mostrarlo correctamente en el AIS, existe el llamado LOCODE para cada puerto. Sin embargo, puede ocurrir que la tripulación introduzca el nombre completo del puerto correspondiente en el AIS. Esto puede dar lugar a ambigüedades en algunos casos, ya que hay varios puertos con el mismo nombre en todo el mundo. Los más importantes se ilustran gráficamente en este póster.

Póster 3: UN/LOCODE Una de las principales tareas del subproyecto es el desarrollo de algoritmos significativos para asignar puertos de destino. Éstos suelen introducirse como un llamado LOCODE en el AIS. Esto dio lugar a varias preguntas, por ejemplo, según la base legal del LOCODE y cómo y quién lo asigna y documenta. Para ilustrar de forma clara, se creó un cartel con la información más importante sobre el tema.

Finalización del proyecto

Tras la finalización del proyecto en la primavera de 2022, se pueden resumir los siguientes hitos. Los próximos puertos se reconocerán de forma fiable con una probabilidad superior al 90%. Gracias a un algoritmo de autoaprendizaje, las faltas de ortografía y las abreviaturas ambiguas en la introducción manual del puerto de destino podrán cotejarse con el puerto de destino real e interpretarse de forma inequívoca. Como resultado, la hora de llegada de un barco a los puertos futuros (ETA = Estimated Time of Arrival) se determina con mayor precisión. En el acto de clausura en línea se presentarán extractos y resultados del proyecto. Se considera casi seguro que habrá más investigaciones y desarrollos de productos relacionados con la inteligencia artificial, la seguridad de los buques y las emisiones. En la industria, los resultados del proyecto serán utilizados por varias grandes empresas a partir de mediados de 2022 en el marco de estudios internos y luego se pondrán en práctica en los departamentos de logística.

Evento de clausura en el Clúster Marítimo del Norte de Alemania
El evento final del proyecto PreSEA tendrá lugar en formato digital el 16 de mayo de 2022, de 13:00 a 15:30 horas, bajo el lema "Aumentar la resiliencia de las cadenas de suministro marítimas mediante la previsión del tráfico marítimo con ayuda de la IA | PRESEA". Los organizadores son FleetMon y el Grupo de Especialistas en Seguridad Marítima del Clúster Marítimo del Norte de Alemania.

Eventos

Cuando: 24 de septiembre de 2020

En la conferencia se presentó el proyecto PRESEA. El título de la presentación fue "Proyecto PRESEA - Ventajas de la previsión del tráfico marítimo en caso de emergencia".

Blog y publicaciones

La revolución de los datos en el transporte marítimo

FleetMon trabaja en un enfoque escalable basado en la IA para predecir los próximos destinos portuarios de los buques basándose en los datos históricos del AIS. El método respectivo está pensado principalmente para rellenar los casos en los que la entrada de destino AIS de un buque no es interpretable. Hemos conseguido encontrar una solución de IA estable y eficiente en la base de datos, basada en modelos de Markov, adecuada para tareas de predicción masivamente paralelas con gran precisión. La investigación forma parte de un proyecto financiado denominado PRESEA ("Previsión del tráfico marítimo en tiempo real").

Cómo una previsión del tráfico marítimo en tiempo real ayuda a organizar y optimizar el flujo de mercancías marítimas

Como parte del proyecto de investigación PRESEA, que comenzó en el verano de 2019, se va a desarrollar una aplicación de previsión del tráfico marítimo en tiempo real. A diferencia de los sistemas existentes, que muestran la posición de los buques en el momento de la consulta, el nuevo prototipo de software calcula y muestra el número previsto de buques en los próximos días para cualquier zona marítima del mundo.

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Índice de contenidos

Coordinador del proyecto

JAKOTA Cruise Systems GmbH

FleetMon | Seguimiento de los siete mares

Socio del proyecto

Asociados

Reederei F. Laeisz, Daimler AG, Synfioo, DNV

Ministerio Federal de Economía y Energía
Fundada por

BMWI - Ministerio Federal de Economía y Energía

Marco del proyecto

Tecnologías en tiempo real para la seguridad marítima

Projektträger Jülich
Promotor

Projektträger Jülich

Duración del proyecto

Jun 2019 - Nov 2021

Volumen de financiación

750.000 euros

Contacte con

Logotipo del proyecto (.png, transparente)

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