jueves, marzo 28, 2024
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Fujitsu analiza el tráfico marítimo

Junto con la Autoridad Marítima y Portuaria de Singapur, realizó una prueba basada en Inteligencia Artificial para predecir la colisión de barcos. Fujitsu anunció los resultados de una prueba de campo realizada con la asistencia de la Autoridad Marítima y Portuaria de Singapur (MPA) para analizar los riesgos del tráfico marítimo en el Estrecho de Singapur.

Fujitsu ha demostrado la utilidad de una nueva tecnología de predicción de riesgo de colisión de barcos, que aprovecha el poder de la Inteligencia Artificial (IA) para predecir los fallos (‘near misses’) entre los buques.
Utilizando la tecnología de IA “Fujitsu Human Centric AI Zinrai” desarrollada por Fujitsu Laboratories, esta solución puede detectar riesgos de colisión de barcos y predecir áreas donde los riesgos se concentran como puntos críticos de riesgo dinámico. Esta tecnología tiene el potencial de ser implementada en un sistema de Servicio de Tráfico de Buques (VTS) para ayudar a los controladores marítimos a gestionar el tráfico de manera proactiva, con el objetivo de mejorar la seguridad de la navegación.

La multinacional nipona ofrece servicios que incorporan esta tecnología para controladores de tráfico marítimo y operadores de barcos para 2020.
AntecedentesGlobalmente, especialmente en vías fluviales concurridas, los centros VTS que administran el tráfico marítimo confían en la advertencia anticolisión en los sistemas VTS, que utilizan las técnicas de punto de aproximación más cercanas para detectar y notificar a los buques cuando estos se acercan inusualmente unos a otros.
A medida que las operaciones e interacciones de los buques se vuelven más complejas, la capacidad de detectar y predecir los movimientos de los barcos por adelantado, especialmente en áreas de tráfico de alta densidad como Singapur, es clave para administrar y reducir los riesgos de colisión.
Para este fin, Fujitsu y sus laboratorios han llevado a cabo investigaciones y desarrollos para calcular los riesgos de colisión de barcos y predecir hotspots dinámicos.Sobre la investigación y las pruebas
Fujitsu realizó su investigación y pruebas con la asistencia de unos 10 oficiales de MPA del Departamento de Gestión de Tráfico de Buques y la División de Sistemas Portuarios durante 24 meses. Los detalles de las pruebas y sus resultados son los siguientes:
1. Detalles de la pruebaBasándose en los datos de tráfico pasados para el estrecho de Singapur proporcionados por MPA, Fujitsu aprovechó su tecnología de predicción de riesgo de colisión para extraer información, como ejemplos de colisiones o casi accidentes, que involucran a múltiples embarcaciones, así como ejemplos de desarrollo de zonas activas de riesgo dinámico. La tecnología de predicción fue comparada con operadores humanos.
2. EvaluaciónLa tecnología de detección de riesgos de Fujitsu demostró la posibilidad de cuantificar el riesgo con más detalle, antes que la detección por parte de operadores humanos. Por ejemplo, según los estudios de evaluación comparativa, la tecnología de detección pudo identificar los riesgos potenciales aproximadamente 10 minutos antes del casi fallo y, al hacerlo, teóricamente proporcionaría aproximadamente 5 minutos de tiempo para que los operadores humanos ejecuten el seguimiento necesario en la acción, por ejemplo, a través de la prestación de asesoramiento a los buques. 

La tecnología de Fujitsu también pudo detectar escenarios en los que se podía pasar por alto el riesgo de colisión y alertar sobre un posible incidente.
Por separado, la tecnología de detección de puntos calientes de riesgo dinámico podría descubrir riesgos con hasta 15 minutos de anticipación, permitiendo al personal tomar medidas específicas para evitar un incidente.
Futuros desarrollos
Sobre la base de los resultados de este desarrollo, Fujitsu continuará trabajando con Singapur para mejorar la tecnología y ofrecer una solución que soporte la navegación segura para el control del tráfico marítimo y para los operadores de barcos para el año 2020.

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Cortesía de Investing.com

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