Aumentar la seguridad de la navegación marítima es el objetivo del proyecto europeo OCEAN, en el que participan investigadores de la Universitat Politècnica de Catalunya – BarcelonaTech (UPC).

Desarrollan algoritmos basados en el procesamiento de señales y ‘machine learning’ para detectar obstáculos en el mar.

Cada año, la flota marítima europea sufre unos 3000 accidentes. De estos, un 28% son categorizados como severos o muy severos, es decir, que resultan en muertes, contaminación, incendios o pérdidas materiales. Además, según la Agencia Europea de Seguridad Marítima, buena parte de estos accidentes se producen durante la navegación, tanto en los cargueros, como de pasajeros o de servicios. Para abordar este problema, está en marcha el proyecto europeo OCEAN, en el que participan 13 socios de siete países europeos, entre los que se incluye la Universitat Politècnica de Catalunya – BarcelonaTech (UPC), a través del Centro de Tecnologías y Aplicaciones del Lenguaje y el Habla (TALP), que forma parte del Inteligente Data Science and Artificial Intelligence Research Center (IDEAL) y del Centro de Innovación del Transporte (CENIT), que forma parte del Centro Internacional de Métodos Numéricos den Ingeniería (CIMNE).

El objetivo de OCEAN es mitigar los accidentes de navegación abordando los factores que a menudo los causan: la carencia de formación en este sector; factores técnicos, humanos u organizativos; limitaciones operativas; procesos y procedimientos inadecuados, o presiones comerciales. Asimismo, se recomendarán mejoras y modificaciones de los reglamentos, normas y enfoques de diseño de los equipos disponibles en el puente de las embarcaciones. El proyecto también tiene una importante vertiente social y ecológica, puesto que su finalidad es evitar accidentes y desastres medioambientales, así como salvar vidas y proteger la fauna marina.

El proyecto, que está cofinanciado por el programa Horizon Europe y el UK Research and Innovation, se inició el pasado octubre y se alargará hasta el 2025.

Algoritmos y ‘machine learning’
En el marco de este proyecto, el Grupo de Procesamiento de la Voz (VEU) –integrado en el Centro de Tecnologías y Aplicaciones del Lenguaje y el Habla (TALP), del Intelligent Data Science and Artificial Intelligence Research Center (IDEAI)- contribuirá en la detección de los obstáculos en el mar, junto con otros socios europeos. Concretamente, los investigadores desarrollarán algoritmos basados en el procesamiento de señales y el machine learning (aprendizaje automático) para la detección automatizada de contenedores flotantes perdidos y de mamíferos marinos, a través de imágenes satelitales de alta resolución, así como de la detección acústica automatizada de estos últimos.

Plataforma de datos y predicciones
A partir de la información recogida, el Centro de Innovación del Transporte (CENIT-CIMNE), que coordina esta parte del proyecto, se encarga de diseñar e implementar una plataforma de datos. Esta infraestructura recoge datos de tracking −de lo encontrado o visto en el mar− de múltiples fuentes, tanto de los socios del mismo consorcio como de otros operadores, así como datos de predicciones. Con toda esta información, la plataforma envía mensajes de advertencia de navegación sobre las ubicaciones de los obstáculos en el mar, principalmente de mamíferos marinos y contenedores flotantes. De esta forma, las embarcaciones pueden esquivar los obstáculos y evitar los accidentes.

Un consorcio de empresas, universidades y ONG
El consorcio creado para desarrollar el proyecto está formado por 13 entidades, entre empresas, universidades y ONG, de Noruega, Grecia, España, Dinamarca, Portugal, Irlanda y Reino Unido.