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Una investigación de la UPCT sobre el comportamiento en el mar de los buques, primer premio en un congreso internacional

Una investigación de la UPCT sobre el comportamiento en el mar de los buques, primer premio en un congreso internacional
Los investigadores emplean la Inteligencia Artificial para reducir el tiempo de cálculo y predecir cómo se comporta el buque pesquero bajo condiciones ambientales

El 62º Congreso Internacional de Ingeniería Naval e Industria Marítima ha concedido el primer premio a los mejores trabajos a la investigación sobre la optimización del comportamiento en la mar de los buques pesqueros mediante redes neuronales artificiales, en la que participan los profesores de la Escuela de Ingeniería Naval y Oceánica de la Universidad Politécnica de Cartagena (UPCT) José Enrique Gutiérrez, Pablo Romero y Antonio José Lorente.

En la investigación, titulada 'Optimization of seakeeping behavior of fishing ships by artificial neural networks', participa también el profesor Borja Serván Camas, del Naval and Marine Engineering Group, del Centre Internacional de Mètodes Numèrics en Enginyeria.

Los investigadores emplean la Inteligencia Artificial (IA) para reducir el tiempo de cálculo para predecir cómo se comporta el buque pesquero bajo condiciones ambientales, por ejemplo, ante un temporal, según han informado fuentes de la UPCT en un comunicado.

"Con las técnicas tradicionales de cálculo numérico, este tipo de evaluaciones resulta muy costosa y tarda días para una predicción" ha señalado José Enrique Gutiérrez. "Con los algoritmos desarrollados por los investigadores, se pueden evaluar millones de alternativas en días, algo hasta ahora impensable", ha resaltado.

El trabajo consistió en la evaluación del comportamiento en el mar, que es crucial en la explotación de buques, mediante algoritmos específicamente diseñados con Inteligencia Artificial.

El equipo investigador también ha planteado una búsqueda de candidatos de buques pesqueros que mejoren sus comportamiento y seguridad para los escenarios considerados de condiciones del mar, optimizando métricas específicas relacionadas con la operatividad.

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