Fujitsu crea una IA contra choques
Las nuevas tecnologías de la compañía buscan evitar y prevenir más accidentes en los puertos de Singapur
Fujitsu trabajó con la Autoridad Marítima y Portuaria de Singapur para ver qué tan útil puede ser la inteligencia artificial (IA) para la predicción de riesgo de colisión de barcos.
Para lograrlo usaron la tecnología llamada “Fujitsu Human Centric AI Zinrai“, la cual puede implementarse en un sistema de Servicio de Tráfico de Buques para ayudar a los controladores marítimos a gestionar el tráfico de manera proactiva y mejorar la seguridad de la navegación.
Antes de que llegara esta herramienta, el tráfico marítimo confiaba 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 reducir riesgos.
Fujitsu probó su herramienta por 24 meses y pudo identificar los riesgos potenciales aproximadamente 10 minutos de que ocurriera el incidente.
Gracias a esto, la tecnológica continuará trabajando con Singapur para mejorar la tecnología y ofrecer una solución final para mediados de 2020.
La 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 cinco 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.
