Inteligencia artificial en el transporte marítimo

La inteligencia artificial (IA) se está infiltrando en todos los aspectos de la industria marítima. Cualquier tarea estructurada y repetitiva tiene el potencial de ser llevada a cabo por un modelo de IA restringido. Los seguros marítimos, la detección de incendios de los sistemas de CCTV, los remolcadores operados por IA, el mantenimiento predictivo y las mejoras en la eficiencia del combustible se están moviendo hacia sistemas impulsados por la inteligencia artificial.

Aplicaciones de la IA en el transporte marítimo

Un estudio realizado por la Oficina Nacional de Carga encontró que el 6.5% de los contenedores que transportaban mercancías peligrosas tenían carga declarada incorrectamente. Para abordar esto, Maersk se encuentra entre las empresas que utilizan herramientas de detección de IA para detectar mercancías peligrosas no declaradas y mal declaradas. HazCheck Detect, una nueva herramienta de inspección de carga de IA, escanea todos los detalles de la reserva y resalta las reservas sospechosas. En el futuro, la misma herramienta podría examinar las cargas para identificar, por ejemplo, el contrabando de vida silvestre.

Después de demostrar el primer ferry totalmente autónomo del mundo en Finlandia en 2018, Rolls Royce ahora está utilizando un sistema de inteligencia artificial para proporcionar una visión más profunda del rendimiento de los equipos de barco instalados. Esto conducirá a una mayor eficiencia y una reducción de las emisiones.

Cada año, el 20% de los buques se desvían debido a enfermedades de la tripulación, y el error humano (incluida la fatiga) representa alrededor del 75% al 90% de los accidentes marítimos. El proveedor de comunicaciones KVH prevé el uso de IA para el control de la salud de la gente de mar, a fin de reducir accidentes y desvíos por enfermedades o lesiones de la tripulación.

Pero las enfermedades y las lesiones no son las únicas causas del error humano: la fatiga, la intoxicación, la excitación y el estrés también conducen a errores. Senseye usa imágenes del iris de alta resolución para identificar la fatiga y la intoxicación, mientras que Sensing Feeling usa videos en tiempo real para identificar los primeros signos de estrés y fatiga.