{"id":26272,"date":"2024-10-01T08:37:37","date_gmt":"2024-10-01T08:37:37","guid":{"rendered":"https:\/\/cit.upc.edu\/?post_type=portfolio&p=26272"},"modified":"2024-10-10T14:46:38","modified_gmt":"2024-10-10T14:46:38","slug":"tecnologia-upc-para-reducir-el-consumo-de-combustible-del-barco-humanitario-open-arms","status":"publish","type":"portfolio","link":"https:\/\/cit.upc.edu\/es\/portfolio-item\/tecnologia-upc-para-reducir-el-consumo-de-combustible-del-barco-humanitario-open-arms\/","title":{"rendered":"Tecnolog\u00eda UPC para reducir el consumo de combustible del barco humanitario Open Arms"},"content":{"rendered":"\n

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Un grupo de investigadores de la Facultad de N\u00e1utica de Barcelona (FNB) de la Universidad Polit\u00e9cnica de Catalu\u00f1a – BarcelonaTech (UPC) est\u00e1 desarrollando un sistema basado en tecnolog\u00edas de machine learning para mejorar la eficiencia energ\u00e9tica y reducir el consumo de combustible de los barcos de la ONG Open Arms. Este proyecto, llamado FNB-Open Arms, es el primer caso de transferencia tecnol\u00f3gica del Fractus-UPC Deep Tech Hub, una iniciativa de colaboraci\u00f3n entre la empresa Fractus y la UPC, que tiene como objetivo promover la innovaci\u00f3n en tecnolog\u00edas deep tech.<\/h4>
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El proyecto pretende optimizar el consumo de combustible del Open Arms<\/a>, un antiguo remolcador de 37 metros que puede consumir hasta 3.000 litros de gasoil diarios. En una primera fase, el sistema monitorizar\u00e1 diferentes par\u00e1metros como la velocidad, el estado del mar, y el trimado de la embarcaci\u00f3n (los ajustes que se realizan en varios elementos del barco para ganar propulsi\u00f3n y aprovechar al m\u00e1ximo su fuerza motora) para construir un modelo de machine learning. Este modelo aprender\u00e1 a identificar las condiciones de navegaci\u00f3n que permitan recorrer las distancias m\u00e1s largas con menor consumo de combustible.

En fases posteriores, se incorporar\u00e1n otros factores como el estado del casco, las necesidades el\u00e9ctricas o condiciones meteorol\u00f3gicas, con el objetivo de determinar las condiciones de propulsi\u00f3n m\u00e1s eficientes en tiempo real. As\u00ed, se reducir\u00e1 el impacto ambiental y se podr\u00e1n ahorrar recursos que Open Arms podr\u00e1 destinar a su misi\u00f3n de rescatar a personas en el mar.

Los sensores que captar\u00e1n los datos est\u00e1n ya presentes en el barco, como son los sistemas AIS, GPS o la planta de potencia, a los que se sumar\u00e1n caudal\u00edmetros financiados por Fractus, que se instalar\u00e1n en breve. El sistema, adem\u00e1s de reducir el consumo de combustible, contribuir\u00e1 a la identificaci\u00f3n precoz de problemas t\u00e9cnicos, lo que prolongar\u00e1 la vida \u00fatil del motor del barco.

Esta tecnolog\u00eda no s\u00f3lo reduce costes y emisiones contaminantes, sino que tambi\u00e9n permite que Open Arms dedique m\u00e1s recursos a su labor humanitaria. Asimismo, la tecnolog\u00eda facilitar\u00e1 el cumplimiento de las regulaciones ambientales y mejorar\u00e1 la planificaci\u00f3n de las rutas mar\u00edtimas.

Actualmente, no existe en el mercado ning\u00fan sistema similar que utilice tecnolog\u00edas de machine learning para monitorizar en tiempo real los factores que influyen en la navegaci\u00f3n \u00f3ptima de una embarcaci\u00f3n.

El proyecto se inici\u00f3 en enero de 2024 y est\u00e1 previsto que en las pr\u00f3ximas semanas el sistema se despliegue en la embarcaci\u00f3n para definir las opciones y propuestas de navegaci\u00f3n. En las fases sucesivas se prev\u00e9 realizar las pruebas de validaci\u00f3n durante algunas misiones, realizar mejoras e incorporar nuevos par\u00e1metros al sistema (todos los que se consideren necesarios), con la esperanza de replicar el modelo en otras embarcaciones de la ONG Open Arms en el futuro.

Los investigadores de la FNB<\/a> participantes en el proyecto pertenecen al grupo de investigaci\u00f3n Mec\u00e1nica de Medios Continuos y Computacional – (MC)2 y al Grupo de investigaci\u00f3n de transporte mar\u00edtimo y log\u00edstica portuaria (TRANSMAR), al grupo de An\u00e1lisis y Tecnolog\u00eda de Estructuras y Materiales (ATEM) y del grupo de Sistemas Inteligentes de Control (SIC).

El proyecto ha sido distinguido con el Premio UPC al Comprom\u00eds Social 2023 por su impacto en la sociedad. Asimismo, Fractus<\/a> ha financiado la adquisici\u00f3n de los caudal\u00edmetros necesarios para la realizaci\u00f3n del proyecto.
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Tecnolog\u00eda<\/h5>

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