Más de 40 profesionales de la industria marítima han participado este miércoles en un seminario virtual organizado por el clúster del sector en Cantabria para conocer las aplicaciones y oportunidades que ofrece la tecnología ‘deep learning’.
En el seminario, celebrado de forma virtual, se ha puesto de manifiesto que el ‘deep learning’ o aprendizaje profundo es «una de las herramientas en fase de desarrollo con mayor potencial para posicionar a la industria marítima de Cantabria como referente en innovación», ha informado en un comunicado el Clúster Marítimo de Cantabria (MarCA).
Este clúster ve «fundamental» que, en un momento en el que el mercado internacional está enfocado hacia la explotación de los datos, las soluciones de ‘Big Data’ y la digitalización de procesos, hay que estimular la sensibilización empresarial hacia este tipo de planteamientos como vía directa para acelerar la transición hacia un modelo productivo 4.0 fundamentado en el conocimiento y las soluciones de alto valor.
El presidente del clúster MarCA, Juan Luis Sánchez, ha defendido en la inauguración del seminario que la digitalización del sector es «el único camino para la competitividad y lograr nuevos mercados. «Todas las empresas del sector marítimo tienen un gran desafío», ha indicado.
En el seminario, los ponentes han señalado que esta tecnología del ‘deep learning’ puede aportar al sector marítimo el desarrollos que servirán para optimizar las rutas y los movimientos de los contenedores en una instalación portuaria o soluciones para inspeccionar los barcos de forma autónoma comprobando si cumplen con la reglamentación en vigor.
Se ha señalado que ya puertos de referencia internacional, como Rotterdam, Hamburgo o Singapur, ya están ejecutando proyectos de I+D+i relacionados con este ámbito.
El celebrado hoy ha sido el segundo seminario virtual organizado por el clúster cántabro y ha contado con la colaboración de la Fundación y Centro Tecnológico de los Astilleros Medianos y Pequeños SOEMAR.
El director técnico de SOERMAR, Alfonso Carneros, también ha mostrado su convicción de que el ‘machine learning’ y el ‘deep learning’ son «un paso hacia los astilleros del futuro».
Igualmente, Carneros ha insistido en la importancia que tiene que los profesionales relacionados con el macro sector azul tomen contacto con estos conceptos disruptivos y «estudien tanto las posibilidades de aplicación a la empresa como las ventajas competitivas que pueden generar».
La empresa Solver Intelligent Analytics, especializada en el desarrollo de modelos analíticos avanzados para sectores como la logística, el energético, el industrial o el financiero, ha sido la responsable la parte más técnica de una jornada.
Además de presentar la compañía, el general manager de Solver Intelligent Analytics, Pablo Negre, ha contextualizado sus proyectos como una respuesta a los retos y desafíos reales que les platean las empresas.
«No estamos hablando de conceptos de futuro, ni de quimeras de informáticos», ha señalado Negre, que ha explicado que su empresa hace «aterrizar» la tecnología en las compañías para resolver problemas empresariales como prever la demanda a futuro, automatizar los procesos o calcular los abastecimientos necesarios para optimizar la producción».
Además, en la jornada ha intervenido un ingeniero de diseño Machine Learning de esta spin off surgida de la Universidad Politécnica de Valencia para hablar de las posibilidades que la Inteligencia Artificial y sus distintas ramas ofrecen a la industria marítima.
«La toma de decisiones es una parte vital del negocio y los análisis basados en Inteligencia Artificial proporcionan una visión más amplia que ayuda a despejar la incertidumbre en este ámbito,» ha explicado.
También ha hecho referencia a aplicaciones prácticas como la optimización de la logística en puertos marítimos, la detección de fallos en infraestructuras eléctricas mediante la visión por computador o la automatización y optimización de líneas de producción completas gracias a sistemas inteligentes.
«Gracias al Machine Learning y al Deep Learning, podemos analizar el comportamiento de cualquier variable, creando modelos que predigan su actuación a futuro y mejoren la toma de decisiones a corto y a largo plazo».
Igualmente, ha afirmado que el ‘Deep Learning’ es la tecnología de vanguardia dentro del extenso sector de la inteligencia artificial. «Se trata de una sofisticación del Machine Learning, que nos permite analizar más variables gracias a la evolución de experimentada en el campo computacional», ha señalado.
En este sentido, ha explicado que si el ‘Machine Learning’ busca que una máquina sea capaz de mejorar su actuación a la hora de resolver un problema aprendiendo de su propia experiencia en una tarea determinada, el Deep Learning va «un paso más allá» en busca del aprendizaje no supervisado.
En este paradigma, los algoritmos deben ser capaces de aprender sin intervención humana previa, sacando ellos mismos las conclusiones acerca de la semántica embebida en los datos.