Cada any, la flota marítima europea pateix uns 3.000 accidents. D’aquests, un 28 % són categoritzats com a severs o molt severs, és a dir, que resulten en morts, contaminació, incendis o pèrdues materials. A més, segons l’Agència Europea de Seguretat Marítima, bona part d’aquests accidents es produeixen durant la navegació, tant en els vaixells de càrrega, com de passatgers o de serveis. Per abordar aquest problema, està en marxa el projecte europeu OCEAN, en què participen 13 socis de set països europeus, entre els quals s’inclou la Universitat Politècnica de Catalunya - BarcelonaTech (UPC), a través del Centre de Tecnologies i Aplicacions del Llenguatge i la Parla (TALP), que forma part de l’Intelligent Data Science and Artificial Intelligence Research Center (IDEAI), i del Centre d’Innovació del Transport (CENIT), que forma part del Centre Internacional de Mètodes Numèrics en Enginyeria (CIMNE).

L’objectiu d’OCEAN és mitigar els accidents de navegació abordant els factors que sovint els causen: la manca de formació en aquest sector; factors tècnics, humans o organitzatius; limitacions operatives; processos i procediments inadequats, o pressions comercials. Així mateix, es recomanaran millores i modificacions dels reglaments, normes i enfocaments de disseny dels equips disponibles al pont de les embarcacions. El projecte també té un important vessant social i ecològic, ja que la finalitat és evitar accidents i desastres mediambientals, així com salvar vides i protegir la fauna marina.

El projecte, que està cofinançat pel programa Horizon Europe i l’UK Research and Innovation, es va iniciar l’octubre passat i s’allargarà fins al 2025.

Algorismes i ‘machine learning’
En el marc d’aquest projecte, el Grup de Processament de la Veu (VEU) –integrat al Centre de Tecnologies i Aplicacions del Llenguatge i la Parla (TALP), de l’Intelligent Data Science and Artificial Intelligence Research Center (IDEAI)- contribuirà en la detecció dels obstacles al mar, juntament amb altres socis europeus. Concretament, els investigadors desenvoluparan algorismes basats en el processament de senyals i el machine learning (aprenentatge automàtic) per a la detecció automatitzada de contenidors flotants perduts i de mamífers marins, a través d’imatges satel·litals d’alta resolució, així com de la detecció acústica automatitzada d’aquests últims.

Plataforma de dades i prediccions
A partir de la informació recollida, el Centre d’Innovació del Transport (CENIT-CIMNE), que coordina aquesta part del projecte, s’encarrega de dissenyar i implementar una plataforma de dades. Aquesta infraestructura recull dades de tracking −d’allò que s’ha trobat o vist al mar− de múltiples fonts, tant dels socis del mateix consorci com d’altres operadors, així com dades de prediccions. Amb tota aquesta informació, la plataforma envia missatges d’advertència de navegació sobre les ubicacions dels obstacles al mar, principalment de mamífers marins i contenidors flotants. D’aquesta manera, les embarcacions poden esquivar els obstacles i evitar els accidents.

Un consorci d’empreses, universitats i ONG
El consorci creat per desenvolupar el projecte està format per 13 entitats, entre empreses, universitats i ONG, de Noruega, Grècia, Espanya, Dinamarca, Portugal, Irlanda i el Regne Unit. A més de la UPC i el CIMNE (centre consorciat per la Universitat i la Generalitat de Catalunya), participen en el projecte la Western Norway University of Applied Sciences (Noruega), coordinadora del consorci; les universitats National Technical University of Athens (Grècia) i Universidade dos Açores (Portugal); l’agència pública de transport Kystverket (Noruega); les empreses Teledyne Reson A/S (Dinamarca), Kongsberg Maritime AS (Noruega), Kongsberg Seatex AS (Noruega), Irish Ferries Ltd (Irlanda) i Lloyd’s Register (Regne Unit), i les ONG Irish Whale and Dolphin Group (Irlanda) i The Nautical Institute (Regne Unit).