[en] The coastal engineering field faces several challenges in predicting and managing wave impacts on coastal structures, particularly rubble mound breakwaters. This thesis, conducted as part of the European project PI-BREAK, focuses mainly on developing a machine learning (ML) model to predict wave overtopping discharges using wave climate data and structural characteristics of a presented design rubble mound breakwater. The ML model of choice is based on the Bayesian Updating theory. It has been decided to choose this model due to the fact that it allows the incorporation of prior knowledge, making the prediction more accurate. The research begins with a comprehensive review of existing damage models and the application of artificial intelligence (AI) and ML in coastal engineering. With this, to achieve the main objective of this thesis, it os needed to create a substantial database from empirical formulas to train and validate the ML model, considering the limited availability of measured overtopping discharges and volumes. The ML model is then developed and validated with real data from a typical breakwater on the Cantabrian coast of Spain. This study demonstrates that ML techniques can significantly enhance the predictive capabilities for overtopping damage in coastal structures. The findings will aid the design, maintenance, and risk management of coastal infrastructures, contributing to more effective and resilient coastal defense strategies. Future research is suggested to develop a cost-risk curve for optimising maintenance strategies, thereby extending the durability and minimizing the maintenance costs of coastal structures.

[es] El campo de la ingeniería costera enfrenta varios desafíos al predecir y gestionar los impactos de las olas en las estructuras costeras, particularmente en los diques en talud. Esta tesis, realizada como parte del proyecto europeo PI-BREAK, se centra principalmente en el desarrollo de un modelo de aprendizaje automático (Machine Learning, ML) para predecir los caudales de rebase de las olas, utilizando datos de clima de oleaje y las características estructurales de un dique en talud de diseño presentado. El modelo de ML elegido se basa en la teoría de actualización bayesiana. Se ha decidido elegir este modelo debido a que permite incorporar conocimientos previos, haciendo la predicción más precisa. La investigación comienza con una revisión exhaustiva de los modelos de daños existentes y la aplicación de la inteligencia artificial (AI) y el ML en la ingeniería costera. Con esto, para lograr el objetivo principal de esta tesis, es necesario crear una base de datos sustancial a partir de fórmulas empíricas, para entrenar y validar el modelo ML, considerando la disponibilidad limitada de caudales y volúmenes de rebase existentes. Luego, el modelo ML se desarrolla y se valida con datos reales de un rompeolas típico de la costa cantábrica de España. Este estudio demuestra que las técnicas de ML pueden mejorar significativamente las capacidades de predicción de daños por rebase en estructuras costeras. Los hallazgos tienen implicaciones importantes para el diseño, mantenimiento y gestión de riesgos de las infraestructuras costeras, contribuyendo a estrategias de defensa costera más efectivas y resilientes. Se sugiere que en investigaciones futuras se desarrolle una curva de costo-riesgo para optimizar las estrategias de mantenimiento, extendiendo así la durabilidad y minimizando los costos de mantenimiento de las estructuras costeras.