[ca] El camp de l'enginyeria costanera enfronta diversos reptes en predir i gestionar els impactes de les ones en les estructures costaneres, particularment en els dics en talús. Aquesta tesi, realitzada com a part del projecte europeu PI-BREAK, es centra principalment en el desenvolupament d'un model d'aprenentatge automàtic (Machine Learning, ML) per a predir els cabals de rebassament de les ones, utilitzant dades de clima d'onatge i les característiques estructurals d'un dic en talús de disseny presentat. El model de ML triat es basa en la teoria d'actualització bayesiana. S'ha decidit triar aquest model pel fet que permet incorporar coneixements previs, fent la predicció més precisa. La recerca comença amb una revisió exhaustiva dels models de danys existents i l'aplicació de la intel·ligència artificial (IA) i el ML en l'enginyeria costanera. Amb això, per a aconseguir l'objectiu principal d'aquesta tesi, és necessari crear una base de dades substancial a partir de fórmules empíriques, per a entrenar i validar el model ML, considerant la disponibilitat limitada de cabals i volums de rebassament existents. Després, el model ML es desenvolupa i es valida amb dades reals d'un dic en talús típic de la costa cantàbrica d'Espanya. Aquest estudi demostra que les tècniques de ML poden millorar significativament les capacitats de predicció de danys per rebassament en estructures costaneres. Les conclusions extragudes tenen implicacions importants per al disseny, manteniment i gestió de riscos de les infraestructures costaneres, contribuint a estratègies de defensa costanera més efectives i resilients. A més a més, es suggereix que en recerques futures es desenvolupi una corba de cost-risc, per a optimitzar les estratègies de manteniment, perllongant així la durabilitat i minimitzant els costos de manteniment de les estructures costaneres.

[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.