[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.

[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.