Valencià:
Els I Premis Càtedra Smart Ports, convocats per la Universitat Jaume I per a reconéixer la investigació, la innovació i el desenvolupament dels ports intel·ligents, ja tenen guanyadors.


La comissió de valoració ha decidit concedir el premi a Millor Tesi Doctoral a Nicanor García Álvarez, dotat amb 3.000 euros, per la tesi titulada Modelos para el análisis y la categorización del tráfico marítimo. El premi a Millor Treball Final de Màster ha sigut per a Adrián Pérez Muñoz, dotat amb 2.000 euros, pel treball titulat Proceso de automatización de la terminal pública de contenedores de Valencia. Finalment, el premi a Millor Treball Final de Grau ha sigut per a Vladislav Darii, dotat amb 1.000 euros, pel treball titulat Ship classification using machine learning techniques.

Sistema de classificació que millora la gestió de les terminals

La candidatura guanyadora del I Premi Càtedra Smart Ports a la Millor Tesi Doctoral exposa les característiques que fan més competitives a unes terminals enfront d'unes altres i estableix una classificació basada en criteris experts de les terminals de contenidors del sistema portuari espanyol.


La metodologia utilitzada per a aquest procés va ser Fuzzy-AHP, modificada per a aquest estudi agregant un sisé pas als cinc existents (transferència de la ponderació i resultats finals) per a aconseguir una classificació final de les terminals de contenidors, tenint present que les dades són el principal actiu de la gran majoria dels sistemes i és imprescindible una correcta estandardització d'aquests per al seu correcte tractament i explotació.
Respecte al plantejament del projecte, s'ha pretés sistematitzar el coneixement científic sobre un dels mètodes més eficients per al modelatge dels trànsits marítims: Complex Network Analysis (CNA) i desenvolupar un mètode de classificació de terminals de contenidors basat en criteris experts. També inclou el desenvolupament d'eines per a la detecció, mitjançant xarxes complexes, de ports i països amb patrons de trànsit similars que servisquen com a eina de presa de decisions per a gestors portuaris en l'establiment d'estratègies de competició o col·laboració amb altres infraestructures portuàries.


La tesi doctoral realitzada per Nicanor García Álvarez fa referència a una de les eines més interessants per a l'anàlisi dels trànsits, coneguda com a Link prediction, que es basa a detectar en cada port l'absència de trànsits amb un cert país quan altres ports que comparteixen comunitat amb ell sí que presenten trànsits significatius. Mitjançant aquesta tècnica és possible identificar mercats potencials per a un tipus concret de mercaderia en els ports estudiats.


En definitiva, el jurat dels I Premis Càtedra Smart Ports ha valorat especialment que el sistema de classificació proposat permet identificar les oportunitats de millora en la gestió de les terminals, descrivint les característiques que diferencien en la pràctica unes terminals d'unes altres i, per tant, permetent als gestors portuaris establir les mesures de gestió més adequades per a la millora, si és el cas, de cadascuna d'elles en relació amb el seu entorn.

Automatització de terminals per a una major competitivitat

Per la seua part, el I Premi Càtedra Smart Ports al Millor Treball Final de Màster, titulat Proceso de automatización de la terminal pública de contenedores de Valencia, realitzat per Adrián Pérez Muñoz, planteja l'anticipació a possibles escenaris futurs optimitzant al màxim el sòl, així com formar part d'una de les terminals capdavanteres a nivell tecnològic i operacional a Occident. Tot això permetria la captivitat de trànsits que ja s'operen, prolongaria el nivell de competitivitat en el temps i comptaria amb un mesurable marge de millora amb un enfocament multidimensional i polifacètic, cobrint processos, tecnologia i aspectes organitzatius.
Aquest treball posa el focus en els processos d'automatització de terminals de contenidors, que han guanyat importància des que es va automatitzar al complet la primera terminal de contenidors a Rotterdam. La mecanització en el maneig de contenidors ha anat en paral·lel a l'auge mundial dels trànsits i ara es compta amb una diversitat d'equips i grues que han permés multiplicar els rendiments.


El projecte proposa escometre un brownfield en la terminal i presentar un disseny tècnic d'aquesta, ajustada als volums de trànsit que es calcularan sobre la base de contundents estimacions assentades en dades reals.


L'objectiu és buscar un major grau de competitivitat i anticipar-se a possibles ineficiències que puguen existir en la terminal sud amb la posada en marxa de la nova terminal de contenidors de l'ampliació nord, que vindrà automatitzada. A més de realitzar el disseny tècnic de la terminal, es calcularan les capacitats de la terminal, s'exposaran els paràmetres tècnics de la maquinària emprada i s'aportarà el disseny dels plans definitius de l'estudi.

Anàlisi per a la detecció i classificació mitjançant intel·ligència artificial

El I Premi Càtedra Smart Ports al Millor Treball Final de Grau ha sigut per a l'estudi titulat Ship classification using machine learning techniques, l'autor del qual és Vladislav Darii. Es tracta d'un projecte desplegat en el port de València, que utilitzarà una sèrie d’hidròfons que gravaran els sons emesos per vehicles submarins i analitzaran els senyals acústics mitjançant intel·ligència artificial per a detectar possibles amenaces i/o vaixells amb mercaderies il·lícites.


L'estudi pren com a base el fet que els avanços en tecnologia de drons subaquàtics presenten un repte important per als ports intel·ligents, perquè no es poden detectar amb radars i sistemes òptics. L'ús d'intel·ligència artificial dota als drons d'autonomia, la qual cosa suposa un risc per a les infraestructures dels ports. No obstant això, aquests drons emeten petjades sonores característiques, detectables per sistemes sonar. Per aquesta raó, és missió dels sistemes de classificació d'embarcacions detectar aquestes amenaces mitjançant l'ús d'intel·ligència artificial per a després alimentar els sistemes de resposta i protegir els ports intel·ligents.


En aquest treball, es van entrenar huit models, dels quals quatre van ser models superficials: Regressió Logística (LR), Arbres de Decisió (DTs), Bosc Aleatori (RF) i Màquina de Vectors de Suport (SVM). Els altres quatre van ser models profunds, consistents en Perceptró multicapa (MLP), Xarxa Neuronal Convolucional (CNN), Memòria a Llarg Curt Termini (LSTM) i Unitat Recurrent Tancada (GRU). En tots els models entrenats les característiques van demostrar ser superiors a les dades sense processar. Les característiques no sols van permetre que els models entrenaren menys paràmetres, sinó que van augmentar significativament la precisió dels models i la seua capacitat d'aprenentatge. No obstant això, les dades de característiques poden resultar costoses des del punt de vista computacional per a obtindre en aplicacions en temps real. Una possible direcció per al treball futur podria ser provar aquests models en sistemes en temps real i determinar quin produeix els millors resultats en termes de precisió i temps de resposta.

Un pas més en pro dels ports intel·ligents

Amb la concessió d'aquests premis, la Càtedra Smart Ports continua avançant per a convertir-se en un ens clau en l'impuls als ports intel·ligents a Espanya. En aquest sentit, cal recordar que el passat 13 de desembre la Càtedra que dirigeix Francisco Toledo va organitzar, al costat de la Fundació PortCastelló i Ports de l'Estat, la I Jornada Càtedra Smart Ports: avanços i horitzons, que va reunir més d'un centenar d'assistents, entre autoritats i professionals de l'ecosistema portuari nacional.


Per a dur a terme totes aquestes activitats, la Càtedra compta amb el suport de la Universitat Jaume I, PortCastelló i Ports de l'Estat, així com amb diverses entitats col·laboradors entre les quals figuren el Col·legi Oficial d'Enginyers Industrials de la Comunitat Valenciana, Boluda Corporación, Leatransa (Grupo Tervalis), Noatum, Materia (Grupo Quimialmel), Ocean Infraestructures Management, Portsur Castellón, Grupo Raminatrans i Simetría Grupo.
Més informació: www.catedrasmartports.uji.es

Español:
Los I Premios Cátedra Smart Ports, convocados por la Universitat Jaume I para reconocer la investigación, la innovación y el desarrollo de los puertos inteligentes, ya tienen ganadores. 
La comisión de valoración ha decidido conceder el premio a Mejor Tesis Doctoral a Nicanor García Álvarez, dotado con 3.000 euros, por la tesis titulada Modelos para el análisis y la categorización del tráfico marítimo. El premio a Mejor Trabajo Final de Máster ha sido para Adrián Pérez Muñoz, dotado con 2.000 euros, por el trabajo titulado Proceso de automatización de la terminal pública de contenedores de Valencia. Finalmente, el premio a Mejor Trabajo Final de Grado ha sido para Vladislav Darii, dotado con 1.000 euros, por el trabajo titulado Ship classification using machine learning techniques.
Sistema de clasificación que mejora la gestión de las terminales

La candidatura ganadora del I Premio Cátedra Smart Ports a la Mejor Tesis Doctoral expone las características que hacen más competitivas a unas terminales frente a otras y establece una clasificación basada en criterios expertos de las terminales de contenedores del sistema portuario español.
La metodología utilizada para este proceso fue Fuzzy-AHP, modificada para este estudio agregando un sexto paso a los cinco existentes (transferencia de la ponderación y resultados finales) para conseguir una clasificación final de las terminales de contenedores, teniendo presente que los datos son el principal activo de la gran mayoría de los sistemas y es imprescindible una correcta estandarización de estos para su correcto tratamiento y explotación.
Con respecto al planteamiento del proyecto, se ha pretendido sistematizar el conocimiento científico sobre uno de los métodos más eficientes para el modelado de los tráficos marítimos: Complex Network Analysis (CNA) y desarrollar un método de clasificación de terminales de contenedores basado en criterios expertos. También incluye el desarrollo de herramientas para la detección, mediante redes complejas, de puertos y países con patrones de tráfico similares que sirvan como herramienta de toma de decisiones para gestores portuarios en el establecimiento de estrategias de competición o colaboración con otras infraestructuras portuarias.
La tesis doctoral realizada por Nicanor García Álvarez hace referencia a una de las herramientas más interesantes para el análisis de los tráficos, conocida como Link prediction, que se basa en detectar en cada puerto la ausencia de tráficos con un cierto país cuando otros puertos que comparten comunidad con él sí que presentan tráficos significativos. Mediante esta técnica es posible identificar mercados potenciales para un tipo concreto de mercancía en los puertos estudiados.
En definitiva, el jurado de los I Premios Cátedra Smart Ports ha valorado especialmente que el sistema de clasificación propuesto permite identificar las oportunidades de mejora en la gestión de las terminales, describiendo las características que diferencian en la práctica unas terminales de otras y, por lo tanto, permitiendo a los gestores portuarios establecer las medidas de gestión más adecuadas para la mejora, en su caso, de cada una de ellas en relación con su entorno.
Automatización de terminales para una mayor competitividad

Por su parte, el I Premio Cátedra Smart Ports al Mejor Trabajo Final de Máster, titulado Proceso de automatización de la terminal pública de contenedores de Valencia, realizado por Adrián Pérez Muñoz, plantea la anticipación a posibles escenarios futuros optimizando al máximo el suelo, así como formar parte de una de las terminales punteras a nivel tecnológico y operacional en Occidente. Todo ello permitiría la cautividad de tráficos que ya se operan, prolongaría el nivel de competitividad en el tiempo y contaría con un medible margen de mejora con un enfoque multidimensional y polifacético, cubriendo procesos, tecnología y aspectos organizativos.
Este trabajo pone el foco en los procesos de automatización de terminales de contenedores, que han ganado importancia desde que se automatizó al completo la primera terminal de contenedores en Rotterdam. La mecanización en el manejo de contenedores ha ido en paralelo al auge mundial de los tráficos y ahora se cuenta con una diversidad de equipos y grúas que han permitido multiplicar los rendimientos.
El proyecto propone acometer un brownfield en la terminal y presentar un diseño técnico de la misma, ajustada a los volúmenes de tráfico que se calcularán en base a contundentes estimaciones asentadas en datos reales.
El objetivo es buscar un mayor grado de competitividad y anticiparse a posibles ineficiencias que puedan existir en la terminal sur con la puesta en marcha de la nueva terminal de contenedores de la ampliación norte, que vendrá automatizada. Además de realizar el diseño técnico de la terminal, se calcularán las capacidades de la terminal, se expondrán los parámetros técnicos de la maquinaria empleada y se aportará el diseño de los planos definitivos del estudio.
Análisis para la detección y clasificación mediante inteligencia artificial

El I Premio Cátedra Smart Ports al Mejor Trabajo Final de Grado ha sido para el estudio titulado Ship classification using machine learning techniques, cuyo autor es Vladislav Darii. Se trata de un proyecto desplegado en el puerto de Valencia, que utilizará una serie de hidrófonos que grabarán los sonidos emitidos por vehículos submarinos y analizarán las señales acústicas mediante inteligencia artificial para detectar posibles amenazas y/o buques con mercancías ilícitas.
El estudio toma como base el hecho de que los avances en tecnología de drones subacuáticos presentan un reto importante para los puertos inteligentes, pues no se pueden detectar con radares y sistemas ópticos. El uso de inteligencia artificial dota a los drones de autonomía, lo que supone un riesgo para las infraestructuras de los puertos. Sin embargo, estos drones emiten huellas sonoras características, detectables por sistemas sonar. Por esta razón, es misión de los sistemas de clasificación de embarcaciones detectar estas amenazas mediante el uso de inteligencia artificial para después alimentar los sistemas de respuesta y proteger los puertos inteligentes.
En este trabajo, se entrenaron ocho modelos, de los cuales cuatro fueron modelos superficiales: Regresión Logística (LR), Árboles de Decisión (DTs), Bosque Aleatorio (RF) y Máquina de Vectores de Soporte (SVM). Los otros cuatro fueron modelos profundos, consistentes en Perceptrón Multicapa (MLP), Red Neuronal Convolucional (CNN), Memoria a Largo Corto Plazo (LSTM) y Unidad Recurrente Cerrada (GRU). En todos los modelos entrenados las características demostraron ser superiores a los datos sin procesar. Las características no solo permitieron que los modelos entrenaran menos parámetros, sino que aumentaron significativamente la precisión de los modelos y su capacidad de aprendizaje. Sin embargo, los datos de características pueden resultar costosos desde el punto de vista computacional para obtener en aplicaciones en tiempo real. Una posible dirección para el trabajo futuro podría ser probar estos modelos en sistemas en tiempo real y determinar cuál produce los mejores resultados en términos de precisión y tiempo de respuesta.
Un paso más en pro de los puertos inteligentes

Con la concesión de estos premios, la Cátedra Smart Ports continúa avanzando para convertirse en un ente clave en el impulso a los puertos inteligentes en España. En este sentido, cabe recordar que el pasado 13 de diciembre la Cátedra que dirige Francisco Toledo organizó, junto a la Fundación PortCastelló y Puertos del Estado, la I Jornada Cátedra Smart Ports: avances y horizontes, que reunió a más de un centenar de asistentes, entre autoridades y profesionales del ecosistema portuario nacional.
Para llevar a cabo todas estas actividades, la Cátedra cuenta con el apoyo de la Universitat Jaume I, PortCastelló y Puertos del Estado, así como con diversas entidades colaboradores entre las que figuran el Colegio Oficial de Ingenieros Industriales de la Comunitat Valenciana, Boluda Corporación, Leatransa (Grupo Tervalis), Noatum, Materia (Grupo Quimialmel), Ocean Infraestructures Management, Portsur Castellón, Grupo Raminatrans y Simetría Grupo.
Más información: www.catedrasmartports.uji.es