Indra, reconocida por su trabajo sobre el uso de IA para detectar averías en buques
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Indra, reconocida por su trabajo sobre el uso de IA para detectar averías en buques

Fragata F-102 Almirante Juan de Borbón. Foto: Indra
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Un trabajo de investigación sobre Inteligencia Artificial (IA) elaborado por la compañía Indra junto al Centro de Supervisión y Análisis de Datos de la Armada (Cesadar) y la Universidad de A Coruña ha sido distinguido en el VIII Congreso Nacional de I+D en Defensa y Seguridad como el mejor de los 140 artículos presentados.

El estudio analiza el uso de nuevas técnicas de inteligencia artificial para detectar disfunciones en motores de buques antes incluso de que se produzcan. El artículo ha sido el que más interés ha despertado por su grado de innovación entre los miembros del comité del congreso, que han decidido publicarlo para compartirlo con la comunidad científica.

Bajo el título Mantenimiento predictivo de motores de buques mediante aprendizaje automático, el trabajo ha sido elaborado por el investigador de la Universidad de A Coruña David Novoa, como autor principal, junto a sus directores de máster Carlos Eiras y Óscar Fontenla, con el apoyo del alférez de navío y oficial técnico de Cesadar, Francisco Lamas, y el doctor David Sanz de Indra.

Proyecto de Soprene

La publicación está basada en el proyecto de I+D+i Soprene, financiado por la Subdirección General de Planificación, Tecnología e Innovación de la Dirección General de Armamento y Material (DGAM-Sdgplatin). Indra ha trabajado en esta iniciativa junto con la Universidad de A Coruña y la Universidad de Alcalá de Henares en el Cesadar.

Este último es el centro de referencia en la Armada española en el uso de técnicas de predicción de averías mecánicas y dirigió el proyecto aprovechando los datos almacenados en sus instalaciones de Cartagena.

Soprene ha permitido probar con éxito un demostrador tecnológico que posibilita el mantenimiento predictivo de buques. “Se trata de una solución única, que combina el aprendizaje profundo, algoritmos de predicción y el diagnóstico y que se distingue por el uso que hace de la inteligencia ‘no supervisada’”, explica Indra.

La compañía detalla que “este tipo de inteligencia ofrece un gran potencial, ya que, a diferencia de la IA supervisada, utiliza una estrategia centrada en enseñar a la máquina a 'aprender a detectar problemas y resolverlos’, sin necesidad de contar con conocimiento a priori. Eso facilita su empleo con plataformas, sistemas o equipos muy diferentes entre sí para detectar errores que nunca se han producido antes y de los que no se tiene registros, diferenciándose así de un sistema de IA convencional”.

Esta tecnología, añade Indra, “combinada con los algoritmos de predicción también desarrollados, es capaz de detectar con antelación las averías más graves: aquellas que nunca se han producido, pero que, de hacerlo, podrían poner en riesgo a la tripulación”.

Reducción de costes

El número de aplicaciones que ofrece esta tecnología es enorme. En el ámbito militar, podría emplearse para mantener equipos y plataformas de cualquiera de los tres Ejércitos mientras que, en el civil, puede mejorar el mantenimiento de todo tipo de equipos industriales. En el caso de la industria metalúrgica, por ejemplo, los costes de mantenimiento pueden representar hasta el 60% de los costes totales de producción, lo que da una idea de los ahorros y mejoras de la eficiencia que puede aportar un sistema como este.



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