Inteligencia Artificial Utilizada para Prevenir que los Icebergs Interrumpen el Tráfico Marítimo

Los expertos de la Universidad de Sheffield han desarrollado una combinación de sistemas de control y modelos de predicción de inteligencia artificial (IA) para prevenir que los icebergs se desplacen hacia regiones de tráfico marítimo congestionado.

A través del uso de un modelo de sistemas de control recientemente publicado, los expertos pudieron predecir el movimiento de los icebergs. En 2020, se espera que entre 479 y 1,015 icebergs se desplacen hacia aguas al sur de 48°, una área que ve un gran movimiento de tráfico marítimo entre Europa y el noreste de Norteamérica. El año pasado, hubo un total de 1,515 icebergs observados en la misma área.

El equipo se basó en un análisis de inteligencia artificial experimental para respaldar de forma independiente la cantidad de icebergs predichos. También descubrieron un rápido aumento temprano en la cantidad de icebergs presentes en esta área durante la temporada de hielo, que va de enero a septiembre.

La Patrulla Internacional de Hielo (IIP) recibe los resultados, y utiliza la información para determinar el mejor uso de los recursos para mejores predicciones de hielo durante la temporada. Según la predicción estacional, los barcos en el Atlántico noroeste tendrán menos probabilidades de encontrarse con un iceberg en comparación con el año pasado.

Los icebergs causan problemas graves y riesgos para la navegación en el Atlántico noroeste. Los registros muestran que ha habido colisiones y hundimientos desde el siglo XVII. La IIP se estableció en 1912 después del hundimiento del Titanic, y su función es observar el hielo marino y las condiciones en el Atlántico noroeste y advertir sobre posibles peligros.

El riesgo de icebergs para la navegación cambia cada año. Un año puede ver que no hay icebergs que crucen la área, mientras que otro año puede ver más de 1,000. Esto hace que sea difícil predecir, pero en general, ha habido una mayor cantidad detectada desde la década de 1980.

2020 es el primer año en que se utiliza la inteligencia artificial para predecir los icebergs en la área, así como la tasa de cambio a lo largo de la temporada.

El modelo fue desarrollado por un equipo liderado por el profesor Grant Bigg en la Universidad de Sheffield, y fue financiado por el programa de becas de riesgos oceánicos de la empresa de seguros AXA XL. Hay un modelo de sistemas de control, así como dos herramientas de aprendizaje automático que se utilizan.

Se analiza la temperatura superficial del Mar de Labrador, así como las variaciones en la presión atmosférica en el Atlántico Norte y el equilibrio de masa superficial de la capa de hielo de Groenlandia.

El enfoque de sistemas de control básico tuvo un nivel de precisión del 80% cuando se probó contra los datos sobre la cantidad de icebergs para las temporadas entre 1997 y 2016.

Según algunas de las investigaciones anteriores del profesor Bigg, la variación en la cantidad de icebergs que se desplazan hacia la región se debió a tasas de calving variables desde Groenlandia. Sin embargo, el clima regional y las corrientes oceánicas son los factores más importantes. Una mayor cantidad de icebergs aparece cuando hay temperaturas superficiales del mar más frías y vientos del noroeste más fuertes.

Grant Bigg es profesor de Ciencias del Sistema Terrestre en la Universidad de Sheffield.

“Hemos emitido predicciones de hielo estacionales a la IIP desde 2018, pero este año es la primera vez que combinamos el modelo original de sistemas de control con dos enfoques de inteligencia artificial para aspectos específicos de la predicción. El acuerdo en los tres enfoques nos da la confianza para lanzar la predicción de números bajos de icebergs públicamente este año, pero es importante recordar que esto es solo una predicción de las condiciones de los icebergs, no una garantía, y que las colisiones entre barcos e icebergs ocurren incluso en años de hielo bajo”.

Según Mike Hicks de la Patrulla Internacional de Hielo, “La disponibilidad de una predicción confiable es muy importante, ya que consideramos el equilibrio entre los métodos de reconocimiento aéreo y satelital”.

El Dr. John Wardman es un especialista senior en ciencia y peligros naturales en el equipo de Ciencia y Peligros Naturales de AXA XL.

“El impacto del aumento del nivel del mar en la exposición costera y un posible aumento en la actividad de navegación en el Ártico requerirá un mayor número y diversidad de soluciones de transferencia de riesgos a través del uso de productos de reaseguro y otras estrategias de mitigación ‘blandas’. La industria de los seguros está prestando mucha atención al Ártico, y este modelo es una herramienta importante para ayudar a la industria a identificar cómo o cuándo la capa de hielo de Groenlandia en deshielo impactará directamente el mercado”.