Investigadores de la Universidad Carlos III de Madrid (UC3M) han desarrollado una aplicación real para la vigilancia marítima que consigue integrar y unificar la información que proviene de distintos tipos de sensores y datos de contexto mediante técnicas de fusión de datos e inteligencia artificial.
El sistema ha sido diseñado por los científicos de la universidad madrileña para Núcleo CC, una empresa de desarrollo de sistemas de vigilancia en los sectores aeronáutico y marítimo. El primer prototipo se va a utilizar próximamente en Cabo Verde (África). Allí se han desplegado dos tipos de sensores: un conjunto de radares y una serie de estaciones de seguimiento AIS (Automatic Identification System), que permiten a los buques comunicar su posición y otros datos relevantes sobre su situación y características. Estos dos tipos de sensores proporcionan datos complementarios que se pueden fusionar para tener una mejor información de lo que sucede en el espacio marítimo y costero de la zona de interés y eso es lo que han conseguido los científicos del Grupo de Inteligencia Artificial Aplicada (GIAA) de la UC3M que han desarrollado este proyecto, denominado “Fusión de Información en Tráfico Marítimo”.
El resultado de esta investigación, presentada el pasado julio en la Conferencia Internacional en Fusión de la Información que se celebró en Edimburgo (Escocia), ha sido la creación de un software de fusión de datos que permite realizar una mejor vigilancia marítima, integrando de forma simultánea las capacidades de los radares y las estaciones de localización AIS desplegados. El objetivo: garantizar la seguridad de la zona controlando las diversas naves que circulan por una determinada vía marítima que, a su vez, es entrada y salida de un puerto comercial. "Para ello - apunta uno de los responsables del estudio, Jesús García, del Departamento de Informática de la UC3M - se requiere una imagen completa, precisa y actualizada, similar a la que se ofrece a los controladores aéreos, de todas las naves que se encuentran en la zona de cobertura para poder gestionar adecuadamente el tráfico marítimo y detectar anomalías con la mayor anticipación posible".
Los científicos han desarrollado un prototipo que han integrado en el sistema de la empresa, tras pasar unas pruebas de validación para poder ejecutarse en tiempo real con los datos suministrados con sus sensores. Es capaz de controlar 2000 objetivos identificables entre grandes buques y pequeños barcos, con capacidad de procesar datos de hasta 10 sensores y proporcionar la salida con un periodo de refresco de un segundo. "Los barcos tienen que estar localizados las 24 horas del día, los 7 días de la semana, los 365 días del año, independientemente de los fallos de los sensores o los distintos mecanismos que hay intermedios y, de alguna manera, lo que intenta este sistema es garantizar que eso pueda darse", explica otro de los investigadores del GIAA que trabaja en el proyecto desde el Campus de Colmenarejo de la UC3M, José Luis Guerrero. "De esta forma - continúa - conseguimos que esos barcos nunca vayan a perder su posición, para evitar que pueda haber colisiones o cualquier tipo de problema en la gestión de información sobre la dinámica del movimiento de esos buques".
Este primer prototipo abre el camino para posteriores análisis y desarrollos, según se obtengan más datos e información de su funcionamiento en condiciones reales, comentan estos científicos, que ya están investigando cómo aplicar esta tecnología de fusión de información a campos como la robótica, para la navegación en vehículos no tripulados, la visión artificial o los sistemas de inteligencia ambiental. "En todas estas líneas - indica el profesor Jesús García - se precisa de tecnologías e infraestructura de fusión de información para combinar los datos de los sensores disponibles y de la información contextual en cada escenario".
Bibliografía:
Título: Robust Sensor Fusion in Real Maritime Surveillance Scenarios
Autores: Jesús García, José Luís Guerrero, Álvaro Luís y José M. Molina.
Publicación: Proceedings of the 13th International Conference on Information Fusion
Edinburgh, UK: July 26-29, 2010.
ISBN: 978-0-9824438-1-1
Más información:
Oficina de Información Científica de la Universidad Carlos III de Madrid
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