Resumen de Predicción del comportamiento en la mar mediante IA. Aplicaciones
Pablo Romero Tello, José Enrique Gutiérrez Romero, Borja Serván Camas
El principal objetivo de este trabajo es el desarrollo de una herramienta predictiva del comportamiento en la mar basada en Redes Neuronales Artificiales (RNA) que reduce significativamente el tiempo de cálculo requerido por los métodos actuales empleados para este tipo de análisis.
Partiendo de un número limitado de coeficientes de forma adimensionales del buque, se presenta la metodología empleada para diseñar una arquitectura de RNAs, junto con la generación de una base de datos que se ha usado para el entrenamiento. El resultado es un algoritmo de predicción con un error inferior al 5% respecto al boundary element method (BEM) para distintos buques de verificación.
Esta herramienta de Inteligencia Artificial (IA) es capaz predecir instantáneamente los parámetros de comportamiento en la mar de buques monocasco en condición de desplazamiento, con una precisión similar a la de los códigos BEM. Esta IA abre la posibilidad de incluir el comportamiento en la mar, por ejemplo, como criterio en la optimización de formas en la fase de anteproyecto.
