El Puerto de Algeciras prueba con éxito una solución para la trazabilidad y geolocalización autónoma de la carga rodada

El objetivo es identificar y monitorizar los camiones y detectar automáticamente eventos de interés a partir del análisis de imágenes y vídeos, como ocupación o liberalización de plazas de aparcamiento

La Autoridad Portuaria de Bahía de Algeciras sigue dando pasos importantes en su intención de desarrollar una actuación relacionada con la aplicación de inteligencia predictiva y prescriptiva para la optimización de las operaciones logístico-portuarias en la dársena del Estrecho.

Este proyecto se centra especialmente en optimizar los procesos operativos vinculados con el paso de la mercancía general, ya sea trasbordo, importación, exportación, contenedores, UTIs o plataformas y, según recoge en su portal de innovación, «en el marco de su programa de innovación abierta y en colaboración con IDOM, a través de la Oficina Técnica de Innovación, y Amazon Web Services, como socio tecnológico, ha testeado y validado con éxito una solución innovadora en el ámbito de la ciencia de datos avanzada e inteligencia artificial. El reto, consistente en llevar a cabo la trazabilidad y geolocalización de forma autónoma de la carga rodada dentro de la Terminal de Tráfico Pesado (TTP) del Puerto de Algeciras, tiene por objetivo gestionar de forma más eficiente y eficaz los recursos portuarios».

Para ello, «se ha desarrollado una solución innovadora basada en técnicas avanzadas de Visión Artificial y Machine Learning, que permite adquirir, procesar, analizar y comprender las imágenes procedentes de las cámaras de vídeo full HD desplegadas en el Sistema de Captación de Imágenes de la propia APBA. El propósito final ha consistido en identificar y monitorizar los camiones que discurren por la TTP y detectar automáticamente eventos de interés a partir del análisis de imágenes y vídeos como, por ejemplo, la ocupación o liberalización de plazas de aparcamiento», explican desde la institución portuaria.

Además, gracias a las técnicas de Machine Learning, «los algoritmos de reconocimiento visual presentan capacidades de aprendizaje incremental, permitiendo depurar el propio algoritmo a medida que se va enriqueciendo con nuevos datos, haciendo más preciso el método predictivo», añaden. Esta nueva compatibilidad «se ha realizado a través de la herramienta Amazon SageMaker, mientras que los algoritmos de clasificación de imágenes y detección de objetivos, que han sido entrenados con datos históricos de la propia APBA, han sido desarrollados ad-hoc por el equipo de IDOM e implementados en la nube de AWS», continúan.

Esta solución «permitirá mejorar el proceso de gestión y localización de la carga en la zona de rotación de la TTP, reduciéndose así el tiempo de servicio dedicado a la recogida de las UTIs, plataformas y semirremolques de esta zona de almacenaje, tanto por parte de la estiba, como de los propios transportistas», detallan.

Por último, recuerdan desde la APBA, «que la TTP se considera uno de los principales pulmones del Puerto de Algeciras, en lo que refiere al tráfico de carga rodada por donde se canalizan los flujos de intercambio entre Europa y Marruecos».

Demostración del prototipo desarrollado.

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