EMISTRAL: Controlador con inteligencia artificial para la navegación sin tripulación

El proyecto EMISTRAL se propone diseñar un controlador para veleros autónomos combinando métodos de aprendizaje automático, el aprendizaje por refuerzo, la transferencia de aprendizaje, la adaptación al dominio, el Internet de las Cosas y el modelamiento y simulación. Se trata de una tecnología independiente de un modelo de embarcación particular, con capacidad de adaptarse de forma autónoma a las características del navío donde es desplegado.

Para ello, será creado un simulador para un velero especialmente construido, y que represente las diferentes combinaciones de las condiciones atmosféricas y marítimas, a la vez que las características de control de los veleros modernos; y también que interprete las interacciones de la nave con el viento y el mar.

EMISTRAL permitirá comprender el potencial de los métodos de transferencia de aprendizaje, para adaptar un modelo pre-entrenado a diferentes naves. Se asociará con el trabajo desarrollado en la Universidade Federal Fluminense y la Universidade Federal do Rio Grande do Norte, ambas de Brasil. En particular busca colaborar en el desarrollo de los prototipos de última generación del tipo N-Boat, los que servirán para crear un primer despliegue de los resultados del proyecto. Más adelante se plantea también la extensión de resultados al crear un paquete de sensores IoT especialmente diseñado para este propósito, que aumente las capacidades de detección y reconocimiento de obstáculos, una mejor comprensión del estado del mar y el monitoreo ambiental y ecológico.

EMISTRAL es un proyecto orientado a la construcción de embarcaciones no tripuladas. En particular, se espera que el mismo sea empleado en eco-vigilancia costera y en general la obtención de datos marinos como muestras de salinidad, cantidad de clorofila, concentración de microplásticos y calidad del agua en regiones con contaminación marítima, entre otras aplicaciones.

La iniciativa financiada por el programa STIC AMSUD, está conformada por investigadores de Inria Chile; de los equipos-project de Inria ACO, y SCOOL; de la Universidad de la República, de Uruguay; y de la Universidade Federal Fluminense y la Universidade Federal do Rio Grande do Norte, ambas de Brasil.

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