Utilizan inteligencia artificial para fomentar el uso de energía eólica en la industria marítima
Investigadores de la Universidad de Granada, la Universidad Nord y el Centre for High North Logistics (CHNL) de Noruega diseñan un modelo de IA que simula el proceso de toma de decisión de las navieras para adoptar energía verde, utilizando datos de rutas en el mar del Norte. Se han identificado las políticas óptimas para aumentar en hasta un 45% los barcos que adquieren tecnología auto-propulsada por viento en 30 años
Fuente: Universidad de Granada
Investigadores de la Universidad de Granada (UGR), la Universidad Nord y el Centre for High North Logistics (CHNL) de Noruega han empleado Inteligencia Artificial (IA) para fomentar el uso de tecnología basada en energía eólica en la industria marítima, para reducir el consumo de carburantes fósiles.
Su trabajo ha demostrado que, sin una intervención pública o externa por parte de las autoridades competentes, la adopción de esta tecnología es muy limitada, ya que solo el 5% de los barcos adoptaría, a 30 años vista, alguna de las tecnologías de propulsión eólica que existen hoy en día. Sin embargo, al emplear políticas como subsidios para costes de instalación, efectos de actividades de networking en el sector e impuestos al combustible fósil, hasta el 50% de las embarcaciones podría adoptar alguna de las tecnologías exploradas, un 45 por ciento más.
Tecnología auto-propulsada por viento instalada en un barco
El investigador de la UGR Manuel Chica, junto con los investigadores Roberto Rivas-Hermann y Ning Lin de la Universidad Nord y el Centre for High North Logistics (CHNL) de Noruega, han publicado los resultados de este trabajo en la prestigiosa revista Technological Forecasting & Social Change.
El estudio se basa en embarcaciones de mediana y gran envergadura que ya se encuentran construidos (esto es, reconversión del barco en el astillero) y se enfoca en aquellos que realizan rutas en el mar del Norte. Este estudio se enmarca en el proyecto europeo Interreg WASP, en el que el investigador de la UGR Manuel Chica es asesor científico.
Los modelos de simulación desarrollados se aplicaron a 30 años vista y consideraron múltiples opciones de tecnología de propulsión eólica a partir de datos obtenidos en el proyecto WASP sobre tecnologías como rotores Flettner, Ventifoil y Wingsail, así como datos reales de consumo energético, antigüedad y peso de más de 6000 barcos, provenientes de la base de datos Clarkson, la referencia del sector marítimo.
Los investigadores M. Chica, N. Lin, y R. Rivas, en el campus de la Universidad Nord en Bodø, Noruega
El modelo simula el proceso de toma de decisión de las navieras y lo hace en dos etapas. En la primera incorpora el conocimiento de la tecnología, los efectos de actividades de networking de la tecnología y la influencia social de otras navieras que ya la conocen o han incorporado a sus embarcaciones la tecnología verde en cuestión. En la segunda etapa, la simulación incorpora en los procesos de decisión final variables y métodos de economía marítima, maximización de la utilidad, y retorno esperado de la inversión.
Gracias a las simulaciones computacionales se encontró que rebajar el coste de instalación de la tecnología es más efectivo que aumentar impuestos a los carburantes, principalmente porque esta tecnología no sustituye totalmente el uso de carburantes fósiles y sus costes de instalación son todavía elevados. Por último, la investigación muestra que aumentar el conocimiento de la tecnología a través de redes de influencia y actividades de networking europeas en el sector favorece la adopción de Ventifoil, la tecnología más económica, respecto a otras como Wingsail que, aun siendo aquella que más carburante fósil ahorra en el largo plazo, tiene un coste de instalación y mantenimiento mayor.
Por último, los autores resaltan que los resultados aquí obtenidos podrían aplicarse a otro tipo de tecnologías verdes y sectores industriales y civiles.
Referencia bibliográfica:
Chica, M., Hermann, R. R., Lin, N. (2023). Adopting different wind-assisted ship propulsión technologies as fleet retrofit: An agent-based modeling approach. Technological Forecasting and Social Change, 192, 122559. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2023.122559
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