La tecnología puede ser fundamental para tratar de reducir las emisiones de un modo más eficiente y económico.
A falta de menos de un mes para que entre en vigor la nueva regulación de la OMI sobre el contenido de azufre en los combustibles marinos, los propietarios de buques han tenido que apostar por diferentes soluciones, como combustibles más sostenibles, la instalación de 'scrubbers' o la navegación lenta.
Para ayudarles en su tarea, GreenSteam ha lanzado una plataforma de aprendizaje automáticoque recoge y analiza determinados datos para determinar el consumo de combustible de un buque. La tecnología puede ser fundamental para tratar de reducir las emisiones contaminantes de un modo más eficiente y económico, con un menor impacto en la cadena de suministro y la duración del trayecto.
El aprendizaje automático o 'machine learning' es el único desarrollo actualmente disponible que permite comprobar cómo pueden afectar cada uno de los factores al consumo de combustible de un buque. La medición de estos datos para todos los buques permitiría cuantificar el despilfarro en este sentido.
Al estudiar en qué medida se desperdicia combustible en cada área, es posible tomar las medidas adecuadas. Durante una década, el equipo de oceanógrafos, arquitectos navales, científicos de datos y programadores de GreenSteam han estado trabajando en el desarrollo de una plataforma para ello.
Originalmente, se instaló una interfaz en el buque, pero en muchos casos, ahora se opta por una tablet, que puede ser manipulada en remoto. Aunque los nuevos buques ya están diseñados para proporcionar una gran reducción de la huella de carbono, las innovaciones tecnológicas como esta plataforma contribuyen a aumentar su nivel de reducción de emisiones.