Proyecto Nois-IA — Inteligencia Artificial para la Predicción de Ruido Submarino

TSI da un paso adelante en su estrategia de innovación con el proyecto Nois-IA, una iniciativa piloto de seis meses de duración que marca el inicio de nuestra incursión en el desarrollo de soluciones basadas en Inteligencia Artificial (IA). Este proyecto, liderado por el equipo de I+D+i, explora la aplicación de algoritmos inteligentes para la detección y predicción de la cavitación y del Ruido Radiado al Agua (URN) en diferentes entornos.

Aunque es un proyecto de corta duración y con un alcance limitado, Nois-IA representa un hito clave para la compañía: es el primer proyecto donde integramos inteligencia artificial como eje central de desarrollo tecnológico para estudiar datos de cavitación de campañas ya realizadas, consolidando nuestra apuesta por la transformación digital del sector de la ingeniería.

Un gran reto emergente: Predicción de la cavitación y URN.

La contaminación acústica submarina es uno de los desafíos medioambientales más relevantes de los últimos años. Instituciones como la Unión Europea han reconocido este problema, especialmente por su impacto en el mantenimiento de los buques y su efecto nocivo en el entorno marino.

Nois-IA se alinea con esta preocupación, explorando el uso de la Inteligencia Artificial como herramienta para anticipar y mitigar la cavitación y el ruido radiado al agua (URN), beneficiando tanto al rendimiento del buque como a la preservación del entorno submarino.

Validación en contexto real y transferencia tecnológica.

A través de un enfoque experimental, Nois-IA desarrollará un modelo predictivo basado en diferentes algoritmos de IA, incluyendo redes neuronales, utilizando datos reales de campañas de buques.

El sistema será capaz de identificar patrones, anticipar picos de cavitación y ofrecer información útil para la toma de decisiones en ámbitos como la salud estructural del buque y la movilidad del propio buque.

Primer paso hacia mares más silenciosos.

Con el respaldo de la Consejería de Digitalización de la Comunidad de Madrid, Nois-IA sienta las bases para el desarrollo de herramientas innovadoras de monitorización, detección y predicción del ruido mediante IA. Su mayor valor reside en su capacidad para abrir nuevas líneas de investigación y reforzar la transformación digital en la ingeniería acústica, sonora y de vibraciones en el ambiente naval. Este proyecto no solo mejora las capacidades tecnológicas de TSI, sino que también impulsa la colaboración entre ingeniería, tecnología y sostenibilidad.

Un reto único para TSI

TSI aporta su amplia experiencia en el estudio del ruido generado por fuentes acústicas, especialmente la cavitación de hélices. Lidera el desarrollo de un sistema basado en IA – Machine Learning capaz de estimar y predecir el comportamiento acústico de los buques utilizando datos reales de campañas realizadas en el pasado.

• El sistema se entrena con datos de cavitación recogidos en campañas previas, permitiendo crear una base sólida para los modelos.
• Preparación de modelos y sistemas de estimación del URN para los demostradores del proyecto.
• Desarrollo de un modelo predictivo del ruido radiado al agua (URN) a partir de mediciones a bordo.
• Aplicación de algoritmos de IA sobre señales en bruto de cavitación, ahorrando tiempo en el procesamiento y etiquetado.
• Creación de modelos predictivos reutilizables a largo plazo para futuras campañas.

BENEFICIARIO DEL PROYECTO

TÉCNICAS Y SERVICIOS DE INGENIERÍA S.L.