Referencias de Proyectos
Proyecto Nois-IA
Proyecto Nois-IA — Inteligencia Artificial para la Predicción de Ruido Submarino
TSI refuerza su estrategia de innovación con el proyecto Nois-IA, una iniciativa piloto de seis meses 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 condiciones.
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 naval.
Un gran reto emergente: Predicción de la cavitación y URN.
La Contaminación acústica submarina es uno de los desafios medioambientales más relevantes de los últimos años. Instituciones como la Unión Europea han reconocido este problema, especialmente por 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 exploratorio, Nois–IA desarrollará un modelo predictivo basado en diferentes algoritmos de IA, incluyendo redes neuronales, utilizando datos reales de campañas de medición en buques.
El sistema será capaz de identificar patrones, anticipar picos de cavitación y ofrecer información útil para la toma de decisiones en ámbitos como las condiciones de navegación del buque o su salud estructural.
Primer paso hacia mares más silenciosos
Su mayor valor reside en su capacidad para abrir nuevas líneas de investigación y reforzar la transformación digital en la ingeniería de acústica y vibraciones en el sector naval. Este proyecto no solo mejora las capacidades tecnológicas de TSI, sino que también impulsa la colaboración entre ingeniería, tecnología y sostenibilidad.
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 submarino mediante IA.
Machine Learning
para el procesado de bases de datos.
Mejora de la eficiencia
de los buques.
Aumento de la fiabilidad
de los sistemas de os buques.
Monitorización
de la salud estructural.
¿Cuáles son sus Objetivos?
A través de esta iniciativa, TSI busca sentar las bases para nuevas capacidades en el ámbito de la ingeniería digital aplicada al medio marino. Aunque se trata de un proyecto piloto, sus objetivos son estratégicos y están alineados con nuestra visión de innovación sostenible:
Explorar la viabilidad de modelos de IA:
Para la predicción de niveles de ruido, por ejemplo en zonas altamente sensibles.
Desarrollar un sistema experimental:
Con algoritmos que permitan anticipar los picos de cavitación de la hélice sin procesado manual intensivo.
Adquirir conocimiento en el diseño:
y aplicación de algoritmos de IA en el ámbito naval.
Evaluar el potencial de estas tecnologías:
Para futuras líneas de investigación en I+D+i.
Reducir el impacto acústico:
desde etapas tempranas de diseño naval.
Contribuir al desarrollo de futuras normativas:
Normativas especializadas en ruido submarino.
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.
Nois-IA está financiado por los programas de impulso a la digitalización de la Consejería de Digitalización de la Comunidad de Madrid, organismo que apoya iniciativas orientadas al desarrollo tecnológico y la aplicación de nuevas tecnologías en sectores estratégicos.
Además, cuenta con el apoyo del Ministerio para la Transformación Digital y de la Función Pública, y el respaldo del Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia financiado por la Unión Europea – Fondos NextGenerationEU.
FECHA DE INICIO
01/01/2025
FECHA DE FINALIZACIÓN
30/06/2025
REFERENCIA DEL PROYECTO
ID 101192302
IMPORTE DE SUBVENCIÓN
26.741,41€
BENEFICIARIO DEL PROYECTO
TÉCNICAS Y SERVICIOS DE INGENIERÍA S.L.
