A FNB apresenta avanços tecnológicos que otimizam o uso de combustível no barco humanitário Open Arms
A Faculdade de Náutica de Barcelona (FNB) desenvolveu um sistema inovador que integra tecnologias de machine learning para melhorar a eficiência no consumo de combustível do barco humanitário Open Arms. Este avanço não busca apenas reduzir o gasto energético do navio, mas também tem como objetivo minimizar seu impacto ambiental no meio marinho. Através da implementação de soluções tecnológicas avançadas, espera-se que o Open Arms possa destinar as economias obtidas a suas vitais atividades de resgate no mar.
Avanços Tecnológicos para Otimizar o Consumo de Combustível
A Faculdade de Náutica de Barcelona (FNB), em colaboração com o Fractus-UPC Deep Tech Hub, desenvolveu um sistema inovador de machine learning com o intuito de otimizar o uso de combustível no barco humanitário Open Arms. Este avanço não busca apenas reduzir custos operacionais, mas também se foca em minimizar o impacto ambiental durante as operações de salvamento.
Contexto do Projeto
O barco Open Arms é uma antiga embarcação rebocadora de 37 metros de comprimento que, durante sua navegação, pode chegar a consumir até 3.000 litros de diesel por dia. Este elevado consumo de combustível não apenas gera altos custos, mas também causa um impacto significativo no meio ambiente marinho. Por isso, a implementação de tecnologias que possibilitem um uso mais eficiente dos recursos energéticos é crucial.
Desenvolvimento do Sistema de Machine Learning
O sistema desenvolvido pela FNB utiliza técnicas de inteligência artificial para analisar diversos fatores que afetam o consumo de combustível. Em uma primeira fase, serão monitorados o consumo, a velocidade, o estado do mar e o trimado da embarcação, aspectos essenciais para entender as dinâmicas de navegação.
Com os dados coletados, será possível definir um modelo de machine learning que, em futuras missões, aprenderá a percorrer distâncias com o mínimo gasto de combustível. Assim, busca-se que o barco Open Arms realize suas operações de resgate de maneira mais eficiente.
Monitoramento em Tempo Real
Um dos aspectos destacados do sistema é a capacidade de realizar recomendações em tempo real com base em condições de navegação que mudam. Assim, o sistema poderá determinar de forma dinâmica quais são as condições ótimas para reduzir o uso de combustível durante cada trajeto.
Isso será alcançado por meio da instalação de novos medidores de fluxo e sensores na embarcação, que começarão a funcionar a partir de setembro, permitindo a coleta de dados precisos e valiosos para otimizar a navegação.
Impacto Ambiental e Econômico
A implementação dessa tecnologia não apenas contribuirá para a redução do consumo energético, mas também ajudará a diminuir o impacto ambiental associado à operação do Open Arms. Graças a isso, a ONG poderá reinvestir as economias geradas em outras tarefas de resgate e salvamento, maximizando assim seus recursos humanitários.
Colaboração Interinstitucional
Este projeto é o primeiro caso de transferência tecnológica no âmbito do Fractus-UPC Deep Tech Hub, uma iniciativa que busca fomentar a inovação e a aplicação de tecnologias avançadas em diversas áreas. A colaboração entre a FNB, Fractus e Open Arms é um marco que demonstra como a integração da tecnologia pode gerar mudanças significativas no âmbito das operações humanitárias.
Perspectivas Futuras
Com o avanço do projeto, prevê-se que em futuras fases sejam incorporados mais especialistas e ampliadas as áreas de monitoramento, o que permitirá uma otimização ainda maior do consumo de combustível. O objetivo é replicar este modelo de eficiência em outras embarcações da ONG, contribuindo assim para uma navegação mais sustentável e responsável.
Reconhecimento e Prêmios
O projeto foi reconhecido por seu impacto social, recebendo o Prêmio UPC ao Compromisso Social 2023, o que reafirma o objetivo de gerar um efeito positivo na sociedade através da inovação tecnológica. Este trabalho destaca como a tecnologia pode agir como um motor de mudança social e ambiental.
Avanços Tecnológicos no Uso de Combustível para Open Arms
A Faculdade de Náutica de Barcelona (FNB) apresentou uma solução tecnológica inovadora que promete revolucionar o consumo de combustível no barco humanitário Open Arms. Através da implementação de machine learning, busca-se otimizar as operações de navegação, permitindo assim que esta ONG possa direcionar mais recursos a sua tarefa humanitária crucial. Este novo sistema não apenas tem implicações operacionais, mas também reforça um compromisso mais amplo com a sustentabilidade ambiental, um objetivo que está alinhado com as necessidades urgentes do atual contexto global.
O projeto se concentra na capacidade do sistema de analisar múltiplos fatores que afetam o consumo de combustível. Através da monitorização de elementos como a velocidade, o estado do mar e o trimado da embarcação, o sistema pode gerar recomendações fundamentadas em dados para reduzir o uso de combustível. Essa capacidade de processamento em tempo real não apenas promete uma navegação mais eficiente, mas também contribui para minimizar o impacto ambiental do Open Arms.
Além da economia energética, a colaboração entre a FNB e a ONG permite destinar os recursos economizados à melhoria das operações de resgate. A possibilidade de definir rotas mais eficientes e realizar um uso responsável dos combustíveis é um passo significativo em direção à sustentabilidade. No contexto atual, onde as iniciativas de sustentabilidade são cada vez mais vitais, essa colaboração entre a tecnologia e a humanidade oferece um modelo a ser seguido que poderia ser replicado em outras organizações.
Com o apoio do Fractus-UPC Deep Tech Hub, o projeto não apenas ressalta a relevância da inovação tecnológica, mas também estabelece um precedente na forma como as organizações humanitárias podem operar de maneira mais responsável e efetiva. Esses avanços sublinham que é possível combinar a eficiência energética com os valores humanitários de uma maneira que beneficie a todos, estabelecendo um caminho claro para o futuro.
