São Paulo — InkDesign News — Uma nova pesquisa aplicada de machine learning e inteligência artificial busca otimizar rotas de navios mercantes, utilizando correntes oceânicas para reduzir o consumo de combustível e as emissões de CO₂, impactando a sustentabilidade na indústria naval.
Contexto da pesquisa
Mais de 50.000 navios mercantes navegam diariamente pelos oceanos do mundo, transportando cerca de 90% de todos os bens comercializados globalmente. A indústria de transporte marítimo gera aproximadamente 3% das emissões de gases de efeito estufa. A pesquisa é liderada pelo Professor Associado Shane Keating, da Universidade de New South Wales (UNSW), que desenvolveu um algoritmo utilizando modelos oceânicos avançados e inteligência artificial.
Método proposto
O algoritmo funciona como um “Google Maps para o mar”, utilizando previsões oceânicas melhoradas para auxiliar navios a aproveitar a força das correntes enquanto navegavam. “Com previsões oceânicas mais precisas, os navios podem utilizar a energia das correntes durante a viagem, reduzindo o uso de combustível e cortando emissões,” diz Keating.
Resultados e impacto
Ao aplicar essa tecnologia em mais de cem embarcações, a equipe conseguiu demonstrar economias de combustível de até 20%. O Professor Keating observa que “é uma situação vantajosa para as empresas de transporte marítimo, pois podem economizar dinheiro e cumprir suas metas de redução de emissões imediatamente.” Este avanço é corolário de 15 anos de pesquisa em correntes oceânicas com foco em previsão, sensoriamento remoto por satélite e ciência de dados.
As aplicações potenciais incluem não só a redução de emissões, mas também uma diminuição significativa nas despesas operacionais das empresas de transporte. Com a crescente pressão por embalagens ecoeficientes e a meta da Organização Marítima Internacional para zero emissões até 2050, as inovações de Keating representam um passo significativo em direção a um transporte marítimo mais sustentável.
Fonte: (TechXplore – Machine Learning & AI)
