La navegación marítima ya cuenta con una novedosa herramienta que, gracias a un sistema de algoritmos complejos de optimización matemática, incorpora modelos de consumo, emisiones y parámetros de seguridad para diseñar rutas más seguras y ecológicas.

Canonical Green es una empresa emergente española (startup) dedicada a las soluciones basadas en matemáticas e inteligencia artificial aplicadas a la navegación marítima.

Recientemente se ha presentado Green Navigation, una herramienta para optimización de rutas marítimas, a la que ya se conoce como “el Google Maps del mar”, que cuenta con un complejo sistema de algoritmos (HADAD) para ofrecer todo un abanico de rutas de navegación de acuerdo con las necesidades del usuario.

Green Navigation emplea información en tiempo real del estado del mar junto a predicciones meteorológicas para trazar la ruta que registre un menor consumo, menor tiempo de viaje y una reducción de la accidentalidad provocada por condiciones climáticas adversas.
Mediante el aprovechamiento de las corrientes marinas logra ahorros de combustible de hasta el 10%, y del 27% en las condiciones más adversas, lo que a la par de reducir costes, contribuye con el objetivo de descarbonización demandado al sector desde la Unión Europa, además de evitar riesgos para la seguridad de la tripulación y de la carga.

El navegador ofrece soluciones para cada tipo de barco y atiende a las necesidades de cada momento: si es necesario que el viaje sea más rápido, más seguro o con menor gasto en combustible. 
 

HADAD
Green Navigation utiliza el algoritmo HADAD, (Hexagonal A-Star with Differential Algorithm Designed for weather routing) en cuyo diseño se emplearon como punto de referencia 1.560 mediciones de casos examinados durante un año completo. Se contemplaron rutas, velocidad de los buques y condiciones oceanográficas para así establecer parámetros de rendimiento.

HADAD es un sistema que combina dos técnicas de optimización para encontrar la mejor ruta marítima posible, teniendo en cuenta factores como las corrientes oceánicas y las condiciones meteorológicas. 

Primero, utiliza un algoritmo de búsqueda llamado A-Star que examina posibles rutas en un mapa divido en hexágonos, en lugar de los tradicionales cuadrados. Esta cuadrícula hexagonal mejora la precisión y flexibilidad al permitir que los barcos cambien de dirección con mayor suavidad.

Una vez que A-Star encuentra una ruta inicial, entra en juego un segundo componente del HADAD: un método llamado Newton-Jacobi, que refina la ruta para hacerla más eficiente y segura. Este proceso ajusta la trayectoria para evitar cambios bruscos de dirección.
Tras la consulta, en la que se indican las variables del viaje (coste, puertos de origen y destino, características del buque, fecha de salida, datos meteorológicos y variables de decisión) la doble afinación del sistema ofrece resultados que pueden adaptarse a las demandas concretas del usuario.
El algoritmo es capaz de dar respuesta en menos de dos minutos para rutas cortas demostrando reducciones notables en el tiempo de viaje en diversas condiciones, además de aprender a evitar el paso por áreas que puedan reducir la velocidad del buque.

La versatilidad de sus respuestas es una de sus mayores ventajas para maximizar el rendimiento y reducir los riesgos en escenarios controlados, a través de predicciones meteorológicas.

La información meteorológica es probablemente el aspecto más crucial del sistema. Se recogen datos a diario a través de los servicios de Copernicus y NOAA, datos sobre vientos, olas y corrientes de superficie, con sus correspondientes previsiones a diez días, de los que el propio sistema va aprendiendo.
Como el gráfico indica, una vez que el programa muestra las rutas optimizadas,  se puede seleccionar entre reducir el tiempo de navegación (en un 5% comparado con la ruta más corta) o ahorrar combustible.
 
DESAFÍOS Y SOLUCIONES
Las soluciones que Green Navigation ofrece ante el triple desafío que tiene hoy la marina mercante: medioambiental, económico y de seguridad, pasan por la optimización de rutas con la que se logra una reducción del consumo de combustible de hasta el 10%, un importe que representa el 60% de los costes operativos del transporte marítimo.

Esta reducción se traduce directamente en menos emisiones de UE ETS,  el sistema de control de emisiones de dióxido de carbono del transporte marítimo en la UE, a la par que evita el tránsito por zonas peligrosas donde se ha detectado piratería, malas condiciones atmosféricas o falta de calado.
Green Navigation proporciona rutas personalizadas, optimizadas para la embarcación y el itinerario de viaje del usuario, con la posibilidad de realizar ajustes dinámicos de la ruta durante el viaje en tiempo real. Se realizaron simulaciones en más de 1.000 escenarios diferentes que luego han sido aplicadas y validadas con embarcaciones de la Naviera Boluda.
 

PREMIOS Y RECONOCIMIENTOS
A lo largo de su corta pero fructífera vida, Green Navigation ya ha sido galardonada con el primer premio del Hackaton oceánico 2021 y el Parlamento Europeo la ha seleccionado como una de las cinco mejores iniciativas de descarbonización y figura entre las cien mejores soluciones de transición ecológica.

En 2023 Green Navigation fue el proyecto mejor valorado en la convocatoria de ayudas Misión Climática Valencia 2030, y colabora con la Fundación ValenciaPort a través de su aceleradora tecnológica OpenTop. El equipo de investigación también ha contado con financiación de la Fundación BBVA y de la Agencia Estatal de Investigación a través de la convocatoria de Transición Ecológica y Digital.
En estos momentos Canonical Green trabaja para adaptar esta tecnología a la planificación de llegadas, conocida como Just-in-Time, un aspecto crucial en el transporte marítimo que tiene como objetivo optimizar el consumo de combustible a la par que garantiza tiempos de llegada precisos y una planificación más dinámica de las operaciones portuarias. 



David Gómez-Ullate, CEO de Canonical Green: “Estamos buscando empresas navieras interesadas en trabajar con nosotros”

El diseño partió como un proyecto de investigación en la Universidad de Cádiz, tras ganar una competición internacional llamada Ocean Hackathon, organizada por el Campus Mondial de la Mer en Francia. Mi grupo trabajaba en proyectos tecnológicos con empresas de la Bahía de Cádiz como Airbus y Navantia, y además desarrollábamos software para una empresa española líder en la fabricación de boyas inteligentes para la industria pesquera. Dicha empresa nos pidió crear modelos predictivos de movimiento de deriva de sus boyas, y así entramos en contacto con los modelos de corrientes oceánicas. 
Resultaba natural pensar que en el océano existen “autopistas” y que la navegación debería aprovechar las condiciones climatológicas para planificar sus rutas. De ahí nació la idea del “Google Maps del Océano”. Más tarde descubrimos que en realidad la comunidad científica y empresas tecnológicas llevaban ya tiempo desarrollando productos de “weather routing”, que es como se conoce esta disciplina de optimizar la planificación de rutas de navegación en base a las predicciones oceánicas.
 
La calidad de datos que tenemos hoy en día y la irrupción de la inteligencia artificial, permite el desarrollo de herramientas de optimización de rutas con una precisión sin precedentes. Daniel Precioso terminó su tesis doctoral trabajando en este problema, y Javier Jiménez la está realizando en estos momentos. Entre los tres montamos una “startup” para llevar adelante el proyecto “Green Navigation” para proporcionar esta tecnología a la industria naviera. Existen fuertes competidores en Estados Unidos, Francia, Grecia y los países escandinavos, pero en España no existe una empresa que desarrolle esta tecnología a este nivel, y pensamos que es un factor estratégico.

En la actualidad estamos trabajando principalmente sobre los algoritmos de optimización de rutas, es decir, sobre “las tripas” de la tecnología. Tenemos proyectos de investigación y estamos publicando nuestros resultados en las revistas científicas de mayor reputación en ingeniería naval. Tenemos un prototipo en funcionamiento que está en pruebas por una de las principales empresas navieras en España. Nos gustaría mejorar en el futuro nuestros modelos de consumo a través de gemelos digitales, pero no resulta facil acceder a datos de consumo de embarcaciones de alta frecuencia, necesarios para entenar y calibrar modelos. Estamos también interesados en incorporar la última tecnología en predicción atmosférica y oceánica, pues en ambos campos ha irrumpido con fuerza la inteligencia artificial, que está a mejorando las predicciones que realizan los modelos tradicionales. La precisión de las predicciones atmosféricas y del estado de la mar son claramente uno de los principales aspectos a tener en cuenta, como también lo es el proporcionar rutas que tengan en cuenta la incertidumbre que toda predicción meteorológica conlleva. Estamos buscando empresas navieras interesadas en trabajar con nosotros para desarrollar conjuntamente un producto que pueda llegar a competir con las grandes empresas extranjeras líderes del mercado.

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