tecnico

En los últimos meses, el Puerto de Las Palmas ha dado un salto importante en su estrategia de protección ambiental con la instalación de nuevas barreras oceánicas, como la reciente de 600 metros que refuerza el sistema anticontaminación y contribuye a cerrar el perímetro de las aguas interiores frente a posibles vertidos. Esta apuesta por el “músculo físico” de contención ha sido recogida por medios como Palmasport,   que ponen el foco en la capacidad del puerto para reaccionar ante incidentes contaminantes en el entorno portuario.  En paralelo a estos avances, Atlantic Consultores Tecnológicos trabaja en una pieza que puede convertirse en el complemento natural de esa infraestructura: un proyecto IoT con capa de Inteligencia Artificial para interpretar los datos de las boyas de monitorización de hidrocarburos y conectar, de forma inteligente, lo que pasa en el agua con las decisiones sobre cómo y cuándo desplegar las barreras. No se trata aún de una solución implantada, sino de un desarrollo en fase de experimentación, cofinanciado en el marco de programas europeos de I+D, y pendiente de aceptación por parte del Puerto de Las Palmas y otros puertos de las Islas Canarias, pero su diseño responde precisamente a las necesidades que hoy tienen sobre la mesa las autoridades portuarias.  En nuestro artículo anterior ya explicábamos las bases de este sistema: una red de boyas que registra en tiempo casi real la presencia de hidrocarburos, una plataforma IoT que centraliza la telemetría y una capa de IA capaz de diferenciar entre ruido ambiental y anomalías reales, aportando un índice de severidad y facilitando la trazabilidad del posible vertido.   El punto diferencial ahora es cómo este proyecto se alinea con la realidad física del puerto, con sus barreras desplegadas y con la operativa diaria de los equipos que gestionan la respuesta ante incidentes.  El contexto es claro: el puerto ha ido reforzando su escudo anticontaminación con kilómetros de barrera oceánica distribuidos en puntos estratégicos, incluyendo zonas especialmente sensibles como dársenas interiores. Estas barreras están concebidas para cerrarse de forma rápida y contener una mancha antes de que alcance áreas críticas o salga a mar abierto. Sin embargo, la eficacia real de esa infraestructura depende, en gran medida, de la calidad y la rapidez de la información disponible en el momento de tomar decisiones. Ahí es donde entra en juego la capa de IA que propone Atlantic.  Hoy, las boyas pueden emitir alertas cuando se registra un incremento de hidrocarburos, pero la interpretación de esos datos continúa dependiendo en gran parte de la revisión humana y de la experiencia de los equipos en sala de control.   Un pico puntual puede deberse a ruido provocado por el oleaje, por determinadas condiciones físico-químicas del agua o por problemas de biofouling. Atribuir un vertido a un buque concreto exige cruzar la posición y ruta de los barcos (AIS), la dirección del viento, las corrientes y la evolución temporal del incidente. El resultado: mucha información, poco tiempo y una alta presión para acertar.  El proyecto de Atlantic propone utilizar técnicas avanzadas de analítica de datos y modelos de IA especializados en series temporales para filtrar ese ruido, detectar patrones de vertido con mayor fiabilidad y generar automáticamente un índice de severidad para cada evento.   En vez de una simple alarma, el sistema ofrecería una valoración contextualizada: qué está pasando, si la señal es consistente con un vertido real, cuánto tiempo lleva produciéndose y qué tendencia tiene. Sobre esa base, entra en juego la segunda parte del enfoque: el contexto operativo.  Al integrar los datos de las boyas con información AIS, modelos de viento y corrientes, el sistema es capaz de reconstruir la probable trayectoria de la mancha y generar una lista de buques candidatos con distinto nivel de probabilidad de implicación. No se trata de sustituir el criterio humano, sino de darle al operador en sala una visión mucho más estructurada, apoyada en datos objetivos y fácilmente defendible ante terceros.   De cara a expedientes sancionadores, a informes ambientales y a la propia mejora interna de los protocolos, esta trazabilidad es un valor añadido evidente.  El tercer pilar del proyecto, y el que conecta directamente con la nueva barrera oceánica de 600 metros y el resto de la red, es la orquestación de la respuesta.   Si el puerto dispone de varios kilómetros de barreras anticontaminación con puntos de despliegue predefinidos, el sistema de IA puede sugerir de forma dinámica qué tramos tienen más sentido activar en cada escenario, en función de dónde se detecta la anomalía y de hacia dónde es probable que se desplace la mancha en los próximos minutos u horas.   El objetivo es transformar las barreras de un elemento puramente reactivo en un sistema coordinado con una capa de inteligencia que optimiza su uso.  Imaginemos, por ejemplo, un incremento relevante de hidrocarburos detectado en una dársena interior. El modelo analiza viento, corrientes y forma del muelle y estima que, de no actuar, la mancha podría acercarse a la salida del puerto en menos de una hora. En lugar de limitarse a comunicar un “evento grave”, la plataforma podría proponer de forma inmediata el despliegue prioritario del tramo de barrera situado en la zona de fuga más probable, además de una segunda línea de defensa en un punto más interno si el incidente se agrava. Todo ello quedaría registrado: cuándo saltó la alerta, qué recomendó el sistema, qué decidió finalmente el operador y qué evolución tuvo el vertido.  Este enfoque aporta tres beneficios claros. En primer lugar, reduce el tiempo efectivo de reacción, porque los equipos reciben una recomendación accionable en lugar de un simple aviso genérico. En segundo lugar, mejora el uso de los recursos: se evita desplegar barreras “a ciegas” y se concentra el esfuerzo en las zonas con más impacto potencial. Y en tercer lugar, genera un historial muy valioso para la mejora continua: cada incidente, real o simulado, se convierte en nuevo material para recalibrar los modelos, optimizar la ubicación de las barreras y revisar los protocolos de respuesta.  Conviene insistir en que todo esto se formula, hoy, en términos de proyecto: el sistema se encuentra en fase de desarrollo experimental, diseñado expresamente para