Sintesi del progetto
AIFEMO nasce da un’esigenza sempre più urgente nel settore marittimo: ottimizzare i consumi di carburante e ridurre le emissioni attraverso strategie di navigazione più intelligenti. Il progetto sviluppa un modello di AI capace di suggerire rotte e configurazioni di bordo più efficienti, tenendo conto di condizioni meteomarine, prestazioni del motore e variabili operative. L’obiettivo è rendere il trasporto marittimo più sostenibile e competitivo, sfruttando gli strumenti offerti dal machine learning e dall’HPC.
Obiettivi
Il progetto punta a costruire una piattaforma che supporti i comandanti e gli operatori nella scelta della rotta migliore, ottimizzando consumi e tempi di viaggio. Per il settore, significa poter ridurre costi operativi, migliorare le prestazioni ambientali e rispettare normative sempre più stringenti sulle emissioni.
Problemi e necessità
Il settore navale gestisce grandi quantità di dati ambientali e operativi, spesso poco sfruttati. Senza strumenti intelligenti è difficile prevedere scenari meteo‑marini, modulare i consumi e pianificare rotte efficienti, con conseguente incremento dei costi e delle emissioni.
Soluzioni sviluppate
Il progetto sta definendo algoritmi AI per ottimizzare le rotte in funzione delle condizioni del mare e dei parametri energetici. Le simulazioni fornite dal simulatore CETENA permettono di creare dataset realistici per l’addestramento dei modelli e identificare configurazioni ad alta efficienza.
Impatti
Il progetto contribuisce a un trasporto marittimo più sostenibile, riducendo emissioni e sprechi di carburante. Per le compagnie di navigazione significa risparmio economico; per la società, meno inquinamento e rotte più responsabili. AIFEMO rafforza inoltre la posizione dell’Italia nel campo delle applicazioni AI per il settore marittimo.
Settori di applicazione
Oltre alla Navigazione Commerciale, l’approccio è applicabile alla Logistica, all’Aviazione e alla Mobilità Intelligente. Le tecnologie sviluppate possono supportare decisioni operative e strategie di ottimizzazione in contesti ad alta intensità energetica.
