La innovación en logística y puertos a través de tecnologías 5G como clave para un futuro Sostenible
Los puertos 5G -LOGINNOV no sólo optimizarán significativamente las operaciones, sino que además minimizarán su huella ambiental en la ciudad y en el impacto en la población local.
30.06.2021
5G LOGINNOV, es un proyecto europeo que busca dar solución al reto de asegurar una gestión eficiente, sostenible y desaturada de ciudades y zonas portuarias.
Entre los objetivos de este proyecto se encuentran: minimizar el impacto ambiental entorno a los puertos, reducir la congestión del área portuaria e impacto en la ciudad, representar un pilar de innovación empresarial y desarrollo económico para la región y facilitar la integración de camiones autónomos del futuro.
La visión del proyecto 5G-LOGINNOV es diseñar un marco de referencia de innovación en cuanto a la integración y validación de tecnologías de Conducción/Movilidad Automatizada y Conectada relacionada con la industria 4.0 y en el ámbito portuario, creando nuevas oportunidades para que la cadena de valorLOGística sea INNOVadora
Gracias a las capacidades avanzadas que supone el 5G en relación a la conectividad inalámbrica y la agilidad del núcleo de red, los puertos 5G -LOGINNOV no sólo optimizarán significativamente las operaciones, sino que además minimizarán su huella ambiental en la ciudad y en el impacto a la población local.
Hasta ahora Vicomtech ha trabajado junto a Luka Koper (puerto de Eslovenia), ININ y Telekom Slovenia para definir las especificaciones de los casos de uso a realizar. Concretamente, Vicomtech provee los algoritmos de visión artificial para la detección y clasificación de posibles daños causados en los contenedores recibidos en el puerto. Por otro lado, está incorporando algoritmos de detección de presencia en zonas de riesgo donde el paso no está autorizado.
La primera tarea que se ha llevado a cabo ha sido enfocada a definir la ubicación exacta y especificaciones que tienen que tener las cámaras que se colocarán en las grúas STS del puerto. También se está generando un extenso conjunto de datos para el entrenamiento de los modelos de Deep Learning para el entorno específico en el que serán implantados.
Se espera tener una primera configuración instalada para final del año con el objetivo de obtener los primeros resultados en este ámbito.
Por último, en Mayo, se realizó la primera Reunión de Revisión Técnica del proyecto y se recibieron reacciones positivas por parte de la Comisión Europea.