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Construyendo el Google Maps del océano

En la navegación marítima hay que considerar corrientes marinas, zonas con diferente oleaje y viento, que están en constante cambio

China
Un gran portacontenedores se aproxima al puerto cargado de mercancía en Shanghái, China.Yaorusheng (Getty Images)

Dos eventos de reciente actualidad están mostrando la relevancia de elegir buenas rutas para la navegación marítima. Por un lado, la crisis en el Mar Rojo está obligando a muchas compañías navieras a operar la ruta alrededor de África en lugar del Canal de Suez, ¿es posible elegir una nueva ruta que consuma menos combustible o se cubra en el mínimo tiempo? Por otro lado, la reciente pérdida de contenedores repletos de pellets de plástico del carguero Toconao cerca de la costa de Galicia, ocasionada por un golpe de ola, está teniendo un considerable impacto medioambiental. ¿Se podrían diseñar rutas que hagan más segura la navegación en condiciones climatológicas adversas, para evitar accidentes de este tipo? Las llamadas técnicas de optimización matemática nos pueden ayudar a responder a estas cuestiones.

Estas herramientas, cuyo estudio iniciaron grandes matemáticos como Euler, Lagrange y los hermanos Bernouilli, permiten describir teóricamente la ruta que se debe seguir para llegar de un punto a otro de la forma más rápida, más barata o más segura, según lo que se busque optimizar. El trayecto más corto en distancia no siempre es la ruta idónea. Por ejemplo, si se quiere escoger el viaje más rápido en carretera, es mejor ir por una autopista, aunque la distancia sea mayor.

En la navegación marítima hay que considerar corrientes marinas, zonas con diferente oleaje y viento, que están en constante cambio. El primero en formular y analizar teóricamente este problema fue el matemático alemán Ernst Zermelo (1871-1953). Fue capaz de encontrar, para una embarcación que se desplaza con velocidad constante, la trayectoria más rápida entre dos puntos fijados, considerando que el viento o las corrientes podían variar en el espacio y en el tiempo.

Para que su solución tenga utilidad práctica en navegación real, es necesario disponer de predicciones fiables sobre las condiciones de navegación. Los principales centros de predicción americano (NOAA) y europeo (Copernicus) ponen a disposición pronósticos detallados a 10 días con una resolución espacial de menos de 10 kilómetros. Emplean modernos modelos meteorológicos, cuyo avance en las últimas décadas ha sido espectacular: la predicción a cinco días en la actualidad es más fiable que la predicción a un día en 1980. Esto es gracias, principalmente, a la mayor densidad de observaciones del estado de la atmósfera en el instante actual. Pero también son fundamentales otras disciplinas matemáticas, como la estadística –en concreto, los llamados filtros de Kalman para la asimilación de datos de observaciones–, las ecuaciones en derivadas parciales –para modelizar la dinámica atmosférica– y los métodos numéricos –para calcular la evolución de dichos modelos–. A estas disciplinas se ha unido recientemente la inteligencia artificial, que promete mejorar aún más los resultados, como ya están demostrando investigadores de Google DeepMind.

Además, es posible hacer una descripción más detallada del movimiento del barco –lo que permite obtener mejores soluciones–, modelizando el movimiento y el consumo por unidad de tiempo de cada embarcación concreta, en función de las condiciones de navegación, corrientes, altura de ola, ángulo de incidencia, dirección e intensidad del viento, etc. Para ello, se emplean conocimientos de ingeniería naval y ciencia de datos.

Con esta información, se han desarrollado algoritmos de optimización matemática de naturaleza muy diferente: los llamados métodos variacionales, la optimización sobre grafos y los algoritmos evolutivos. Todos ellos se usan hoy para encontrar rutas marítimas favorables.

Por otro lado, cualquier predicción conlleva una incertidumbre que también ha de ser cuantificada y tomada en consideración a la hora de optimizar las rutas de navegación. Por ello, se han de desarrollar nuevos algoritmos de optimización –dinámica y estocástica- que permitan conseguir resultados robustos bajo cualquier escenario posible de evolución atmosférica. Esto cobra especial importancia en un escenario de calentamiento global en el que la atmósfera es más inestable y los eventos extremos son cada vez más frecuentes.

Recientemente, todas estas técnicas matemáticas mencionadas anteriormente han sido integradas para optimizar rutas marítimas en tiempo real, en base a las predicciones meteorológicas y oceanográficas, con modelos de consumo adaptados a cada embarcación. Esta herramienta, que pretende ser un Google Maps del océano, está siendo desarrollada por un equipo multidisciplinar, con presencia mayoritaria de investigadores españoles y el apoyo de la Fundación BBVA. Con ella se puede obtener un ahorro del 5-10% en combustible en cada viaje, mejorar la seguridad en navegación evitando zonas con condiciones adversas y reducir las emisiones de CO2. Todo esto tiene una importancia crucial pues, hoy, más del 80% del comercio se transporta por vía marítima, lo que supone cerca del 3% de las emisiones globales de dióxido de carbono. El gasto anual en combustible asciende a 250.000 millones de euros y supone más del 60% de los costes de operación del transporte marítimo.

David Gómez-Ullate es catedrático de Matemática aplicada en IE Universidad y director del proyecto Green Navigation.

David Martín De Diego es investigador científico del CSIC en el Instituto de Ciencias Matemáticas.

Edición y coordinación: Ágata A. Timón G Longoria (ICMAT).

Café y Teoremas es una sección dedicada a las matemáticas y al entorno en el que se crean, coordinado por el Instituto de Ciencias Matemáticas (ICMAT), en la que los investigadores y miembros del centro describen los últimos avances de esta disciplina, comparten puntos de encuentro entre las matemáticas y otras expresiones sociales y culturales y recuerdan a quienes marcaron su desarrollo y supieron transformar café en teoremas. El nombre evoca la definición del matemático húngaro Alfred Rényi: “Un matemático es una máquina que transforma café en teoremas”.

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