Predicción de tipo de buque utilizando información de áreas de actividad y técnicas de inteligencia artificial
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Date
2023-04-30
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Publisher
Centro Universitario de la Defensa en la Escuela Naval Militar
Abstract
Este Trabajo Fin de Grado se enmarca dentro de una línea de investigación del Centro
Universitario de la Defensa en la Escuela Naval Militar (CUD-ENM) relacionada con la aplicación de
técnicas de inteligencia artificial para mejorar el conocimiento del entorno marítimo. En un TFG anterior
se exploró la capacidad de predecir el campo de los mensajes AIS que identifica el tipo de buque (campo
especialmente relevante y que, en muchos casos, no viene cubierto) empleando otros datos de los
mensajes, en particular, aquellos estáticos, relacionados con las dimensiones del buque, o los dinámicos,
relacionados con su velocidad o rumbo.
En este TFG se plantea el análisis del impacto en la calidad de la predicción del tipo de buque
que supondría el empleo de información relacionada con el área de actividad del barco. Para ello, se
estudiará cómo incorporar dicha información como entrada a los algoritmos de aprendizaje supervisado
empleados y se presentarán todas las combinaciones de experimentos llevados a cabo.
El TFG concluye que la información del área de actividad del buque contribuye positivamente a
mejorar la predicción obtenida, señalándose aquellos tipos de barcos que se benefician en mayor medida
del empleo de esta información por el algoritmo de clasificación.
PALABRAS CLAVE
Inteligencia artificial, Tipo de buque, Random Forest, Celdas H3, Datos AIS