Simulación de comportamientos de clases de buques a partir de datos AIS

Abstract

El análisis del tráfico marítimo mediante datos del Sistema de Identificación Automática (AIS) es una herramienta clave para comprender patrones de navegación y apoyar la vigilancia y gestión del entorno marítimo. En este Trabajo de Fin de Grado se aborda la simulación del comportamiento de distintas clases de buques a partir de datos AIS reales, con el objetivo de generar trayectorias sintéticas que reproduzcan de forma realista las dinámicas observadas en un entorno portuario complejo. El estudio se desarrolla sobre un conjunto de datos AIS correspondiente al entorno del Puerto de Barcelona. A partir de estos datos se caracterizan patrones de movimiento de buques tipo Cargo y buques tipo Fishing, cuyas dinámicas difieren significativamente en estructura y variabilidad. Sobre esta base se implementan y comparan distintos enfoques de modelado para la generación de trayectorias sintéticas, incluyendo métodos probabilísticos basados en discretización espacial mediante cuadrículas H3 y cadenas de Markov, así como modelos generativos basados en aprendizaje profundo, entre ellos redes generativas antagónicas condicionales (cGAN) y arquitecturas recurrentes LSTM. Los resultados se evalúan mediante métricas cuantitativas y análisis visual, permitiendo comparar el rendimiento de los modelos y determinar qué metodología resulta más adecuada para cada tipología de buque.