El Port de Barcelona i la startup AllRead utilitzen la intel·ligència artificial per identificar contenidors i vagons
- Port de Barcelona
- 20/05/2021
La prova pilot ha analitzat 950 trens i 13.500 contenidors aplicant una tecnologia desenvolupada en el Centre de Visió per Computador de la UAB.La interpretació intel·ligent d'imatges permet identificar vagons en temps real i contenidors amb alta precisió, per millorar el control del transport ferroviari.
AllRead Machine Learning Technologies (MLT), startup especialitzada en sistemes de visió per computador (Computer Vision), ha desenvolupat amb èxit una prova pilot en el Port de Barcelona per identificar contenidors i vagons amb la seva tecnologia basada en intel·ligència artificial. La companyia creada en The Collider, el programa d'innovació de Mobile World Capital Barcelona, i participada per GoHub Ventures, utilitza tecnologia basada en intel·ligència artificial (xarxes neuronals) per processar imatges i vídeos amb text i codis i extreure únicament la informació desitjada. L'esmentada tecnologia ha estat desenvolupada en el Centre de Visió per Computador de la Universitat Autònoma de Barcelona (UAB). La col·laboració va sorgir d'un repte llançat pel Port de Barcelona per identificar els contenidors i vagons que entren al recinte portuari aplicant la tecnologia de lectura de AllRead. L'objectiu era arribar a la màxima precisió de lectura, sense haver d'instal·lar grans infraestructures addicionals, com els habituals portals d'acer amb múltiples càmeres<A[cambres|càmeres]> i equips de hardware. Els resultats del projecte han estat molt positius, aconseguint un nivell de precisió de fins i tot un 99% dels actius identificats. El projecte, que va començar a inicis del 2020 i va finalitzar el mes de febrer passat, va demostrar mitjançant l'anàlisi d'una senyal de vídeo que és possible retornar el registre de cada una de les matrícules dels contenidors, vagons i mapa del tren, ja sigui en posició vertical, horitzontal o combinades, fins i tot estant les esmentades matrícules brutes, trencades o parcialment cobertes. Les proves s'han realitzat tant de dia com de nit, per comprovar el funcionament del sistema en condicions d'escassa lluminositat. En paraules de Miguel Silva-Constenla, CEO de AllRead, “amb aquesta tecnologia, busquem promoure l'omnipresència de la traçabilitat a les instal·lacions portuàries, eliminant les barreres financeres i tecnològiques a la seva adopció”. La solució de AllRead MLT, instal·lada a dues càmeres<A[cambres|càmeres]>, ha analitzat un total de 950 trens i 13.500 contenidors, proporcionant al Port de Barcelona —pioner en l'adopció d'aquesta tecnologia a Espanya— un control automàtic d'un dels carrils ferroviaris de la terminal Hutchison Ports BEST. La tecnologia contribueix, segons els objectius del Port, a optimitzar les operacions i automatitzar la recopilació de dades de les mercaderies, afavorint els processos de càrrega i descàrrega de trens al recinte portuari. La implementació de la tecnologia de AllRead MLT s'emmarca en l'aposta per la innovació i la digitalització que està duent a terme en els últims anys el Port de Barcelona. La seva presidenta, Mercè Conesa, recorda que “innovació i transformació digital són les nostres eines per avançar cap a un futur sostenible. Són dues palanques en què ens basem<A[basem|recolzem]> per ser un port cada vegada més smart. Volem ser un agent de canvi al camí cap a la mobilitat intel·ligent i sostenible i no hi ha dubte que la intel·ligència artificial i tecnologies com la de AllRead ens ajuden a aconseguir els nostres objectius”.