Un ferry de pasajeros, a la izquierda, y un barco de carga navegan el estrecho de Akashi en Japón. Crédito: Yoshiho Ikeda, Profesor Emérito, Universidad de Prefectura de Osaka
El Titanic se hundió hace 113 años del 14 al 15 de abril, después de golpear un iceberg, con un error humano que probablemente causó que el barco se desvíe en esas aguas peligrosas. Hoy en día, los sistemas autónomos basados en la inteligencia artificial pueden ayudar a los barcos a evitar tales accidentes, pero ¿podría tal sistema explicarle al capitán por qué maniobra de cierta manera?
Esa es la idea detrás de la IA explicable, que debería ayudar a los actores humanos a confiar más en los sistemas autónomos.
Investigadores de la Escuela de Ingeniería de la Universidad Metropolitana de la Osaka han desarrollado un modelo de IA explicable para barcos que cuantifican el riesgo de colisión para todos los buques en un área determinada, una característica importante a medida que las carreras marinas clave se han vuelto cada vez más congestionadas. Los hallazgos fueron publicados en Applied Ocean Research.
El estudiante graduado Hitoshi Yoshioka y el profesor Hirotada Hashimoto crearon el modelo AI para que explique la base de sus decisiones y la intención detrás de las acciones utilizando valores numéricos para el riesgo de colisión.
“Al poder explicar la base de los juicios y las intenciones de comportamiento de la navegación autónoma de los barcos basados en la IA, creo que podemos ganar la confianza de los trabajadores marítimos”, declaró el profesor Hashimoto. “También creo que esta investigación puede contribuir a la realización de barcos no tripulados”.
Más información: Hitoshi Yoshioka et al, IA explicable para la evitación de colisiones de barcos: decodificación de procesos de toma de decisiones e intenciones de comportamiento, investigación oceánica aplicada (2025). Doi: 10.1016/j.apor.2025.104471
Proporcionado por la Universidad Metropolitana de Osaka
Cita: la IA explicable para la navegación del barco aumenta la confianza, disminuye el error humano (2025, 15 de abril) Recuperado el 15 de abril de 2025 de https://techxplore.com/news/2025-04-ai-ship-decresesheses-human-error.html
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