Con el choque en el canal de Suez, la crisis de los contenedores, y la piratería en altamar, quedó en evidencia la urgencia de herramientas para que las rutas de los barcos sean más eficientes y menos contaminantes. En 2023 entrarán en rigor las reglas de emisiones, y no se está haciendo lo suficiente para cumplirlas. La solución parecería estar en la Inteligencia Artificial.
Más del 90% del transporte de mercancía global es marítimo. Un barco que atraviesa el Pacífico puede gastar medio millón de dólares al mes en combustible y usar 30 toneladas diarias. Por lo que ser más eficiente, consumir y contaminar menos es una prioridad. Con eso en mente nació Bearing, una empresa de servicios enfocada en la industria marítima con tres productos insignia basados en Inteligencia Artificial, un reto no menor en una industria con empresas de más de 100 años en el mercado que no suelen estar abiertas a cambios mayúsculos.
Camilo Santa, ingeniero de machine learning en Bearing, cuenta que uno de sus productos se trata de un ruteo inteligente, algo como un Waze para barcos, que indica la velocidad, revoluciones y dirección dependiendo de variables como el clima, la carga, el combustible, para optimizar el consumo y el tiempo de llegada.
Otro producto analiza el desempeño del combustible por factores como la carga, el oleaje, el viento en contra o a favor, el deterioro por la materia viva que se adhiere al barco y aumenta la resistencia en el agua, etc., ese análisis da recomendaciones de mantenimiento y planeación de las rutas.
“El tercer producto se conoce como CII, Carbon Intensity Indicator, un índice de contaminación de CO2 dependiendo de la carga o la distancia recorrida. Este CII se empezará a regular desde 2023 y los barcos deberán tener un mínimo reglamentario. Lo que planeamos es medirles desde ya ese CII y dar recomendaciones para cumplirlo y reducir las emisiones globales de las flotas”.
El ingeniero revela que para comunicarse con los barcos y darles estas instrucciones se aprovecha el internet satelital y el correo electrónico, que es la vía que los capitanes utilizan a diario para indicar su velocidad, posición y consumo. Bearing analiza esos datos y envía las recomendaciones de si debe seguir igual, girar, modificar la velocidad o la orientación.
Los desafíos para procesar los datos
Según la compañía hay tres fuentes principales de la data. La primera son las plataformas pagas donde se centraliza la información de rastreo de posición por ondas de radio de los barcos; sin embargo, allí está uno de los principales retos y es que cada barco envía su posición cada tres o cinco minutos, lo que se convierte en teras de información al año y requiere un data warehouse para analizarla.
La segunda fuente son los sensores de los barcos, un poco más confiables, que miden entre cada minuto o cada hora algunas variables como las revoluciones, velocidad, etc., y es entregada directamente por los dueños de los barcos.
La tercera son reportes diarios de los capitanes con el combustible que se gastó, la velocidad, la carga, etc. Bearing usa directamente ese correo y lo analiza usando algoritmos especializados.
“Lo que hacemos es mezclar esas tres fuentes y entrenar modelos de Inteligencia Artificial para predecir el consumo de combustible, de desgaste, velocidad, revoluciones, eso nos ayuda a definir la rutas, analizar el desempeño, controlar las emisiones ligadas al consumo de combustible, y a medida que llegan nuevos datos reentrenamos los modelos”, explica.
Las variables más retadoras para Bearing han sido el clima, porque cambia a lo largo del día y no hay una buena resolución en los datos, la piratería, las zonas con animales, como ballenas, o la cercanía a puertos poblados, porque allí no se puede usar un tipo de combustible que es más contaminante.
Apostarle al Green Shipping
Según la compañía es un gana-gana, porque se reducen las emisiones y se aumentan las ganancias al consumirse menos combustible, pero el éxito del modelo depende de la eficiencia de la IA. “Si una app dice que mi viaje se demora 10 minutos, pero al final son 40 la dejo de usar. En este momento se utilizan modelos que dependen de la física, como el oleaje, la velocidad del viento, etc., es decir aproximaciones, y solo tienen una eficiencia de un 70 %. Lo que hacemos es aprovechar la física con otras variables gracias a los datos masivos para predecir el consumo en un 98 %”.
¿Quiénes lo hacen posible?
Bearing es una empresa del portafolio del AI Fund, un fondo de inversión para hacer Startups de Inteligencia Artificial. Si bien su inversionista es japonés y los fundadores son de Palo Alto, California, el equipo de ingeniería está en Medellín, allí se reúnen expertos en Backend, investigación, Full Stack, Front End, Física, Data Science y DevOps
“Este producto será obligatorio en 2023 y la idea es escalarlo a toda la flota global. Estamos buscando talento en todos los perfiles, investigación, desarrollo, en todas las áreas. Tenemos un equipo multicultural que incluye talento de Colombia, Venezuela, México, Estados Unidos, Vietnam, Japón, y la idea es seguir creciendo”, cuenta el ingeniero Santa, y agrega que Bearing es una Startup colombiana con pensamiento de Silicon Valley, que no le apostó de entrada al mercado local, sino que vio la oportunidad en el escenario global.
El impacto de la startup no solo ha sido reconocido por sus clientes o las firmas del sector. Bearing ya figura en los rankings más importantes que miden a las empresas que trabajan con IA y están cambiando la forma de hacer negocios en diversos sectores. Por ejemplo, Forbes seleccionó a la empresa en su listado de las 50 compañías de Inteligencia Artificial más prometedoras en 2021. Y CB Insights la destaca como una de las 100 compañías privadas de Inteligencia Artificial más prometedoras del mundo.
La apuesta para masificarse
Para lograrlo, Bearing debe ser eficiente, que aporte valor y sea fácil de adoptar, pero lo más importante es que las predicciones de la Inteligencia Artificial sean hiper eficientes para dar mejores recomendaciones y que más empresas quieran adoptarlo. La compañía ya ha dado pasos en ese sentido, tiene contratos con tres empresas japonesas de gran nivel y acaba de cerrar una nueva ronda de inversión que le permitirá masificar la solución con un equipo de ventas robusto.
“No es lejana la idea de que exista un sello verde que involucre a todos los actores de la cadena para que no se limite a los barcos, sino que se expanda a los tomadores de decisión, e incluso en la logística en tierra. Nuestra idea es aprovechar de forma innovadora la enorme data disponible y así lograr un transporte más eficiente y mucho más verde”, finaliza.
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