Desarrollo de técnicas de downscaling híbridas para mejorar el análisis de la peligrosidad ante derrames de hidrocarburos en la franja costera
INTRODUCCIÓN
La finalidad del proyecto C-OIL ha sido generar el conocimiento científico que permita el desarrollo de un marco metodológico basado en técnicas de downscaling híbrido (numérico y estadístico) para el análisis de la peligrosidad ante derrames de hidrocarburos en la franja costera, con el objetivo de mejorar los sistemas de prevención y respuesta frente a la contaminación accidental.
Como resultado del proyecto, se ha progresado considerablemente en la investigación y aplicación de técnicas de Inteligencia Artificial (IA) al modelado de corrientes de alta resolución a escala costera y local y a su utilización en contaminación marina, especialmente para la prevención y respuesta de derrames accidentales. El proyecto aporta nuevas técnicas basadas en IA/aprendizaje automático, demostrando su potencial en términos de precisión, eficiencia computacional y escalabilidad. Los resultados del proyecto contribuirán a los sistemas de prevención ante contaminación accidental en el medio marino, contribuyendo a los objetivos de la Agenda 2030, los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS 14) y a un transporte marítimo más seguro y respetuoso con el medio ambiente.
