TEMAS PROFESIONALES
Al instalar un SI-Armada en una situación concreta, el operador debe definir
sobre el front-end que se establezca en la aplicación web ATAVIA (o MEVIMAN
si está embarcado, todo se sincroniza posteriormente) la posición de instalación
del sensor (UNOR y código logístico unívoco de instalación), fecha de instala-ción,
configurar envío de datos y definir sensores concretos instalados por cada
canal, la frecuencia de registro en el sensor de cada uno de los canales (y las re-glas
de activación en el caso de que haya un buffer de datos de alguno de los ca-nales)
y modelos a ejecutar en tiempo real (si los hubiere). Todos los datos re-colectados
por los SI-Armada estarán disponibles y accesibles (según permisos
de UNOR) a los usuarios de la I3D en la aplicación web ATAVIA. Podrán apli-carse
scripts sobre ellos, graficar sus datos o descargarlos para tratarlos en ter-ceras
aplicaciones que sean más cómodas para el usuario (como Excel u otras).
Conclusiones
Tras haber desarrollado una solución de integración de soluciones y de es-tructuración
de datos de diversas fuentes con capacidad de scripting sobre
ellos, como ATAVIA, el siguiente paso fue desarrollar un demostrador tecno-lógico
sobre la capacidad de gestión de grandes volúmenes de datos y aplicación
de modelos de IA sobre él (SOPRENE). Con el objetivo del embarque de ATA-VIA
para la ejecución de modelos y scripts en tiempo real (MEVIMAN), se
decidió evolucionar el demostrador tecnológico para ejecutar modelos predic-tivos
en tiempo real conforme se generaban los datos a bordo; esto fue MAPRE.
Las capacidades predictivas se dividirán en dos, en tierra (entrenamiento de
modelos, mayor capacidad de computación) y a bordo (ejecución de los modelos
ya entrenados, en tiempo real, sobre el nodo). El computing on the edge inteli-gente
(computación en el nodo) será una capacidad adquirida por el MINISDEF
que podrá aplicar a otros procesos —aparte del mantenimiento predictivo—
que sean de interés. A bordo de los buques, MEVIMAN funcionará sobre el
mismo hardware que MAPRE. Se pretende que estos sistemas (MEVIMAN y
el demostrador MAPRE) se instalen sobre más de 15 buques de la Flota antes
de finales de 2024. El objetivo será ir escalando el número de equipos monito-rizados
con modelos predictivos en MAPRE conforme se avance en su insta-lación,
debido a una desarrollada procedimentación de escalabilidad de los
mismos.
Además de embarcar el demostrador MAPRE e ir escalando sucesivamente
el número de equipos con modelos predictivos, la otra gran novedad del programa
MAPRE es el desarrollo de una primera versión del módulo de SI-Armada, con
capacidad para cuatro sensores «estáticos» y cuatro «dinámicos». Se pretende
integrar datos registrados en estos sensores (con capacidad para ejecutar modelos
inteligentes básicos, ya entrenados en tierra, sobre ellos). Sus datos estarán co-rrectamente
referenciados y estructurados en ATAVIA. El módulo SI-Armada
110 Julio