La corrosión marina es un desafío crucial en la industria naval, impactando notablemente la durabilidad y seguridad de los barcos y sus componentes. Tanto el casco de los buques como las tuberías internas están expuestos a una degradación constante debido a entornos agresivos. Este problema no solo acarrea altos costos de mantenimiento y reparación, sino que también puede poner en riesgo la integridad estructural de las embarcaciones, comprometiendo así la seguridad operativa.
El proyecto Kimiko nace como una colaboración entre Navantia y HI iberia cuyo propósito principal es diseñar e implementar soluciones avanzadas de inteligencia artificial para:
Modelar la corrosión en los buques, abarcando tanto el casco como las tuberías internas debido a la exposición al ambiente marino.Desarrollar nuevos materiales que sean más resistentes a la corrosión en las tuberías y crear recubrimientos innovadores para el casco de los buques, protegiéndolos de los procesos corrosivos a los que están sometidos.La arquitectura de la plataforma Kimiko se resume en este esquema:
Predicción de datos de entorno según época del año y lugar: a partir de datos históricos de entorno, se entrena un modelo de machine learning para predecir las condiciones ambientales que un buque encontrará según la época del año, la ruta que siga y su velocidad. Este bloque es relevante en aquellos casos en los que no se dispone de sensores de parámetros relevantes como temperatura, salinidad, oxígeno disuelto o pH.Predicción de corrosión dinámica: un segundo modelo de machine learning aprende de datos experimentales de corrosión en aceros en diferentes condiciones, y es capaz de predecir la corrosión dinámica en el casco y las tuberías internas de un buque según la secuencia de entornos que se encuentra.Simulación del entorno a nivel atómico: un tercer modelo de machine learning permite replicar el proceso de corrosión de los materiales en los buques a escala atómica mediante simulaciones de dinámica molecular.Generación de nuevos aceros más resistentes a la corrosión: usa datos de composiciones de aleaciones de aceros y sus propiedades para diseñar nuevas aleaciones que sean más resistentes a la corrosión.Generación de recubrimientos más resistentes a la corrosión: se basa en datos de recubrimientos para los aceros para desarrollar nuevos recubrimientos que protejan mejor contra la corrosión.Validación experimental: los materiales generados por los dos bloques anteriores son evaluados en simulaciones de dinámica molecular. Aquellos materiales con mejor comportamiento se probarán en un entorno experimental para confirmar su buen rendimiento.
