GNV adotta i modelli di machine learning e predittivi di RINA

19 marzo 2025 – GNV ha scelto SERTICA Performance di RINA, un tool per il monitoraggio dei dati operativi delle navi che consente una gestione efficiente dei consumi energetici e l’ottimizzazione delle prestazioni, per la sua nave più recente, la GNV Polaris. I test sono stati avviati già durante il viaggio inaugurale dalla Cina all’Italia, consentendo a GNV, grazie ai dati forniti da SERTICA Performance, di identificare le modalità più efficienti per gestire i macchinari di bordo in base ai diversi profili di velocità della nave e ridurre al minimo il consumo di carburante. Inoltre, il modello predittivo sviluppato funge non solo da benchmark ma anche da simulatore per le operazioni future.

Il sistema, installato su oltre 800 navi nel mondo - tra cui unità attualmente in costruzione -, raccoglie i dati in tempo reale attraverso una rete di sensori installati a bordo, registrando parametri chiave come il consumo di carburante e la potenza dei motori e dei generatori. Benché l’obiettivo sia principalmente il monitoraggio del consumo energetico, i dati acquisiti permettono di calcolare l'effettiva efficienza della nave, fornendo all’equipaggio e al management a terra una visione completa delle sue prestazioni.

Durante il viaggio della GNV Polaris sono stati simulati vari scenari operativi a diverse velocità e configurazioni, ad esempio, alternando l’uso dei generatori diesel e degli shaft generator - generatori di energia elettrica collegati direttamente all’asse dell’elica di una nave - per identificare le soluzioni più efficienti in termini di consumo di carburante. Successivamente, è stata testata l’impostazione operativa per la tratta Genova-Palermo, verificando la coerenza tra i risultati delle prove in mare e le previsioni. L’analisi ha confermato l’accuratezza del sistema, consentendo di definire la configurazione ottimale per ridurre il consumo di carburante.