La identificación inteligente de contenedores potencia los puertos de Barcelona y Bilbao

Puertos del Estado ha reconocido ya cierta recuperación del tráfico portuario después de las caídas de primavera por el coronavirus. El movimiento de mercancía general en contenedores superó en octubre los 16,5 millones de toneladas, con un margen a favor del 4,9% con respecto al mismo mes de 2019. Más allá del análisis positivo de lo que supone este dato, el elevado tráfico de contenedores en los puertos españoles tiene otra lectura: cada vez se hacen más necesarias soluciones inteligentes para tener todo bajo control.

Es ahí donde entran empresas tecnológicas que ponen al servicio de las distintas autoridades portuarias servicios de deep learning que les ayudan a identificar, inventariar y organizar el trasiego de contenedores, grúas, trenes y camiones.

Una de estas empresas tecnológicas es AllRead Machine Learning Technologies S.L., que desarrolla un software que ofrece soluciones para detectar y digitalizar texto, códigos y símbolos en las cadenas de suministro. 

En el puerto de Barcelona, esta solución sirve para localizar y extraer los códigos de identificación de los contenedores que entran y salen del puerto por transporte ferroviario. Se extrae el mapa del tren completo, identificado qué contenedor va en que vagón. Por su parte, el puerto de Bilbao lo utiliza para el control de entrada en el puerto, identificando matrículas de vehículos y tráilers, así como el código de los contenedores y la presencia de señales de mercancías peligrosas. 

AllRead MLT no sólo ofrece soluciones en los puertos. De hecho, la compañía IAG (International Airlines Group) ha recurrido a ellos para facilitar el inventario de los contenedores aéreos (ULD) mediante una aplicación móvil que toma fotos de los contenedores e identifica su código sin necesidad de conexión.

Lógicamente, no es esta compañía la única que desarrolla este tipo de soluciones. Pero ¿qué les diferencia de su competencia? Marçal Rossinyol, CTO de la compañía, recalca que "todos ellos fallan al tratar de extraer texto relevante en contadores de energía, matrículas de vehículos o contenedores de transporte, números de serie grabados, códigos de barras, etc.". Estamos hablando de compañías como Google Visión, Microsoft OCR, Amazon Rekognition o IBM Watson Visual Recognition.

"La tecnología de AllRead es un software de visión artificial de extracción de texto estructurado en imágenes basado en deep learning capaz de leer en un solo paso el texto alfanumérico estructurado que aparece en una imagen. La tecnología desarrollada tras varios años de investigación en el Centre de Visión por Computador (UAB), y transferida en exclusiva a AllRead, automatiza la lectura end-to-end ofreciendo una solución personalizada para la extracción del texto relevante para cada escenario diferente", explica a D+I Rossinyol.

A través de su implementación ágil y fácil, AllRead MLT acelera y simplifica los procesos de extracción de datos, "reduciendo las tareas manuales repetitivas y permitiendo el procesamiento inmediato y preciso de la información. AllRead MLT es una solución rentable, que se adapta a los procesos existentes y no necesita hardware específico".

AllRead MLT se constituyó en marzo 2019 como spinoff del Centro de Visión por Computador (CVC–Universitat Autònoma de Barcelona), dentro del programa de transferencia tecnológica de la Mobile Wold Capital: 'The Collider'.