SPADE per PORTI e MARINE

SPADE (SPArse DEnse) è una famiglia di modelli avanzati di Machine Learning generativi geospaziali di Mathclick, progettati per migliorare la qualità e l'utilità dei flussi di dati sparsi, come quelli provenienti da sensori su boe o droni, o da indagini periodiche. SPADE funziona in modo simile a un modello "Generative Pretrained Transformer", come GPT4 di OpenAI, utilizzando gli schemi appresi per generare nuovo contenuto.

In applicazioni pratiche, SPADE può essere utilizzato sia in un contesto portuale industriale che in una marina turistica per effettuare nowcast (fornire valori presenti e passati fino a 3 anni indietro) e previsioni (fino a 5 giorni nel futuro) della profondità dell'acqua in qualsiasi area del porto che subisce indagini periodiche sulla profondità dell'acqua. Questa capacità di manutenzione predittiva può migliorare le operazioni, ridurre i costi e diminuire l'impronta di carbonio delle operazioni portuali. Può portare a un uso più efficiente delle indagini, a un dragaggio migliorato e meno costoso, a capacità decisionali migliorate e alla trasformazione dei costi delle indagini in investimenti strategici.

I test condotti con dati provenienti da uno dei principali porti mondiali mostrano che la "deviazione" delle previsioni/stime di profondità di SPADE rispetto al valore reale può essere inferiore a 9mm al giorno, fornendo uno strumento incredibilmente utile agli operatori.