I porti sono essenziali per l’economia globale, fungendo da punti chiave per il commercio internazionale. L’efficienza portuale è cruciale per la fluidità delle catene di approvvigionamento.

Tuttavia, l’aumento del traffico portuale comporta sfide significative, soprattutto per mitigare l’impatto ambientale delle navi ormeggiate e dei veicoli nei terminal. La riduzione delle emissioni è una priorità per molti Paesi, con l’International Maritime Organization (IMO) che punta a zero emissioni entro il 2050.

Tra le soluzioni vi sono l’ottimizzazione delle operazioni logistiche e l’innovazione tecnologica nei porti. Un indicatore chiave di efficienza portuale è il tempo di permanenza, o dwell time, che misura quanto tempo un container rimane nel porto prima di essere trasferito.

Un dwell time elevato indica inefficienze logistiche e un impatto ambientale negativo, con un aumento delle emissioni e dell’inquinamento acustico dovuti alla congestione.

La scarsa comunicazione tra operatori portuali e aziende di trasporto contribuisce a questo problema, causando disorganizzazione, rallentamenti operativi e incidenti. La soluzione proposta introduce un sistema di geolocalizzazione e identificazione visiva, utilizzando telecamere digitali e una rete neurale convolutiva per rilevare la posizione dei trailer nel porto, registrando le informazioni sul carico e la targa dei trailer.

Questi dati sono gestiti tramite un’applicazione web, che fornisce indicazioni sui percorsi ottimali, considerando fattori come congestione e operazioni in corso. Il sistema, basato su una rete neurale con reinforcement learning, migliora nel tempo grazie al feedback, adattandosi ai cambiamenti dinamici del porto.

Questa tecnologia contribuisce a ridurre emissioni e incrementare la sicurezza, promuovendo una logistica portuale più efficiente, più sostenibile e più sicura.