Presentamos DARRS-BFL, un marco innovador para la evaluación dinámica y adaptativa del riesgo en el control remoto de barcos autónomos que combina Aprendizaje Federado Bayesiano y modelos probabilísticos para ofrecer valor real en entornos marítimos impredecibles. Este enfoque aprovecha redes de sensores distribuidos y sistemas de IA embarcada para evaluar incertidumbres, proteger la privacidad de los datos y reducir la carga computacional, mejorando la seguridad operativa de la navegación remota.

El sistema consta de tres módulos principales: adquisición y preprocesado de datos, motor de Aprendizaje Federado Bayesiano y evaluación dinámica del riesgo con soporte de decisiones. En la etapa de adquisición se integran fuentes heterogéneas como LiDAR, radar, AIS, cámaras con segmentación semántica, datos meteorológicos y entradas de operadores remotos. El preprocesado incluye filtrado, reducción de ruido y extracción de características estandarizadas para alimentar modelos probabilísticos.

El motor BFL convierte cada embarcación en un cliente que entrena localmente una Red Neuronal Bayesiana (BNN) diseñada para estimar distribuciones de riesgo en tiempo real. La arquitectura propuesta es un perceptrón multicapa con varias capas ocultas que modelan relaciones no lineales entre variables como distancia a la nave más cercana, velocidad relativa, altura de ola y velocidad del viento. Las ponderaciones bayesianas permiten cuantificar la incertidumbre y usar priors tipo Dirichlet para incorporar conocimiento previo y regularizar el aprendizaje. Tras el entrenamiento local, solo se comparten actualizaciones de parámetros y no los datos crudos, agregándose de forma ponderada en un servidor central que realiza actualización bayesiana del modelo global.

La evaluación dinámica del riesgo se expresa mediante una función R(t) que agrega factores de riesgo i: R(t) = sum_i W_i * P(Risk_i(t)). Aquí W_i son pesos que se ajustan dinámicamente según el contexto operativo como condiciones meteorológicas, proximidad a puertos o densidad de tráfico, y P(Risk_i(t)) es la probabilidad estimada por la BNN. El modelo global se despliega en cada nave para generar evaluaciones en tiempo real y alimentar un sistema de soporte a la decisión que puede aconsejar a operadores remotos o activar protocolos de seguridad autónomos.

En el trabajo experimental se utilizaron simulaciones de alta fidelidad que reprodujeron millones de escenarios con distintos tipos de buques, condiciones meteorológicas y densidades de tráfico. Las etiquetas de riesgo fueron definidas por navegantes expertos para generar ground truth. DARRS-BFL se comparó con un sistema centralizado y con reglas tradicionales, mostrando mejoras significativas en detección de eventos críticos, reducción de falsos positivos y eficiencia de comunicación. Entre los indicadores evaluados están tasa de verdaderos positivos, tasa de falsos positivos, latencia de evaluación (objetivo < 100 ms), y sobrecarga de comunicación.

Los beneficios prácticos incluyen mayor resiliencia ante fallos de nodos, preservación de la privacidad al no transferir datos brutos, y escalabilidad para redes de buques. La hoja de ruta propone implementación piloto en flotas de 10 barcos en 1-2 años, escalado a 100+ buques en 3-5 años e integración a largo plazo con sistemas globales de gestión del tráfico marítimo y agentes de refuerzo para automatizar respuestas críticas.

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En conclusión, DARRS-BFL representa una evolución hacia evaluaciones de riesgo más seguras, adaptativas y privadas para el control remoto de embarcaciones autónomas. La combinación de aprendizaje federado bayesiano, procesamiento de datos en tiempo real y soporte inteligente de decisiones facilita un equilibrio entre privacidad, eficiencia computacional y robustez operativa, allanando el camino para una adopción más amplia de la navegación autónoma segura y sostenible. Q2BSTUDIO está lista para ayudar a su organización a diseñar e implementar estas soluciones integrales.