Entrena a una red neuronal para discriminar el ruido ambiental submarino del producido por los buques
El TFG de Silvia Hidalgo genera algoritmos capaces de identificar la contaminación acústica causada por el motor de las embarcaciones
Distinguir la frecuencia sonora del ruido de un motor de la producida por fenómenos naturales como el viento, el oleaje o la lluvia. Los algoritmos desarrollados por Silvia Hidalgo Martínez en su Trabajo Final de Grado en Ingeniería de Sistemas de Telecomunicación permiten que una red neuronal distinga automáticamente la contaminación acústica generada por las embarcaciones de otros sonidos submarinos.
El Trabajo Fin de Grado (TFG), dirigido por Juan Morales, ha utilizado bases de datos con ruidos de numerosas embarcaciones y de ruido ambiente submarino.
La alumna ya graduada, que continua sus estudios en el máster habilitante en Ingeniería de Telecomunicación, consiguió gracias a la temática de su TFG prácticas en la empresa pública SAES, especializada en acústica y electrónica submarina. “Hablé con su responsable de Desarrollo de Personas durante el Foro de Empleo de la UPCT”, recuerda Hidalgo, que espera participar en los próximos procesos de selección de personal de la compañía.
La Universidad Politécnica de Cartagena participa en el proyecto Life Portsounds, liderado por la Autoridad Portuaria y que busca reducir en al menos un 5% el ruido submarino. Uno de los investigadores de la UPCT implicados en el proyecto, José Luis Sancho, ha formado parte del tribunal que ha calificado de sobresaliente el TFG de Silvia Hidalgo.