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== Abstract ==

En las jornadas Nacionales Españolas de Costas y Puertos se presenta las actividades de monitorización. En ella se expone que la operación de un buque está condicionada por su interacción continua con el medio físico, especialmente durante fases de alta exigencia como la aproximación al puerto, el acceso, el atraque, el amarre y la estancia atracado. En estas situaciones, la respuesta dinámica del buque constituye una fuente de información relevante para evaluar la seguridad, el confort, la eficiencia operativa y la exposición a condiciones meteo-oceánicas desfavorables. En el marco del proyecto ML-AMAR (Machine Learning Applications in Marine Engineering), se ha desarrollado una estrategia de monitorización continua orientada a integrar datos de navegación, respuesta dinámica y condiciones ambientales. Esta comunicación presenta su aplicación al buque Ro-Pax Ciudad de Barcelona, utilizado como demostrador en condiciones operativas reales. La metodología se basa en la instrumentación del buque mediante el sistema DeepMOTION-RTK, que permite registrar posición, velocidad, rumbo, aceleraciones y movimientos angulares mediante sensores GNSS/IMU. La campaña de monitorización cubre un periodo prolongado de operación, incluyendo navegación en ruta, aproximación, maniobras portuarias y estancia en puerto. Las señales registradas se integran con información meteo-oceánica procedente de fuentes externas, como Puertos del Estado y Copernicus, para relacionar la respuesta dinámica del buque con el oleaje, el viento y otras condiciones ambientales. Los resultados permiten estructurar la operación del buque por fases, identificar episodios de mayor solicitación dinámica y derivar indicadores trazables asociados a seguridad, confort y eficiencia. Asimismo, la información obtenida alimenta la plataforma DEEPVIEW, concebida para la visualización y análisis de los datos monitorizados, así como para la generación de métricas operativas de apoyo a la decisión. El trabajo confirma el interés de la monitorización dinámica como herramienta para mejorar la gestión operativa portuaria, validar modelos predictivos y avanzar hacia sistemas de apoyo basados en datos para la explotación de buques en condiciones reales. Palabras clave

== Document ==
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