Investigadores de la UPM mejoran la interceptación de drones con ayuda de la IA

Un equipo de investigadores de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM) ha demostrado que el aprendizaje por refuerzo, una rama de la inteligencia artificial, permite a drones autónomos interceptar de forma segura otros drones no autorizados.

El dron entrenado con este nuevo sistema fue capaz de neutralizar al 'intruso' incluso en condiciones adversas y ante maniobras impredecibles, afirman.

Los creadores de esta mejora creen responder así al aumento de incidentes relacionados con estas aeronaves autónomas, responsables de algunos casos de accidentes, interrupciones del tráfico aéreo o amenazas a la seguridad.

Los investigadores de la Escuela Técnica Superior de Ingeniería Aeronáutica y del Espacio (ETSIAE) de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM), en colaboración con el Center for Computational Simulation (CCS) señalan que los resultados obtenidos suponen un paso importante hacia sistemas autónomos más seguros e inteligentes para la gestión del espacio aéreo.

Los entrenamientos y pruebas se realizaron en simulaciones de alta fidelidad que reproducen con gran realismo la dinámica de vuelo, incorporando además perturbaciones como rachas de viento y ruido en los sensores.

El trabajo ha sido publicado recientemente en la revista internacional Aerospace Science and Technology. El primer autor del estudio, Francisco Giral, investigador en el grupo ModelFlows y doctorando en la ETSIAE de la UPM, trabaja en el desarrollo de sistemas autónomos basados en inteligencia artificial.

Por su parte, Soledad Le Clainche, investigadora de la UPM que ha participado en el trabajo, señala “las posibles aplicaciones del sistema que hemos desarrollado incluyen la protección de infraestructuras críticas, la seguridad aeroportuaria y el control del tráfico de drones en futuros entornos urbanos, donde convivirán aeronaves tripuladas y no tripuladas”.