La creciente presencia de drones en el espacio aéreo controlado representa un desafío significativo para la seguridad, especialmente en áreas sensibles como aeropuertos e infraestructuras críticas. La necesidad de detectar y neutralizar drones no autorizados se vuelve cada vez más urgente para evitar accidentes y garantizar la continuidad del tráfico aéreo.
En este contexto, un equipo de 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), ha desarrollado un innovador sistema basado en inteligencia artificial. Este sistema es capaz de interceptar drones no cooperativos de manera autónoma y eficiente, marcando un avance importante hacia sistemas más seguros e inteligentes para la gestión del espacio aéreo.
Un enfoque innovador para la detección de drones
El grupo de investigación conocido como ModelFlows ha llevado a cabo un estudio centrado en el uso del aprendizaje por refuerzo, una rama de la inteligencia artificial que permite a los sistemas aprender mediante ensayo y error. En esta investigación, se entrenó a un dron de ala fija para perseguir e interceptar otro dron que intenta evadirlo utilizando diversas estrategias de escape.
A diferencia de los métodos tradicionales que suelen fallar ante comportamientos impredecibles, el sistema propuesto aprende a adaptarse a situaciones nuevas durante su funcionamiento. Para ello, el equipo comparó varios algoritmos de aprendizaje por refuerzo, incluyendo enfoques clásicos y uno avanzado basado en modelos predictivos del entorno. Las pruebas se realizaron en simulaciones altamente realistas que replican la dinámica del vuelo, incorporando perturbaciones como rachas de viento y ruido en los sensores.
Resultados prometedores en seguridad aérea
Los hallazgos han sido publicados recientemente en la revista internacional Aerospace Science and Technology. Francisco Giral, primer autor del estudio y doctorando en la ETSIAE, destacó que “los resultados obtenidos muestran que el sistema no solo es capaz de interceptar al dron objetivo rápidamente, sino que también mantiene un alto nivel de robustez frente a condiciones adversas y maniobras inesperadas”. Giral subrayó que el enfoque basado en modelos demostró mayor estabilidad y capacidad de generalización, lo que lo convierte en una opción prometedora para aplicaciones reales.
Soledad Le Clainche, investigadora también involucrada en este trabajo, comentó sobre las múltiples aplicaciones del sistema: “podría ser utilizado para proteger infraestructuras críticas, garantizar la seguridad aeroportuaria y controlar el tráfico de drones en futuros entornos urbanos donde coexistirán aeronaves tripuladas y no tripuladas”.
Este avance resalta cómo la inteligencia artificial puede jugar un papel crucial en la mejora de la seguridad aérea y la gestión eficiente del espacio aéreo moderno.
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