La cuarta revolución industrial está estrechamente relacionada con el uso de la IA, que describe la capacidad de las máquinas para realizar tareas complejas con una inteligencia similar a la humana. La IA incluye procesos como el razonamiento, la resolución de problemas, la planificación, el aprendizaje, la comprensión y la lectura de lenguajes humanos.
En el ámbito civil, las aplicaciones de los drones o UAS abarcan una amplia gama de actividades, desde la monitorización del ganado y de las operaciones de búsqueda y salvamento, hasta el transporte de mercancías, la inspección de construcciones, el mapeado de zonas inaccesibles y el seguimiento de tormentas. Los drones también se utilizan en tareas como el sembrado de campos, la fumigación, el reparto de medicamentos y la recopilación de información de sensores, entre otros usos innovadores.
La tecnología detrás de los drones
Los drones equipados con Inteligencia Artificial (IA) son capaces de procesar cantidades masivas de datos con mayor rapidez, ayudando en los procesos de toma de decisiones. Estas aplicaciones de la IA en los drones son vastas. Aquí mencionamos algunas de las tecnologías necesarias para que los drones funcionen de forma autónoma y tomen decisiones por sí mismos. Estas tecnologías incluyen la planificación del movimiento (MP), el aprendizaje automático, el deep learning y la planificación de trayectorias.
La planificación motora se utiliza para reducir las posibilidades de colisión mediante la detección y reconocimiento de objetos como personas, ciclistas u otros vehículos, así como la planificación adecuada de las rutas de vuelo. Hay diferentes tipos de tecnologías de IA utilizadas en MP:
- El aprendizaje automático (ML): A menudo utiliza técnicas estadísticas para permitir a los ordenadores aprender de los datos, incluso si no han sido programados para hacerlo.
- Las redes neuronales artificiales [Artificial Neural Networks (ANN)] son otro tipo de técnica de ML que imita las operaciones del cerebro humano para analizar y responder a la información recibida.
- Las ANN utilizan neuronas artificiales distribuidas en varias capas de entrada, internas y de salida.
Es importante destacar la importancia del análisis de datos y la navegación en la aplicación con éxito de la IA en drones. Un procesamiento de datos más rápido y preciso conduce a una navegación y reconocimiento autónomo más eficiente.
Ventajas de los drones equipados con IA
Los drones equipados con tecnología de IA han mostrado mejoras significativas en la eficiencia. Por ejemplo:
- En los servicios de entrega, por ejemplo, algunas empresas como de venta online tienen como objetivo lograr tiempos de entrega de 30 minutos o menos utilizando drones, lo que es mucho más rápido en comparación con los métodos de entrega tradicionales.
- En agricultura, los drones con IA pueden vigilar con precisión los cultivos, detectar problemas de riego, identificar plagas y optimizar el uso de fertilizantes. Este enfoque específico mejora el rendimiento de los cultivos y reduce el despilfarro de recursos.
- Procesamiento rápido de datos para vigilancia y control: Los drones con IA pueden procesar cantidades masivas de datos e imágenes. El procesamiento y análisis de imágenes y vídeos en tiempo real, permite la identificación inmediata de objetos o anomalías y toma de decisiones sobre la marcha.
- Aprendizaje automático: El uso de técnicas de aprendizaje automático en drones les permite aprender de vastos conjuntos de datos, mejorando su capacidad para reconocer patrones y hacer predicciones precisas.
- Reconocimiento avanzado de objetos: los algoritmos de detección y seguimiento de objetos en drones con IA les permiten identificar y seguir objetivos específicos, como vehículos o individuos.
- Los drones equipados con IA pueden analizar de forma autónoma los datos de los sensores, las condiciones ambientales y otras variables para tomar decisiones sobre la navegación, el despliegue de la carga útil o la priorización de tareas.
Desafíos para la integración en entornos urbanos
Si bien las aplicaciones de drones en áreas rurales y remotas son cada vez más comunes, para lograr una integración más amplia y valiosa en entornos urbanos y para el beneficio de la sociedad en general, es necesario abordar el desafío del control del tráfico aéreo de los UAS.
En la actualidad, los controladores aéreos utilizan sistemas de gestión de tráfico aéreo (ATM) para regular el flujo de aviones comerciales de manera segura. En el caso de los drones, es crucial desarrollar un sistema de gestión de tráfico aéreo no tripulado (UTM) que permita a los drones compartir el espacio aéreo entre ellos y con el resto de las aeronaves. En Europa, este sistema se conoce como U-Space y se está desarrollando dentro de la iniciativa SESAR (Investigación del Cielo Único Europeo), creada específicamente para gestionar el tráfico aéreo en el continente.
En resumen los algoritmos de IA pueden ayudar a que este sistema de gestión de tráfico aéreo sea una realidad al hacer posible para los UAS´s clasificar objetos basándose en categorías predefinidas, les permite diferenciar entre varios objetos o personas, entender su entorno y en definitiva tomar decisiones informadas basadas en el análisis de datos en tiempo real.
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