Xabier Olaz Moratinos (Pamplona, 1992) ha defendido en la Universidad Pública de Navarra (UPNA) su tesis doctoral, que mejora significativamente la capacidad de los drones para despegar, volar y aterrizar de forma estable, precisa y autónoma incluso cuando las condiciones del viento resultan adversas.
Mediante el desarrollo de un sistema de inteligencia artificial de control inteligente inspirado en el aprendizaje humano por ensayo y error (aprendizaje por refuerzo), esta tecnología permite que estos vehículos no tripulados operen con seguridad con vientos que alcanzan hasta 36 km/h y que han sido validados en simulación de alta fidelidad. Dicha velocidad habitualmente les obliga a permanecer en tierra.
Según ha explicado la UPNA en una nota, la investigación aborda el punto débil de los drones, el viento. "Cuando sopla fuerte o cambia de repente, puede ser muy difícil para un dron mantenerse estable o seguir la ruta que se le ha marcado", ha señalado el autor de la tesis. "Esto es especialmente peligroso cuando el dron está despegando o intentando aterrizar, porque está muy cerca del suelo o de otros objetos. Un golpe de viento en ese momento puede hacer que el dron se estrelle, se rompa o incluso cause algún daño", ha añadido. Por ello, el objetivo de su trabajo ha sido lograr que estos sistemas aprendan a adaptarse por sí mismos a situaciones variables, como lo haría un piloto experimentado.
Su investigación ha dado lugar al desarrollo de un sistema denominado N-FCU (Unidad de Control de Vuelo Neuronal, por sus siglas en inglés), un "cerebro artificial", en palabras del investigador, que utiliza redes neuronales (sistemas informáticos que imitan el funcionamiento del cerebro humano) y técnicas de aprendizaje por refuerzo, un método en el que el dron va ajustando su comportamiento mediante simulaciones en las que recibe recompensas si actúa correctamente y penalizaciones si pierde estabilidad o se desvía. "Lo bueno de este sistema es que el dron reduce la necesidad de modelos explícitos complejos sobre el viento y la dinámica exacta del vehículo. Aprende directamente de lo que le pasa, algo que lo hace mucho más flexible y capaz de adaptarse a situaciones nuevas o inesperadas", señala Xabier Olaz.
Para su entrenamiento, el sistema se enfrentó a entornos virtuales con ráfagas, turbulencias cercanas al suelo y vientos cambiantes. Después de miles de despegues y aterrizajes simulados, la N-FCU fue capaz de generar trayectorias suaves y precisas. El sistema incluye dos módulos clave: uno de adaptación, que ajusta en tiempo real la intensidad de las respuestas del dron según las condiciones; y otro de conversión, que traduce las decisiones del controlador en órdenes concretas para los motores (mezcla y asignación a motores).
Según ha destacado, "lo más interesante es que el dron aprende estas habilidades por sí mismo, gracias al aprendizaje por refuerzo". "No necesita que un humano le diga qué hacer en cada ráfaga de viento. Esto lo hace muy adaptable a diferentes situaciones", ha apuntado.
