Un dron es un tipo de Vehículo Aéreo No Tripulado o Unmanned Aerial Vehicle, controlado remotamente por una persona o de forma autónoma por ordenadores. Existen distintas aplicaciones de drones con inteligencia artificial, en general las podemos encontrar en tres principales grupos: militar, industria, y comercial.
Los drones no son sólo un juguete particular, sino que sus aplicaciones son muy diversas y sofisticadas como: infraestructura de monitoreo, envío de productos, extinción de incendios forestales, exploración de material minero, cartografía de una zona agrícola, cartografía de un área industrial, y control de temperatura.
Los drones con Inteligencia Artificial son capaces de procesar datos de forma masiva y más rápidamente, lo que ayuda a la toma decisiones. Es decir, los drones producen grandes cantidades de datos que a su vez son recopilados. Con la existencia de inteligencia artificial (IA) estos datos son procesados de forma más rápida, más precisa y proporcionan nuevos conocimientos. La mayor ventaja es la facilidad para evaluar resultados.
En este artículo veremos una breve definición de qué es la IA, qué tecnologías IA intervienen en los drones y algunos de los casos de uso más sorprendentes.
Drones con Inteligencia Artificial
La cuarta revolución industrial está totalmente ligada con la tecnología, más concretamente, con el uso de la Inteligencia Artificial. La IA describe la capacidad de las máquinas para realizar tareas complejas que tienen características de inteligencia humana e incluye procesos como razonamiento, resolución de problemas, planificación, aprendizaje y comprensión, y lectura de lenguajes humanos.
Para entender el concepto IA, pensemos por un momento en todo el proceso de aprendizaje de una niña o un niño. Un experto enseña por repetición asociando palabras con objetos hasta que el sujeto consigue identificar ese mismo objeto por sí solo. Como sabemos, todas las capacidades del ser humano no son sólo identificar objetos, a lo largo de los años adquirimos cada vez competencias más complejas. Extraemos patrones de comportamiento de nuestras propias rutinas, por ejemplo, decidir qué vamos a cocinar. A priori, parece una tarea simple porque ya lo hemos hecho en repetidas ocasiones, pero no nos damos cuenta de todas las pequeñas decisiones que hemos aprendido a identificar hasta llegar a tomar la decisión final.
Si tenemos hijas e hijos pensaremos en qué ingredientes le gustan, en qué comimos los días previos, qué tenemos disponible en la nevera, si es el cumpleaños de alguien en casa, etc. Pues bien, todo este proceso de aprendizaje, mejora, extracción de características y reconocimiento de patrones forman parte de la IA cuando hablamos de máquinas.
Aplicaciones de Inteligencia Artificial en drones
La aplicación de IA en drones es muy amplia. Para entender los diferentes problemas que abarca, veremos un ejemplo de algunas de las tecnologías que necesita un dron para ser pilotado de forma autónoma y tomar decisiones por sí solo. Además, los temas más candentes en IA son el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo y la planificación del movimiento. Por lo que estarán en el foco de esta publicación.
La planificación de movimiento o Motion Planning (MP, por sus siglás en inglés) se utiliza para detectar y reconocer objetos como personas, ciclistas o cualquier otro tipo de vehículo y realizar rutas de vuelo adecuadas. Esto le da al dron la capacidad de mapear la distancia hasta su destino y no necesita identificar qué hay exactamente en el entorno. De este modo, el dron puede reconocer objetos en su campo de visión y reducir la ocurrencia de colisiones. Por tanto, puede buscar objetos según tareas específicas.
Todo esto, se engloba en dos grandes conceptos: análisis de datos y navegación.
Siendo necesario que el proceso de datos cuanto más rápido, más preciso y más fácil sea la evaluación de imágenes mejor será la navegación automática.
En la siguiente imágen podemos ver algunas de las tecnologías de IA que se usan en MP:
La primera tecnología de IA que encontramos es el Aprendizaje Automático o Machine Learning (ML, por sus siglas en inglés). ML utiliza a menudo técnicas estadísticas para permitir que las computadoras aprendan a partir de los datos, incluso si no han sido programadas para hacerlo.
Un tipo de técnicas dentro de ML son las Redes Neuronales Artificiales o Artificial Neural Networks (ANN, por sus siglas en inglés). Las ANN imitan las operaciones del cerebro humano para analizar y responder a la información recibida. Para ello, usan neuronas artificiales, que se activan según una función que las defina, y están repartidas en varias capas. Estas capas se encuentran divididas en tres grupos: capas de entrada, ocultas y de salida.
Existen ANN muy diversas con diferentes características. Un método interesante y usado en algunas técnicas ANN es la retropropagación. Este método utiliza el error de la salida obtenida en la iteracción anterior como entrada en la siguiente interacción, ajustando así la salida de las neuronas. De este modo, puede mejorar su respuesta teniendo información del error que ha cometido en el pasado. Al igual que una persona, tienen la capacidad de aprender de sus errores.
El Aprendizaje Profundo o Deep Learning (DL, por sus siglas en inglés) representa un desarrollo importante en el campo de las redes neuronales y ha logrado ser un gran éxito en la aplicación en problemas del mundo real.
DL se considera como la capacidad de explotar la representación de características jerárquicas aprendidas únicamente de los datos disponibles. En definitiva, son muy prometedoras en la extracción tanto de características como de patrones sobre datos complejos. Algunos ejemplos de su uso son: visión por computador, reconocimiento automático de voz y el reconocimiento de señales de audio y música. Se ha demostrado que producen resultados de vanguardia en diversas tareas.
La Visión por Computador o Computer Vision es una tecnología que tiene como objetivo reproducir el efecto de la visión humana al percibir y comprender electrónicamente una imagen. El proceso puede ser dividido en tres pasos: detección, incluyendo segmentación y extracción de características; rutas de seguimiento; y comprensión de la acción que incluye clasificador y etiqueta de acción.
El Reconocimiento de Voz o Speech Recognition permite a los dispositivos reconocer, adaptar y traducir información de voz en formas comprensibles. Sin embargo, el Procesamiento del Lenguaje Natural o Natural Language Processing (NLP, por sus siglas en inglés) permite entender el lenguaje hablado.
NLP es el estudio de modelos matemáticos y computacionales de varios aspectos del lenguaje, que incluye sistemas de lenguaje hablado que integran el habla y el lenguaje natural. En términos prácticos, NLP facilita el surgimiento de asistentes virtuales al hacer que el diálogo sea más intuitivo. Ejemplo de este uso son los idiomas de traducción del traductor de Google o tecnologías de asistente virtual como Siri de Apple, Alexa de Amazon, Google Home, etc.
Una interfaz de lenguaje natural es totalmente accesible para cualquier tipo de usuario y no requiere que el usuario use una pantalla táctil o control por radio. Es más, permite interpretar de manera flexible los deseos del usuario sin necesidad de ser un experto de un sistema especializado.
Una vez el usuario ha especificado su objetivo usando el lenguaje, el dron puede entender estas instrucciones y participar en una planificación autónoma para seguir las instrucciones mientras evita obstáculos.
Casos de uso actuales de drones con Inteligencia Artificial
La compañía Anduril ha sacado al mercado un nuevo dron autónomo “silencioso” para uso militar y comercial: el Ghost 4 sUAS. Ofrece más capacidad de resistencia, autonomía y trabajo en equipo. El fundador de la empresa, Palmer Luckey, lo describe simplemente como "el mejor dron que existe". El dron puede volar durante más de 100 minutos con cargas útiles de misión reales y está diseñado como el esqueleto de un helicóptero, con un solo rotor en lugar de una configuración multicóptero. Así logra una menor carga del disco, una mayor resistencia y ser más silencioso.
Drones de competición, de reparto y para agricultura
También podemos encontrar drones autónomos en carreras competitivas. Desde 2016, la firma aeronática Lockheed Martin celebra cada año un concurso, Alpha Pilot. En esta competición participan equipos formados por programadores, tecnólogos y apasionados de los drones en la llamada Liga de Carreras de Drones o Drone Racing League.
Cada equipo tiene como objetivo desarrollar la mejor inteligencia artificial para su dron y competir en el Circuito de Carreras Robóticas de Inteligencia Artificial o Artificial Intelligence Robotic Racing.
En 2019, el equipo MAVLAB de los Países Bajos ganó 1 millón de dolares estadounidenses después de que su dron autónomo quedara en primera posición. Este equipo forma parte de un laboratorio de investigación de drones de la Universidad Tecnológica de Delft, donde desarrollaron algoritmos para conducir su dron a través de la pista en un tiempo máximo de finalización de 12 segundos, un 25% más rápido que el dron del segundo lugar.
Amazon esta trabajando en un proyecto que seguro será revolucionario: el uso de drones como medio de reparto a domicilio. Su lanzamiento está programado que comience en Estados Unidos y ofrecerán una nueva opción que podremos seleccionar a la hora de querer recibir nuestro paquete. Esta opción se llamará prime air con una entrega estimada de 30 minutos o menos.
España no se queda atrás, entre las aplicaciones que se están llevando a cabo encontramos la relacionada con la agricultura. La empresa Skydron, con sede en Valencia y Madrid, complementa la labor de cultivo mediante el uso de drones. Son muchas las ventajas que ofrece como el poder monitorizar la cosecha; fertilización a medida; detectar problemas de riego; localizar plagas; y controlar el estado de la planta, sana o enferma; etc.
Como hemos visto, los drones con inteligencia artificial son aplicados para una diversidad de casos de uso. Las capacidades que puede adquirir un dron gracias a la IA son inmensas. Hay una gran diversidad de tecnologías que podemos usar para mejorar cualquier actividad que requiera la habilidad, en este caso, desde una “perspectiva con altura” y en tiempo real. Al igual que, el gran potencial de los drones al recopilar y procesar toda la información que ven a su paso, facilita la toma de decisiones y nos ayuda a ser más eficientes en cualquier ámbito que podamos imaginar.
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Comentarios
Hola, cuales son los drones-con-inteligencia-artificial ?