La creciente presencia de drones en espacios aéreos controlados plantea retos importantes para la seguridad de infraestructuras críticas y aeropuertos. Frente a estos desafíos, la detección y neutralización de drones no autorizados emerge como una prioridad para evitar incidentes y amenazas a la seguridad.

En respuesta a esta problemática, investigadores de la Escuela Técnica Superior de Ingeniería Aeronáutica y del Espacio (ETSIAE) de la Universidad Politécnica de Madrid, conjuntamente con el Center for Computational Simulation, han desarrollado un sistema innovador que utiliza inteligencia artificial para interceptar de manera autónoma y efectiva drones no cooperativos. Este avance marca un hito significativo en el desarrollo de sistemas autónomos, más seguros e inteligentes, para la gestión del espacio aéreo.

El grupo de investigación ModelFlows centró su estudio en el aprendizaje por refuerzo, una técnica de inteligencia artificial que permite a los sistemas aprender por ensayo y error. En sus experimentos, entrenaron un dron de ala fija para perseguir e interceptar a otro dron que empleaba distintas estrategias de escape. Este sistema innovador supera a los métodos clásicos al adaptarse a situaciones imprevistas no cubiertas durante el entrenamiento.

El estudio implicó la comparación de diversos algoritmos de aprendizaje por refuerzo, desde métodos tradicionales hasta enfoques avanzados basados en modelos predictivos del entorno. Las simulaciones empleadas fueron de alta fidelidad, recreando con precisión la dinámica de vuelo, junto a variables como rachas de viento y ruido en los sensores.

Recientemente publicado en la revista internacional Aerospace Science and Technology, el trabajo destaca, según Francisco Giral, doctorando en la ETSIAE, que el sistema no solo intercepta eficazmente al dron objetivo, sino que también mantiene robustez frente a condiciones adversas y maniobras imprevistas. Giral subraya que el enfoque basado en modelos ofrece mayor estabilidad y capacidad de generalización, lo que lo proyecta como una opción viable para aplicaciones en el mundo real.

Soledad Le Clainche, investigadora participante del estudio, enfatiza que las aplicaciones del sistema incluyen la protección de infraestructuras críticas, seguridad aeroportuaria y control de tráfico de drones en entornos urbanos futuros, donde aeronaves tripuladas y no tripuladas coexistirán.

Estos avances son vitales para asegurar un uso seguro y eficaz del espacio aéreo, adaptándose a un contexto donde el tráfico de drones continúa en incremento constante.