La tesis doctoral de Xabier Olaz Moratinos introduce una Unidad de Control de Vuelo Neuronal que mejora la autonomía y precisión de los drones mediante aprendizaje por refuerzo.
La Universidad Pública de Navarra (UPNA - España) ha acogido la defensa de la tesis doctoral de Xabier Olaz Moratinos, una investigación que supone un importante avance en la autonomía y seguridad de los drones en condiciones meteorológicas adversas. Su trabajo ha dado lugar a un sistema de inteligencia artificial de control inteligente inspirado en el aprendizaje humano por ensayo y error —conocido como aprendizaje por refuerzo— que permite a los drones despegar, volar y aterrizar de forma estable, precisa y autónoma incluso con vientos de hasta 36 kilómetros por hora, una velocidad que habitualmente los obliga a permanecer en tierra.
“Cuando sopla fuerte o cambia de repente, puede ser muy difícil para un dron mantenerse estable o seguir su ruta. Esto es especialmente peligroso en el despegue o el aterrizaje, cuando está cerca del suelo o de otros objetos”, explica el investigador. “El objetivo era que el sistema aprendiera a adaptarse por sí mismo, como lo haría un piloto experimentado”.
Un “cerebro artificial” para el vuelo autónomo
El resultado de la investigación es el desarrollo de un sistema denominado N-FCU (Neural Flight Control Unit), descrito por su autor como un “cerebro artificial” para drones. Esta unidad emplea redes neuronales y técnicas de aprendizaje por refuerzo para que el dron aprenda directamente de su experiencia, sin necesidad de modelos complejos sobre el viento o la dinámica exacta del vehículo. En cada simulación, el sistema recibe recompensas cuando mantiene la estabilidad y penalizaciones cuando pierde control, perfeccionando así su comportamiento con cada intento.
“Lo bueno de este sistema es que el dron no necesita conocer todos los detalles del entorno ni del propio modelo de vuelo. Aprende de lo que le pasa, lo que lo hace mucho más flexible y capaz de adaptarse a situaciones nuevas o inesperadas”, señala Olaz.
Miles de vuelos virtuales y dos módulos clave
Para entrenar el sistema, el investigador diseñó entornos virtuales de alta fidelidad con ráfagas, turbulencias cercanas al suelo y vientos cambiantes. Tras miles de simulaciones de despegue y aterrizaje, la N-FCU logró generar trayectorias suaves y precisas. El sistema se apoya en dos módulos principales:
- Un módulo de adaptación, que ajusta en tiempo real la intensidad de las respuestas del dron en función de las condiciones del viento.
- Un módulo de conversión, que traduce las decisiones del controlador en órdenes específicas para los motores.
En las pruebas realizadas con un dron 3DR Iris+, el sistema logró mantener un vuelo estable y operar con seguridad bajo vientos de hasta 10 metros por segundo (36 km/h). “Para un dron de este tamaño, es una velocidad muy considerable. Esto demuestra que el sistema mantiene su rendimiento incluso cuando las condiciones son difíciles”, destaca el autor.
Precisión y resiliencia frente al viento
La N-FCU también ha demostrado mejoras significativas en la precisión durante los despegues y aterrizajes, con errores inferiores a 30 centímetros incluso bajo condiciones de viento fuerte. Frente a los controladores tradicionales basados en lógica PID —aún comunes en muchos drones comerciales—, el nuevo sistema mostró un rendimiento estable hasta tres veces superior en entornos adversos.
“Los controladores clásicos empiezan a degradarse con vientos de unos 10 km/h. Nuestro sistema sigue funcionando correctamente hasta los 36 km/h en simulación”, explica Olaz, cuya tesis obtuvo la calificación de sobresaliente “cum laude”.
Hacia aplicaciones reales en rescate, energía y agricultura
El desarrollo de esta tecnología abre la puerta a nuevas aplicaciones en entornos críticos, desde operaciones de rescate y vigilancia aérea hasta inspecciones en parques eólicos, reparto de suministros o monitorización de cultivos agrícolas. “Esto permitirá que los drones puedan usarse de forma más segura y en más situaciones, como en rescates donde cada minuto cuenta o en la entrega de material médico en zonas aisladas”, señala el investigador.
El trabajo ha sido dirigido por el catedrático Jesús Villadangos Alonso, investigador del Instituto de Smart Cities (ISC) de la UPNA, y se enmarca en el área de Lenguajes y Sistemas Informáticos (LSI). Más allá de su aportación tecnológica, el sistema N-FCU tiene también un gran potencial en el ámbito docente y de investigación aplicada, al ofrecer una base experimental sólida para futuros avances en control adaptativo e inteligencia artificial aplicada al vuelo autónomo.
Con esta tesis, Xabier Olaz Moratinos demuestra que la combinación de aprendizaje automático y simulación avanzada puede hacer que los drones sean no solo más inteligentes, sino también más seguros y útiles en condiciones donde hasta ahora no podían volar.
(Universidad Publica de Navarra)
