Un grupo de investigadores del Instituto de Ciencias de la Computación (ICC) (UBA/ CONICET) desarrolla una técnica que permite mejorar los vuelos de drones en misiones críticas: la síntesis de controladores

En la búsqueda de personas, el control de incendios o de campos, esta tecnología permite que los drones dependan cada vez menos de la intervención humana. “Le da más autonomía y más facilidad al usuario”, precisa Sebastián Uchitel, director del ICC.

“La síntesis de controladores es una de las piezas que, más adelante, va a formar parte de la robótica autónoma”, añade el investigador que trabaja en este tema desde hace 15 años.

En la actualidad, los drones toman muy pocas decisiones autónomas durante el vuelo. Con esta técnica se le puede enseñar al dron qué es lo que tiene que buscar para que pueda analizar los datos durante el vuelo y tomar decisiones.

Una de las técnicas más usadas para generar sistemas autónomos es hasta ahora el aprendizaje automático (machine learning), que consiste en entrenar al algoritmo con una serie de datos. La síntesis de controladores genera sistemas autónomos de manera diferente.

Suponiendo que se trata de una partida de ajedrez, el machine learning entrena al algoritmo con “una base de datos de millones de partidas de ajedrez”, mientras que con la síntesis de controladores lo hace con “las reglas del juego”. 

“La diferencia es que en el aprendizaje automático el input (el conjunto de datos introducidos) son partidas y en el otro el input son las reglas del juego”, recalca Uchitel.

En el primer caso, el sistema produce un jugador bueno, en el segundo, uno “invencible”. “El machine learning produce un jugador que es muy bueno, o tan bueno como las partidas que aprendió, y con la síntesis de controladores el jugador es perfecto”, subraya.

Esto tiene importantes ventajas para los vehículos autónomos. Una es que, al disponer de las reglas del juego, la síntesis puede razonar sobre todas las partidas posibles con sus combinaciones y brindar una estrategia que tenga garantías totales de ganar el juego.

Si el dron vuela en un lugar desconocido, con una serie de elementos y objetivos nuevos que nunca se habían establecido, no dispone previamente de esas partidas para entrenar. Pero la síntesis de controladores puede generar esas partidas para tener una estrategia efectiva.

“En una misión de búsqueda, una persona desaparecida puede estar en un lugar difícil de encontrar y se puede ir moviendo de lugar. O si queremos seguir el borde de un fuego para demarcar una zona de peligro, el viento puede ser un oponente clave. Entonces uno tiene que introducir presunciones sobre cómo se comporta el ambiente para anticipar diferentes factores, que son justamente las reglas del juego, de manera que este tenga una solución”, explica Uchitel.

Esta técnica también se puede usar en otros tipos de sistemas complejos con múltiples sensores y actuadores. El año pasado, el ICC firmó un convenio con la empresa japonesa Mitsubishi, a través del cual la firma propuso una serie de problemas para evaluar si esta técnica resulta apropiada. También firmó un convenio con la Universidad Waseda (Japón) para trabajar de forma conjunta en esos problemas y en los alcances de la técnica.

“No puedo decir para qué piensan usarlo”, asegura Uchitel, tras advertir sobre la confidencialidad del convenio. Y agrega: “La técnica que estudiamos es útil para drones pero tiene aplicabilidad en muchos otros dominios. Es una forma de que una máquina pueda decidir de manera autónoma cuándo hacer o dejar de hacer ciertas cosas y eso puede servir para una central nuclear, un auto autónomo o para coordinar trenes en una terminal”.

Vigilando la Patagonia

El equipo de investigadores liderado por Uchitel está trabajando en un proyecto con investigadores del Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA) y de la Comisión Nacional de Energía Atómica (CNEA) de San Carlos de Bariloche.

El objetivo del proyecto es que los vehículos aéreos utilizados para tomar diversas imágenes rurales sean más autónomos en la cobertura de zonas extensas de la Patagonia, donde se analiza la sustentabilidad de forraje para ganado. El proyecto también hace análisis de riesgos frente a incendios y de enfermedades de especies de bosques en zonas forestales.

En las misiones con el INTA, los drones toman muchas fotos que no siempre tienen la calidad ni nitidez que se necesita. Con la síntesis de controladores, el vehículo puede decidir de manera autónoma durante el vuelo cómo mejorar una imagen si esta falla.

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