La técnica para detectar drones inspirada en el ojo de una mosca

La invasión del espacio aéreo comercial por parte de drones no autorizados ha provocado algunos incidentes, como por ejemplo el caso de un turista argentino que estrelló un dron contra un edificio histórico de Roma.

En relación a ello, un grupo de investigadores de la Universidad del Sur de Australia, la Universidad Flinders y la empresa de defensa Midspar Systems desarrolló una tecnología inspirada en la visión de otro ente volador de la naturaleza: una mosca.

En el artículo publicado en Journal of the Acoustical Society, describen un algoritmo que han diseñado aplicando ingeniería inversa al sistema visual de los sírfidos, una familia de insectos conocidos por su costumbre de volar alrededor de las flores.

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Las moscas poseen una visión aguda y buenos reflejos. Estas cualidades se deben a sus ojos compuestos, que captan una gran cantidad de información simultánea, y a las neuronas que la procesan, logrando separar las señales relevantes del ruido superfluo.

“Con la inteligencia artificial tradicional, no podemos limitarnos a mostrarle al algoritmo una foto de un coche. Hay que mostrarle coches en todas las situaciones posibles en las que uno puede observarlos”, explicó Russell Brinkworth, ingeniero biológico de la Universidad Flinders y coautor a Investigación y Ciencia.

A partir de este modelo natural, postulan que una técnica combinada tiene un mayor alcance que la inteligencia artificial habitual y detecta aparatos situados hasta un 50%. Este hallazgo no solo constituye una prueba para demostrar la capacidad de filtrado del algoritmo basado en la visión de las moscas, sino que evidencian que los diseños bioinspirados podrían servir para mejorar los sistemas de detección.

Los investigadores se pasaron más de diez años estudiando minuciosamente las vías neuronales de sus ojos y midiendo sus respuestas eléctricas a la luz. Con posterioridad, utilizaron esa información para construir un algoritmo capaz de detectar y amplificar las partes importantes de los datos.

En vez de  entregar al algoritmo datos visuales, los investigadores emplearon espectrogramas, es decir, representaciones visuales del sonido, creados a partir de datos acústicos registrados al en entornos donde volaban drones.

El algoritmo logró analizar estas gráficas y amplificar los picos importantes de la señal, aquellos que correspondían a las frecuencias emitidas por estos aparatos. Con el sistema inspirado en la visión de las moscas, ese filtrado se produce de forma automática.

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Su autores asegura que esta técnica y sus posibles aplicaciones no se limitarían a la detección de drones.