Un equipo de investigadores de la Universidad de Australia Meridional ha realizado ingeniería inversa de los sistemas visuales de los sírfidos para detectar drones a casi cuatro kilómetros de distancia. Los expertos en sistemas autónomos de la universidad trabajaron junto con otros en la Universidad de Flinders y la empresa de defensa Midspar Systems.
Detección 50% mejor
Los ensayos que utilizaron técnicas de procesamiento de señales bioinspiradas demostraron tasas de detección hasta un 50 % mejores que los métodos existentes.
Según el equipo, estos nuevos hallazgos podrían ayudar a combatir la amenaza de los drones que transportan IED. La investigación llega justo cuando estos drones se están utilizando en Ucrania.
La obra fue publicada en El Diario de la Sociedad Acústica de América.
Según el profesor de sistemas autónomos de UniSA, Anthony Finn, los sistemas visuales de las moscas flotantes se han mapeado antes para mejorar las detecciones basadas en cámaras. Sin embargo, la nueva investigación es la primera vez que la biovisión se aplica a los datos acústicos.
“Se ha demostrado que el procesamiento de biovisión aumenta en gran medida el rango de detección de los drones tanto en datos visuales como infrarrojos. Sin embargo, ahora hemos demostrado que podemos captar firmas acústicas claras y nítidas de drones, incluidos los muy pequeños y silenciosos, utilizando un algoritmo basado en el sistema visual de la hoverfly”, dice el profesor Finn.
Los sírfidos tienen habilidades visuales y de seguimiento superiores que se han modelado con éxito para detectar drones en paisajes complejos y oscuros. Esto podría implicar fines militares o civiles.
“Los drones no autorizados representan amenazas distintivas para los aeropuertos, las personas y las bases militares. Por lo tanto, es cada vez más crítico para nosotros poder detectar ubicaciones específicas de drones a largas distancias, utilizando técnicas que pueden captar incluso las señales más débiles. Nuestras pruebas con algoritmos basados en hoverfly muestran que ahora podemos hacer esto”, dice el profesor Finn.
Aumento del uso de aeronaves autónomas
El Dr. Russell Brinkworth, profesor asociado de Sistemas Autónomos en la Universidad de Flinders, dice que los reguladores de aviación, las autoridades de seguridad y el público en general se beneficiarían enormemente de la tecnología. Esto es especialmente cierto ya que se está volviendo cada vez más importante monitorear la gran cantidad de aeronaves autónomas que se utilizan.
«Hemos sido testigos de cómo los drones ingresan al espacio aéreo donde las aerolíneas comerciales aterrizan y despegan en los últimos años, por lo que desarrollar la capacidad de monitorear drones pequeños cuando están activos cerca de nuestros aeropuertos o en nuestros cielos podría ser extremadamente beneficioso para mejorar la seguridad». dice el Dr. Brinkworth.
“El impacto de los vehículos aéreos no tripulados en la guerra moderna también se está haciendo evidente durante la guerra en Ucrania, por lo que mantenerse al tanto de su ubicación es en realidad de interés nacional. Nuestra investigación tiene como objetivo ampliar considerablemente el rango de detección a medida que aumenta el uso de drones en el espacio civil y militar”.
El procesamiento bioinspirado mejoró los rangos de detección entre un 30 y un 49 por ciento en comparación con las técnicas tradicionales, según el tipo de dron y las condiciones.
Para captar la acústica de los drones a distancias cortas y medias, los investigadores observan patrones específicos y señales generales. Sin embargo, las distancias más largas significan que la señal es más débil y ambas técnicas son menos efectivas.
Según los investigadores, existen condiciones similares en el mundo natural. Por ejemplo, las moscas flotantes tienen poderosos sistemas visuales que pueden capturar señales visuales en regiones ruidosas e iluminadas oscuras.
“Trabajamos bajo el supuesto de que los mismos procesos que permiten ver pequeños objetivos visuales entre el desorden visual podrían volver a implementarse para extraer firmas acústicas de bajo volumen de drones enterrados en el ruido”, dice el Dr. Brinkworth.
Los investigadores convirtieron las señales acústicas en «imágenes» bidimensionales y utilizaron la vía neuronal del cerebro de la mosca voladora para mejorar y suprimir las señales y el ruido no relacionados. Esto aumentó el rango de detección de los sonidos que querían detectar.
La investigación innovadora fue financiada por el Fondo de Tecnologías de Próxima Generación del Departamento de Defensa en Australia, que apoya en parte las soluciones para abordar el uso de drones como armas.