Publicado el 21 de marzo de 2022
Hay unas moscas llamadas Hoverfly que se alimentan de néctar.
Resulta que ellas necesitan procesar visualmente su entorno para identificar la ubicación del néctar.
Por esta razón, estas moscas Hoverfly han desarrollado un sistema visual muy poderoso, que les permite capturar señales visuales en escenarios complejos y con ruido visual.
Así que a unos investigadores de la Universidad del Sur de Australia y de la Universidad de Flinders, se les ocurrió algo.
Y funcionó.
Lo primero fue entender cómo funcionaba el cerebro de las moscas Hoverfly.
Luego, a partir de ese estudio, crearon un modelo matemático para procesar señales visuales, tal como lo hacen ellas.
Con lo anterior, desarrollaron algoritmos muy potentes que servían para procesar señales visuales.
Por ejemplo, servían para encontrar objetos en escenas muy brillantes o muy oscuras. O identificar un objeto en un fondo visual complejo.
Y luego hicieron algo más.
Lo que aprendieron del sistema de visión, lo aplicaron al área acústica.
O sea, en vez de procesar un pixel, procesaban un canal individual de frecuencia de audio.
Y el resultado fue que el algoritmo funcionó muy bien!
Ahora podían detectar señales acústicas débiles, en ambientes de mucho ruido.
Luego dieron el último paso.
Comenzaron a usar estos nuevos algoritmos para detectar drones a largas distancias.
Y vaya que funcionó: pudieron detectar un drone a una distancia de 4 kilómetros.
¿Por qué esto es importante?
Porque hay un interés global en sistemas para detectar drones de forma confiable con anticipación.
Mientras antes se detecte, antes se toman acciones de mitigación.
Veamos un ejemplo de utilidad.
En el año 2018, el aeropuerto de Gatwick en Londres, cerró por 33 horas.
Hubo cancelación de vuelos y causó millones de dólares en pérdidas.
La causa: se detectó la presencia de un drone cercano al aeropuerto que ponía en riesgo la seguridad de los aviones.
Nunca se capturó el drone ni se identificó a su piloto.
El mismo caso puede aplicar para un estadio lleno de gente, para un evento público o una estación eléctrica.
En el caso de que quieras profundizar, puedes buscar el artículo científico como “Acoustic detection of unmanned aerial vehicles using biologically inspired vision processing”.
Lo último.
Cada vez que nace una tecnología disruptiva (como los drones), se generan nuevas oportunidades de negocio y nuevas áreas de aprendizaje.
Hoy vimos un caso del área de Counter-Drone, que consiste en tecnologías para detectar, localizar y neutralizar drones.
Otra área que está teniendo una alta demanda, es la generación de mapas con drones, la cual tiene aplicaciones en diferentes industrias.
Así que si quieres aprender a hacer mapas con drones, tendremos algunas novedades antes de fin de mes.