- El proyecto consistió en el desarrollo de una plataforma modular para la predicción, simulación y detección de amenazas en Sistemas de Aeronaves Pilotadas por Control Remoto, así como la generación de modelos de vuelo y misiones de cara a la formación progresiva y adaptativa de los pilotos.
- Se enmarca en la convocatoria Retos-Colaboración 2019 del Programa Estatal de Investigación, Desarrollo e Innovación Orientada a los Retos de la Sociedad dentro del Reto 8 de Seguridad, Protección y Defensa y del Reto 5 de Transporte Sostenible, Inteligente, Conectado e Integrado.
Madrid, 27 de abril de 2023 Inster-Grupo Oesía y la Universidad de Salamanca han finalizado el proyecto VRPAS “Realidad Virtual, Reinforcement Learning y Registro distribuido para la formación en Sistemas de Aeronaves Pilotadas por Control Remoto (RPAS)”, financiado por la Agencia Estatal de Investigación del Ministerio de ciencia e Innovación.
El objetivo del proyecto VRPAS ha sido investigar y diseñar nuevas técnicas Reinforcement Learning, Deep Learning y Tecnologías de Registro Distribuido para la construcción de una plataforma modular para la predicción, simulación y detección de amenazas en Sistemas de Aeronaves Pilotadas por Control Remoto (Remotely Piloted Aircraft System, RPAS), así como la generación de modelos de vuelo y misiones de cara a la formación progresiva y adaptativa de los pilotos.
El resultado principal del proyecto ha sido una plataforma basada en una arquitectura modular y escalable, que permite transferir el control de los RPAS de forma distribuida y sobre la cual se han integrado capas modulares para la generación de modelos de vuelo, misiones y amenazas.
Para alcanzar este objetivo, en el proyecto VRPAS se ha investigado en tecnologías y técnicas altamente innovadoras y en colaboración entre Inster-Grupo Oesía y el grupo BISITE (Biotecnología, Sistemas Informáticos Inteligentes y Tecnología Educativa) de la Universidad de Salamanca, especializado en el desarrollo y la aplicación de sistemas informáticos inteligentes, incluyendo Deep Learning y Tecnologías de Registro Distribuido, a distintos tipos de problemas.
Entre las principales áreas objeto de investigación de este proyecto se encuentran:
- Análisis de fuentes de datos abiertos (Big and Open Linked Data) de cara a la investigación y modelado de la influencia de las condiciones meteorológicas y orográficas en los vuelos de los RPAS (incluyendo vehículos ligeros o drones).
- Modelos predictivos de la pérdida de señal o cobertura de los RPAS durante los vuelos basados en Deep Learning, así como mecanismos orientados a evitar dichas pérdidas de conexión.
- Algoritmos inteligentes de Aprendizaje por Refuerzo (Reinforcement Learning) de cara al aprendizaje adaptativo de los pilotos por medio de la generación de misiones en función del progreso de estos.
- Mecanismos basados en Tecnologías de Registro Distribuido (blockchain y Grafos Acíclicos Dirigidos) que permitan evitar ciberataques en los RPAS, como denegación de servicio, radio jamming o ataques de posicionamiento (suplantación de señales GNSS).
- Técnicas de Visión Artificial basadas en Deep Learning orientadas a detectar amenazas (otros UAV, vehículos, personas o animales, así como comportamientos sospechosos en los mismos) y predecir ataques a los RPAS, así como mecanismos enfocados a recuperarse de dichos ataques.
A modo de conclusión se ha logrado el desarrollo de una plataforma funcional capaz de cumplir con los requisitos inicialmente definidos y que permite alcanzar los siguientes objetivos:
- Despliegue de la plataforma en un entorno que permite evaluar el comportamiento de la plataforma frente a amenazas físicas y ciberataques.
- Diseño de misiones en las que se puede poner a prueba el aprendizaje de los pilotos de RPAS y se pruebe la trasferencia de control entre estaciones.
- Diseño de escenarios que simulan situaciones del mundo real en las que los pilotos de RPAS pueden encontrarse.
- Análisis del resultado de las misiones de prueba y retroalimentación de los algoritmos y herramientas diseñadas.
El proyecto VRPAS se enmarca en la convocatoria Retos-Colaboración 2019 del Programa Estatal de Investigación, Desarrollo e Innovación Orientada a los Retos de la Sociedad dentro en el Reto 8 de Seguridad, Protección y Defensa, cuyo principal objetivo es impulsar el desarrollo de tecnologías e innovaciones orientadas reforzar la seguridad pública y las capacidades de defensa a nivel nacional que permitan el desarrollo de nuevas funcionalidades y prestaciones y contribuyan al desarrollo y competitividad del tejido empresarial, y su posicionamiento en el ámbito europeo e internacional.
Asimismo, el proyecto también se encuadra dentro del Reto 5 de Transporte Sostenible, Inteligente, Conectado e Integrado cuyo objetivo principal es impulsar el establecimiento de un sistema de transporte e infraestructuras eficiente, competitivo y seguro desde el punto de vista energético, medioambiental -impulsando la sustitución progresiva del uso de recursos no renovables e intensivos en la emisión de CO2-, económico y social. Su referencia es RTC2019-007318-8.
