Los drones son herramientas cada vez más importantes para las fuerzas del orden. Entre otros usos, Los drones pueden estar equipados con sensores para detectar material radiactivo que se transporta ilícitamente.

Cuando un escuadrón de drones robóticos recopila información de sus sensores de radiación a bordo, cada uno recopila información ligeramente diferente, dependiendo de cómo se muevan en relación con el objetivo en movimiento que se sospecha que transporta material radiactivo. Una idea clave es que los drones pueden comunicarse con algunos de los otros drones y compartir sus datos con ellos. Esto deja la pregunta:¿Qué dron es el más adecuado para tomar las decisiones del grupo? Por ejemplo, ¿Debería ser el que ha escuchado de la mayoría de los otros drones? ¿O el que voló más cerca del portaaviones sospechoso? Un equipo de investigadores de la Universidad de Delaware ha desarrollado un método para cuantificar la precisión en la toma de decisiones de drones robóticos autónomos dentro de una red. que describieron recientemente en la revista Autonomous Robots.

Envía los drones

Durante un siglo, Los científicos han utilizado contadores Geiger para detectar material radiactivo peligroso. James Bond incluso tenía un contador Geiger en su reloj en la película Thunderball de 1965.

Sin embargo, no todas las situaciones son adecuadas para personas equipadas con contadores Geiger portátiles. Para escenarios particularmente peligrosos, como inspeccionar instalaciones de armas sospechosas o perseguir a personas que podrían estar escondiendo explosivos, Las autoridades podrían optar por desplegar una red de drones robóticos que lleven sensores de detección de radiación.

Estos sensores deben ser muy sensibles para distinguir pequeñas cantidades de material radiactivo de la radiación de fondo omnipresente en el medio ambiente de fuentes como el sol y el suelo. El problema es que las señales débiles (o las señales que se han debilitado por el ocultamiento o el blindaje) se entierran muy rápidamente en el ruido de fondo a medida que aumenta la distancia entre el material y el sensor.

"La tecnología robótica puede ayudar a tomar decisiones más precisas sobre si está sucediendo algo sospechoso, "dijo Bert Tanner, profesor asociado de ingeniería mecánica en la UD. "Es como buscar una aguja en un pajar, así que todo se reduce a cuán sensibles y capaces sean sus detectores y cuán inteligentes sean sus algoritmos ".

Los zánganos rodean al objetivo como una manada de leones explorando presas, pero en lugar de atacar, recopilan y comparten información rápidamente mientras se desplazan. Dado que cada dron tiene un camino diferente, lo que "ven" es ligeramente diferente. Algunos "hablan" y comparten datos con más drones que otros. Algunos están más cerca de la supuesta fuente de radiación, por lo que recopilan mediciones más confiables con una señal más alta y menos ruido. La pregunta es:¿qué dron tiene la mejor información para tomar la decisión más precisa al final?

"Queríamos averiguar:¿cómo podemos determinar cuál debería ser el que tome las decisiones?" Dijo Tanner. "¿Cómo podemos hacer que diferentes drones comparen notas?"

Es un dilema clásico de calidad versus cantidad:si es mejor tener mucha información o una menor cantidad de información de mayor calidad. Cuando se trata de material radiactivo, las decisiones deben tomarse en cuestión de minutos, ya que los retrasos pueden poner en peligro vidas.

Tal vez un dron de la mezcla tenga información suficientemente sólida y también esté lo suficientemente cerca para obtener información de calidad directamente de la fuente de radiación. La información fluye a través de una red en rutas directas y tortuosas.

"Este documento da un primer paso hacia la caracterización de esos efectos, "dijo Ioannis Poulakakis, profesor asociado de ingeniería mecánica en la UD.

Para abordar este problema, el equipo realizó una serie de cálculos que unieron la teoría de grafos y los principios de la creación de redes. Indrajeet Yadav, un estudiante de posgrado en ingeniería mecánica, puso lápiz sobre papel después de darse cuenta de que este problema no había sido abordado previamente. También se dio cuenta de que algunas habilidades matemáticas adquiridas recientemente podrían ser útiles.

"Justo antes de esto, Tomé un curso de teoría de grafos en el departamento de matemáticas, " él dijo.

Yadav vino a la UD específicamente para estudiar con Tanner y Poulakakis. Yadav había estado trabajando en la industria nuclear durante algunos años antes de decidirse a asistir a la escuela de posgrado.

"La robótica es algo que siempre quise hacer, " él dijo.

El equipo de UD hizo simulaciones y luego probó sus hallazgos utilizando datos de medición de campo de una base de datos de la Oficina de Detección Nuclear Doméstica (DNDO) de mediciones de sensores de radiación. Encontraron una fórmula que tiene en cuenta la cantidad y la calidad de la radiación observada y decide qué sensor está en la mejor posición para tomar la decisión del equipo.