Investigadores de la Queen's University Belfast (QUB) y la Duy Tan University (DTU) han estado colaborando en un proyecto destinado a mejorar los sistemas de comunicación de los vehículos aéreos no tripulados (UAV). Su investigación fue galardonada con el Premio Newton 2017, recibir £ 200, 000 del gobierno del Reino Unido para el desarrollo de un nuevo sistema de comunicación que pueda funcionar en condiciones climáticas extremas y en momentos de desastres naturales.

Entre 2015 y 2017, el mismo equipo de investigadores había estado trabajando en un proyecto financiado por la beca Newton y gestionado por el British Council, denominado "Construir las bases para el desarrollo sostenible de sociedades en red para las ciudades del mañana". Este proyecto tenía como objetivo aprovechar la tecnología e infraestructura inalámbrica contemporánea para satisfacer las demandas de conectividad en el contexto de desastres naturales en Vietnam.

"Después de completar con éxito nuestro proyecto en abril de 2017, fuimos invitados a presentar nuestros resultados y planes futuros a la convocatoria del Premio Newton 2017, "Trung Duong, uno de los investigadores que llevó a cabo el estudio le dijo a TechXplore. "Entre aproximadamente 200 proyectos de Newton Fund presentados, nuestro proyecto estuvo entre los últimos cinco ganadores. Estamos orgullosos de haber sido galardonados con el Premio Newton 2017 y continuamos desarrollando nuestro proyecto hasta el siguiente paso mediante el uso de vehículos aéreos no tripulados (UAV) en comunicaciones de misión crítica para la gestión de desastres ".

En momentos de condiciones climáticas extremas o durante desastres naturales, la tecnología podría marcar una gran diferencia, ayudar a salvar vidas y brindar asistencia a las personas que viven en las zonas afectadas. Los UAV podrían desempeñar un papel clave en esto, ya que podrían ayudar a llegar a las partes involucradas y llevar valiosos recursos.

En su estudio reciente, que fue publicado en Carta de comunicaciones inalámbricas IEEE y prepublicado en arXiv, los investigadores desarrollaron un algoritmo de asignación de recursos en tiempo real que podría maximizar la eficiencia energética para las comunicaciones integradas en los UAV. Su algoritmo funciona optimizando conjuntamente el tiempo de recolección de energía y el control de potencia para las comunicaciones de dispositivo a dispositivo (D2D) entre UAV.

"La optimización es fundamental para cualquier problema relacionado con la toma de decisiones, ya sea en ingeniería, economía o sociedad, ", Explicó Duong." En las comunicaciones inalámbricas, Las técnicas de optimización se utilizan a menudo para elegir o actualizar los parámetros del sistema, para optimizar el rendimiento de la red. Sin embargo, estos algoritmos de optimización normalmente resuelven problemas de optimización en escalas de tiempo de minutos u horas ".

Los métodos tradicionales de optimización convexa son actualmente costosos y su implementación puede llevar mucho tiempo. Esto requiere el desarrollo de nuevos métodos, que podría ser particularmente beneficioso cuando se aplica en momentos de emergencia o desastres naturales.

"En las comunicaciones de misión crítica que apoyan la gestión de desastres, como las brigadas de bomberos, Equipos de rescate, y servicio médico de emergencia, el tiempo es un factor crítico (por ejemplo, con una latencia mínima de milisegundos a segundos), "Dijo Duong." Una fecha límite estricta en tiempo real es el requisito más importante para tales escenarios, particularmente en un entorno en constante cambio ".

Desarrollar herramientas que realmente puedan marcar la diferencia en situaciones de emergencia, por lo tanto, los investigadores deben identificar formas de reducir el tiempo de resolución y la complejidad computacional de los problemas de optimización. El algoritmo de asignación de recursos en tiempo real desarrollado por Duong y sus colegas hace exactamente esto, reduciendo efectivamente el tiempo de ejecución a milisegundos.

Su algoritmo podría integrarse dentro de los UAV, lo que podría ser de gran ayuda en situaciones en las que las redes están congestionadas, los edificios han sido destruidos, y hay una falta de suministro de energía. En estos casos, Los vehículos aéreos no tripulados que vuelan sobre el área afectada podrían ayudar a los socorristas a evaluar la situación lo más rápido posible.

"Los UAV dependen estrictamente de las baterías para funcionar, y por lo tanto, para que los UAV permanezcan en el aire por más tiempo, su cantidad de recursos (incluidas las baterías, banda ancha, etc.) deben estar bien optimizados, ", Explicó Duong." Esto es muy importante para llevar a cabo misiones de búsqueda y rescate exitosas dentro de las primeras 72 horas después del desastre ". teniendo en cuenta que los vehículos aéreos no tripulados disponibles comercialmente solo pueden permanecer en el aire durante aproximadamente 20 minutos. Por lo tanto, maximizar la vida útil de una red de comunicación multi-UAV es vital para tales aplicaciones ".

Durante y después de desastres naturales, La infraestructura de telecomunicaciones interrumpida a menudo puede impedir que los equipos de emergencia y los equipos de evacuación cumplan con sus misiones. Al reducir el tiempo de comunicación del UAV a milisegundos, El algoritmo óptimo de asignación de recursos para vehículos aéreos no tripulados desarrollado por Duong y sus colegas podría ayudar a salvar vidas y brindar asistencia oportuna a los sobrevivientes.

"En desastres naturales, mantener la conectividad de las comunicaciones proporciona un salvavidas, "Dijo Duong." La falta de comunicaciones en áreas remotas y las malas condiciones para las comunicaciones en los países en desarrollo pueden tener efectos perjudiciales. Creemos que nuestra investigación para la optimización en tiempo real en las comunicaciones de UAV es el primer intento en el campo para abordar la limitación de tiempo de UAV. que jugará un papel crucial en escenarios de desastre ".

En la actualidad, el equipo que trabaja en este proyecto del fondo Newton está compuesto por 3 estudiantes de posdoctorado y 4 de doctorado. Estos investigadores ahora continuarán trabajando en su esfuerzo significativo, centrándose en una serie de aspectos teóricos y prácticos adicionales.

"Nuestro siguiente paso es aprovechar las tecnologías de vanguardia, (por ejemplo, computación distribuida y paralela) e integrar el aprendizaje automático en el contexto de la optimización en tiempo real, para aumentar el tiempo de procesamiento, ", Dijo Duong." También continuaremos difundiendo nuestra investigación a través de revistas científicas de alto impacto, en conferencias, ya los socios de la industria ".

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