Los pilotos de drones pueden volverse superfluos en el futuro. Una nueva investigación de la Universidad de Aarhus ha permitido que la inteligencia artificial se haga cargo del control de los drones que escanean y miden el terreno.

Un proyecto de investigación en la Universidad de Aarhus (AU) en colaboración con la Universidad Técnica de Dinamarca (DTU) tiene como objetivo hacer que la medición y documentación de canteras de grava y piedra caliza sea mucho más rápida, más barato y más fácil en el futuro.

El proyecto ha permitido que la inteligencia artificial se haga cargo de los drones controlados por humanos que se utilizan actualmente para la tarea.

"Hemos hecho que todo el proceso sea completamente automático. Le decimos al dron por dónde empezar, y el ancho de la pared o pared rocosa que queremos fotografiar, y luego vuela en zig-zag todo el camino y aterriza automáticamente, "dice el profesor asociado Erdal Kayacan, experto en inteligencia artificial y drones en el Departamento de Ingeniería de la Universidad de Aarhus.

Medición y documentación de canteras de grava y piedra caliza. Los acantilados y formaciones naturales y artificiales similares a menudo se realizan con drones que fotografían el área. Luego, las grabaciones se cargan en una computadora que convierte automáticamente todo en un modelo de terreno en 3-D.

Sin embargo, los pilotos de drones son costosos, y las mediciones requieren mucho tiempo porque el dron debe controlarse manualmente para mantener la misma distancia constante a la pared de una excavación, al mismo tiempo que mantiene la cámara del dron perpendicular a la pared.

Es más, debe haber una superposición específica en las imágenes tomadas, para que la computadora pueda "coser juntas" las imágenes en una gran figura tridimensional.

Investigadores del Departamento de Ingeniería de la Universidad de Aarhus ahora han automatizado este proceso utilizando inteligencia artificial.

"Nuestro algoritmo asegura que el dron siempre mantenga la misma distancia a la pared y que la cámara se reposicione constantemente perpendicular a la pared. Al mismo tiempo, nuestro algoritmo predice las fuerzas del viento que actúan sobre el cuerpo del dron, "dice Erdal Kayacan.

Esto significa que los investigadores han podido compensar uno de los principales desafíos asociados con el vuelo autónomo de drones:el viento.

"El modelo de proceso gaussiano diseñado también predice el viento que se encontrará en un futuro cercano. Esto implica que el dron puede prepararse y tomar las acciones correctivas de antemano". "dice Mohit Mehndiratta, un Ph.D. estudiante del Departamento de Ingeniería de la Universidad de Aarhus.

Hoy dia, se necesita poco más que una ligera brisa para desviar un dron de su curso, pero con la ayuda de procesos gaussianos, el equipo ha tenido en cuenta las ráfagas y la velocidad general del viento.

"El dron en realidad no mide el viento, estima el viento sobre la base de la entrada que recibe a medida que se mueve. Esto significa que el dron responde a la fuerza del viento, al igual que cuando los seres humanos corregimos nuestros movimientos cuando estamos expuestos a un fuerte viento, "dice Erdal Kayacan.