{"id":199730,"date":"2026-03-03T23:47:48","date_gmt":"2026-03-03T22:47:48","guid":{"rendered":"https:\/\/helloproject.es\/vigilancia\/la-ia-permite-interceptar-drones-no-autorizados-en-el-espacio-aereo-2\/"},"modified":"2026-03-03T23:47:48","modified_gmt":"2026-03-03T22:47:48","slug":"la-ia-permite-interceptar-drones-no-autorizados-en-el-espacio-aereo-2","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/helloproject.es\/vigilancia\/la-ia-permite-interceptar-drones-no-autorizados-en-el-espacio-aereo-2\/","title":{"rendered":"La IA permite interceptar drones no autorizados en el espacio a\u00e9reo"},"content":{"rendered":"

La creciente presencia de drones en el espacio a\u00e9reo controlado plantea importantes retos para la seguridad, especialmente en entornos sensibles como aeropuertos, infraestructuras cr\u00edticas o futuras ciudades con movilidad a\u00e9rea urbana.<\/p>\n

La detecci\u00f3n y neutralizaci\u00f3n de drones no autorizados es una necesidad cada vez m\u00e1s urgente para evitar tanto accidentes como \u00a0interrupciones del tr\u00e1fico a\u00e9reo, as\u00ed como amenazas a la seguridad.<\/p>\n

En este sentido, investigadores de la Escuela T\u00e9cnica Superior de Ingenier\u00eda Aeron\u00e1utica y del Espacio (ETSIAE) de la Universidad Polit\u00e9cnica de Madrid (UPM), en colaboraci\u00f3n con el Center for Computational Simulation (CCS), han desarrollado un nuevo sistema basado en inteligencia artificial capaz de interceptar drones no cooperativos de manera aut\u00f3noma y eficiente.<\/p>\n

Los resultados obtenidos suponen un paso importante hacia sistemas aut\u00f3nomos m\u00e1s seguros e inteligentes para la gesti\u00f3n del espacio a\u00e9reo<\/p>\n

Los resultados obtenidos suponen un paso importante hacia sistemas aut\u00f3nomos m\u00e1s seguros e inteligentes para la gesti\u00f3n del espacio a\u00e9reo.<\/p>\n

Miembros del grupo de investigaci\u00f3n ModelFlows<\/a> han llevado a cabo un estudio centrado en el uso de aprendizaje por refuerzo<\/a>, una rama de la inteligencia artificial que permite a los sistemas aprender mediante ensayo y error.<\/p>\n

En este caso, los investigadores entrenaron un dron de ala fija para perseguir e interceptar a otro dron que intenta evadirlo utilizando distintas estrategias de escape. A diferencia de los\u00a0m\u00e9todos cl\u00e1sicos de control (que suelen fallar ante comportamientos impredecibles), el sistema propuesto aprende a adaptarse a situaciones nuevas y no vistas durante el entrenamiento.<\/p>\n

<\/a><\/p>\n

Algoritmos de aprendizaje<\/h2>\n

Para lograrlo, el equipo compar\u00f3 varios algoritmos de aprendizaje por refuerzo, incluyendo enfoques tradicionales y un m\u00e9todo avanzado basado en modelos predictivos del entorno. Los entrenamientos y pruebas se realizaron en simulaciones de alta fidelidad que reproducen con gran realismo la din\u00e1mica de vuelo, incorporando adem\u00e1s perturbaciones como rachas de viento y ruido en los sensores.<\/p>\n

Los entrenamientos y pruebas se realizaron en simulaciones de alta fidelidad que reproducen con gran realismo la din\u00e1mica de vuelo<\/p>\n

El trabajo ha sido publicado recientemente en la revista internacional Aerospace Science and Technology. El primer autor del estudio, Francisco Giral, investigador en el grupo ModelFlows y doctorando en la ETSIAE de la UPM, trabaja en el desarrollo de sistemas aut\u00f3nomos basados en inteligencia artificial.<\/p>\n

Su investigaci\u00f3n se centra especialmente en el uso del aprendizaje por refuerzo para el control de vuelo y la planificaci\u00f3n de trayectorias, con aplicaciones directas en seguridad a\u00e9rea y gesti\u00f3n del espacio a\u00e9reo.<\/p>\n

Sobre la investigaci\u00f3n realizada comenta \u201clos resultados que hemos obtenido muestran que el sistema no solo es capaz de interceptar al dron objetivo de forma r\u00e1pida, sino que tambi\u00e9n mantiene un alto nivel de robustez frente a condiciones adversas y maniobras inesperadas del objetivo.\u00a0En particular, el enfoque basado en modelos demostr\u00f3 una mayor estabilidad y capacidad de generalizaci\u00f3n, lo que lo hace especialmente prometedor para aplicaciones reales\u201d.<\/p>\n

Su investigaci\u00f3n se centra especialmente en el uso del aprendizaje por refuerzo para el control de vuelo y la planificaci\u00f3n de trayectorias<\/p>\n

Por su parte, Soledad Le Clainche, investigadora de la UPM que ha participado en el trabajo, se\u00f1ala \u201clas posibles aplicaciones del sistema que hemos desarrollado incluyen la protecci\u00f3n de infraestructuras cr\u00edticas, la seguridad aeroportuaria y el\u00a0control del tr\u00e1fico de drones en futuros entornos urbanos, donde convivir\u00e1n aeronaves tripuladas y no tripuladas\u201d.<\/p>\n

Referencia:<\/p>\n

Francisco Giral, Ignacio G\u00f3mez, Soledad Le Clainche. \u00abIntercepting unauthorized aerial robots in controlled airspace using reinforcement learning\u00bb.\u00a0Aerospace Science and Technology<\/a>.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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