Inteligencia Autónoma y la Seguridad en Drones Simulados para Rescate
En un mundo donde los desastres naturales son cada vez más frecuentes, la tecnología autónoma se está convirtiendo en una aliada indispensable en operaciones de rescate, y en este contexto, se han desarrollado sistemas que prometen adaptarse a entornos abiertos con nuevas capacidades de razonamiento y decisión.
El marco CAIRN introduce innovadoras capacidades de procesamiento contextual gracias a un Pipeline de Modelos de Lenguaje Grande (LLM), apoyados por modelos bayesianos que permiten estimar y adaptar estrategias de búsqueda en tiempo real. Esta arquitectura no solo otorga autonomía a los drones sino que mantiene su operativa segura gracias a una estructura de guardarraíles mentales.
Los drones no tripulados pequeños han demostrado ser efectivos en misiones de respuesta, adaptándose a terrenos complicados y operando de manera autónoma con poca intervención humana. Estos dispositivos utilizan visión por computadora (CV) para identificar objetos de interés, como pistas que podrían indicar la presencia de un ser perdido en operaciones de búsqueda y rescate (SAR).
Uno de los aspectos críticos es la limitación de los sistemas de visión tradicionales que suelen ser “cerrados” al estar entrenados en tipos específicos de objetos. Ante este reto, los LLM se integran para razonar sobre los objetos detectados, mejorando la planificación autónoma y la adaptación a escenas relevadas.
El sistema CAIRN opera a través de un marco de inferencia contextual mediante un modelo bayesiano, combinando conocimiento táctico almacenado como vectorial y RAG, todo ello coronado por decisiones restringidas por guardarraíles cognitivos que velan por la seguridad y la coherencia del sistema.
Los drones pueden interpretar rápidamente un paisaje a partir de contextos cambiantes, integrando actualizaciones en su modelo bayesiano en respuesta a nuevas pistas u observaciones, permitiendo corregir estrategias de búsqueda que incluyan desde la “Búsqueda por Sendero” desplazándose al método “Búsqueda Acuática” ante la detección de indicativos de peligro en cuerpos de agua. La operativa incluye también la supervisión humana, necesaria para validar un cambio de estrategia por encima de un grado de incertidumbre predefinido.
Una de las pruebas claves del sistema ocurre cuando un dron detecta un objeto rojo en un árbol durante una misión. Aprovechando el bajo coste de inspección, el dron repara en que podría ser un sombrero de una niña perdida, relevante a la misión.
El marco también contempla la gestión ética y regulatoria, indispensable para impedir operaciones que contravengan principios éticos o regulatorios. Estos son replanteados sobre el modo en que se manejan los recursos autónomos, posicionando al humano como supervisor fundamental.
Desafíos y Futuro de la Integración
El futuro inmediato de CAIRN se sitúa en la integración final del sistema en operativas físicas. Gracias al mCube, los drones podrán razonar de manera autónoma en el borde, aumentando consideradamente su capacidad de adaptarse y responder eficientemente en medio de misiones reales de SAR, con fecha de despliegue prevista para otoño de 2025.
En conclusión, la adopción de sistemas inteligentes, autónomos, y seguros como CAIRN revolucionará la forma en que se realizan las misiones de rescate, permitiendo respuestas más rápidas y acertadas, aunque aún quedan pasos para asegurar que los criterios de operación se alinean completamente con las necesidades humanas.