Drones al rescate

Por Érika Rodríguez

Zacatecas, Zacatecas. 25 de enero de 2018 (Agencia Informativa Conacyt).- Un equipo de ingenieros del Centro de Investigación en Matemáticas (Cimat), unidad Zacatecas, trabaja en el diseño y desarrollo de un sistema de drones de rescate de personas en zonas no urbanas, mediante modelado matemático de mapas y uso de algoritmos bioinspirados. Hasta el momento, las pruebas muestran una reducción de 70 por ciento del tiempo en comparación de lo que tardaría un grupo de personas en realizar trabajo de búsqueda y rescate.

En entrevista con la Agencia Informativa Conacyt, el doctor Carlos Alberto Lara Álvarez explicó que en este proyecto, además de investigadores de Cimat, unidad Zacatecas, colaboran con la Universidad del Cauca, Colombia; planean ampliar su colaboración en este proyecto con otras universidades de México y Latinoamérica. 

El doctor Carlos Alberto Lara Álvarez es miembro de Cátedras Conacyt adscrito a Cimat, unidad Zacatecas, y miembro nivel I del Sistema Nacional de Investigadores (SNI). De formación es doctor en ciencias en ingeniería eléctrica, con especialidad en sistemas computacionales, actualmente trabaja en robótica e interacción humano-computadora (HCI, por sus siglas en inglés).

Agencia Informativa Conacyt (AIC): ¿En qué consiste este proyecto?

Doctor Carlos Lara Álvarez.Carlos Alberto Lara Álvarez (CALA): Lo que estamos haciendo es una herramienta para localización y rescate de personas en zonas no urbanas con ayuda de drones. Si la persona trajera un celular o un GPS, la localización de la persona sería algo muy simple; pero estamos partiendo de la hipótesis de que no cuente con ningún aparato como este. Para resolver el problema, primero se hace un mapa probabilista de las rutas que puede seguir una persona en la zona no urbana; después, se usa un modelo de colaboración de drones para buscar en la zona.

AIC: ¿En qué se basa esta técnica?

CALA: La técnica se basa en tres cosas: en las técnicas que los grupos de rescate usan para la búsqueda de personas extraviadas, en algoritmos de optimización bioinspirados y en modelado probabilista de rutas en los mapas, y todo esto junto constituye esta técnica que estamos proponiendo. En este proyecto también se están resolviendo problemas de comunicación y colaboración de las naves para reducir el tiempo de rescate y con ello aumentar la probabilidad de supervivencia de la persona.

AIC: ¿Cuáles son los algoritmos de búsqueda que utilizan?

CALA: Para la búsqueda de personas, hay algoritmos puramente probabilistas, otros que garantizan cobertura de la zona y otros que imitan la naturaleza (por ejemplo, la inteligencia de enjambre). En nuestra técnica se mezclan diferentes ideas de las técnicas de búsqueda. Se usa un modelo probabilista del entorno y del movimiento de la persona; por ejemplo, se asigna más probabilidad de encontrar a una persona en el último punto en donde se conoce que estuvo la persona, y el movimiento de la persona se modela de acuerdo con su perfil (edad, condición física, habilidades de excursionista, el deporte que hace —si explora, corre o escala—); luego hacemos una contención para evitar al máximo que la persona salga de la zona y buscamos en el perímetro.

AIC: ¿Cómo son los algoritmos que imitan la naturaleza?

CALA: Los algoritmos inspirados en la naturaleza son capaces de encontrar soluciones en un tiempo razonable. Existen algoritmos que imitan el movimiento de las aves, la evolución, etcétera. La técnica que se usa en este proyecto se basa en el comportamiento de las bacterias, especialmente en Escherichia coli. La estrategia de búsqueda imita el forrajeo —alimentación— de bacterias: los drones van hacia regiones con mayor probabilidad de encontrar a la persona y se dividen el trabajo por la interacción entre ellos.

AIC: ¿Cuáles son los aspectos más importantes para localizar a una persona?

CALA: Son muchos los factores, pero es importante conocer el punto de partida —el sitio en donde se vio por última vez a la persona— o la última posición conocida —donde se encontró algún objeto personal como gorra o zapatos—. A partir de esto, tomamos en cuenta que la velocidad a la que puede caminar una persona, por ejemplo, la velocidad promedio de recorrido es de tres kilómetros por hora y, por lo tanto, cada hora se aumenta el radio de búsqueda por tres kilómetros. Sabemos que, en condiciones normales, 96 por ciento de los casos se puede encontrar a la persona extraviada en menos de 12 horas si la búsqueda se hace de la manera correcta.

AIC: ¿Podría servir este sistema para localizar personas en caso de accidente o fenómenos naturales en zonas urbanas?

CALA: Las misiones de rescate pueden ser muy diferentes entre sí. En rescate urbano, el área de búsqueda está acotada y se requiere otro tipo de mecanismos y sensores que permitan a los robots tener movilidad en el entorno y encontrar a las personas. Algunos sensores, como las cámaras infrarrojas, son útiles en muchas misiones y también se están usando en este proyecto.

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