Un dron puede parecer en perfectas condiciones en tierra, pero llevar una hélice rota o un motor que empieza a fallar sin que el operador lo note. Para evitar que esos defectos causen accidentes en pleno vuelo, un equipo de la Universidad de Cincinnati ha desarrollado un sistema que graba los sonidos de los aparatos con problemas mecánicos y genera alertas antes del despegue.
La investigación se centra en un momento clave: la inspección previa al vuelo. A medida que los drones se usan más en tareas de seguridad pública, detectar una avería antes de que el dispositivo se eleve puede marcar la diferencia entre un vuelo seguro y un siniestro. El equipo decidió incorporar una señal adicional a esas revisiones: el ruido que generan los motores y las hélices.
El proyecto arrancó en 2024, luego de que la NASA (Administración Nacional de Aeronáutica y el Espacio de Estados Unidos) mostrara interés en identificar fallos en motores antes de los vuelos. En octubre de ese año, estudiantes del laboratorio del profesor Manish Kumar presentaron los resultados en la Conferencia de Modelado, Estimación y Control, celebrada en Phoenix, Arizona.
Grabaciones que advierten sobre daños mecánicos
La estudiante doctoral Prissha Chawla, perteneciente al Colegio de Ingeniería y Ciencias Aplicadas de la Universidad de Cincinnati, trabajó con otros investigadores para capturar los sonidos que emiten los drones cuando tienen hélices astilladas, agrietadas o motores dañados que ya comienzan a fallar.
Posteriormente, el equipo transformó esas grabaciones en datos que una computadora ubicada en una estación en tierra puede procesar para alertar que el aparato no está en condiciones de volar. La idea no es reemplazar la inspección visual, sino sumar una capa extra de seguridad antes de que el operador dé luz verde al despegue.
“El proyecto comenzó en 2024 con el interés de la NASA en detectar problemas con los motores antes de que un dron despegara. Cada vez más, los drones se usan para seguridad pública. No queremos que se estrellen”, afirmó Chawla, según el comunicado institucional.
La investigadora aclaró que el equipo se enfoca, por ahora, en los controles previos al vuelo que ya realiza la agencia espacial. Esta precisión define el alcance del desarrollo: las grabaciones permiten generar una alerta antes de partir, pero el comunicado no informa qué nivel de precisión alcanza el sistema ni los modelos de drones utilizados en las pruebas.
Por lo tanto, se trata de un trabajo en fase de desarrollo y no de un método que la NASA haya adoptado formalmente en sus operaciones. Tampoco existe información sobre una fecha para su aplicación fuera de los ensayos presentados por la universidad.
Visión a futuro: detectar fallas durante el vuelo
A largo plazo, los estudiantes contemplan que un dron autónomo pueda detectar daños mientras vuela a través del sonido de sus propias hélices u otros componentes mecánicos. Si el sistema identificara un problema, el aparato podría regresar a su base antes de que ocurra una falla catastrófica, de acuerdo con el comunicado.
Esa posibilidad, sin embargo, aún no se traduce en una herramienta disponible. El avance divulgado se limita a las revisiones previas al despegue, y la detección de fallas durante la misión aparece como un objetivo para fases posteriores del proyecto.
“En ese escenario sería ideal. Podrías tener sensores en la caja que proporcionaran controles previos al vuelo”, señaló Luke Busse, también estudiante doctoral en el laboratorio de Kumar, citado en el comunicado institucional.
Busse añadió que este tipo de control podría integrarse en estaciones automatizadas de resguardo, equipos que protegen al dron de la intemperie y gestionan el despegue, el aterrizaje, la recarga de baterías, la transferencia de datos y la programación de misiones sin necesidad de un operador en el lugar.
Otro proyecto del mismo laboratorio: drones en almacenes
En la misma conferencia de Phoenix se presentó otro trabajo del laboratorio de Kumar, enfocado en una necesidad diferente: utilizar drones autónomos dentro de almacenes para registrar inventarios y detectar pérdidas en contenedores. Los estudiantes doctorales Deepak Antony David y Busse desarrollan una demostración inicial en conjunto con la empresa Valvoline.
Para desplazarse dentro del depósito, el dron emplea un sistema de sensores que emite pulsos de luz láser, lo que le permite identificar obstáculos sin depender de señales satelitales. El equipo también creó una representación digital del almacén desde la que un trabajador puede indicar el pasillo o sector al que debe dirigirse el aparato.
Aunque ambos proyectos provienen del mismo laboratorio, responden a problemas distintos: uno busca reforzar las verificaciones antes del vuelo y el otro facilitar las tareas de inventario en espacios cerrados.
Fuente: Infobae