Más allá de los drones y la IA: repensando el futuro de la desminación humanitaria

He estado trabajando con drones desde 2014, pero el estallido de la guerra en Ucrania marcó un punto de inflexión en mi carrera. Desde 2022, mi enfoque se ha desplazado hacia la exploración de cómo los drones pueden ser utilizados para automatizar la desminación humanitaria, qué capacidades necesitan y cómo la tecnología puede hacer que estos esfuerzos sean más seguros y eficientes. Como parte de este trabajo, sigo de cerca el Centro Internacional de Desminación Humanitaria de Ginebra (GICHD), asisto a sus eventos y me reúno regularmente con sus expertos.

Al considerar soluciones basadas en drones combinadas con IA, en realidad son útiles solo en la etapa de encuesta no técnica (NTS) del proceso de desminación humanitaria. Esto significa que los drones escanean grandes áreas y recopilan datos. Luego, un modelo de aprendizaje automático analiza estos datos para marcar regiones que pueden contener minas. No los lugares exactos de las minas.

La encuesta técnica (TS), que confirma y cartografía áreas contaminadas, aún depende del personal con detectores de metal, perros entrenados y máquinas de desminación mecánicas. Ellos entran en el área minada para determinar la ubicación exacta de los peligros.

El proceso sigue siendo largo, riesgoso y costoso:

• En 2023, hubo 15 víctimas entre desminadores en tres países
• A la velocidad actual, limpiar todos los restos de guerra tomará más de 100 años
• El costo de eliminar una sola mina terrestre es 50 a 100 veces el costo de producirla

Las minas también siguen siendo una amenaza para los civiles, ya que hubo al menos 5,757 víctimas de minas/REST en 2023.

En este artículo, explico por qué las soluciones actuales basadas en drones no funcionan para la encuesta técnica (la etapa más costosa y tiempo-consumidora en este momento) y comparto lo que considero la mejor manera de solucionar esto.

Detectar minas bajo el suelo o la vegetación es casi imposible

Los drones con cámaras ópticas o térmicas estándar suelen capturar imágenes desde un solo ángulo hacia abajo. Este enfoque funciona bien para detectar anomalías a nivel de superficie, pero falla al detectar minas enterradas o ocultas. Por esta razón, los drones se utilizan principalmente para encuestas no técnicas en la desminación humanitaria.

Una de las soluciones de primera línea, Safe Pro AI, informa que tienen solo una tasa de detección del 5 por ciento en regiones con árboles y arbustos.

Aunque es menos relevante para Ucrania, donde la mayoría de las minas están esparcidas en el suelo, en lugar de estar enterradas, la situación es muy diferente (por ejemplo) para Camboya:

• Quedan entre 4 y 6 millones de minas terrestres de conflictos en las décadas de 1970 y 1990
• Más de 64,000 víctimas desde 1979, con niños como víctimas principales

Las minas no metálicas y las minas metálicas antiguas son más difíciles de detectar, incluso en la superficie

Las minas no metálicas representan una parte significativa de las minas terrestres en zonas de conflicto actuales y pasadas. Están diseñadas intencionalmente para eludir la detección por detectores de metal convencionales.

Visualmente, las minas no metálicas son difíciles de detectar. No brillan, no se destacan en las imágenes, ni se muestran bien en las cámaras térmicas. Los detectores de metal y los magnetómetros las pasan por alto o activan demasiadas alarmas falsas.

Por lo tanto, las herramientas de detección basadas en drones suelen pasar por alto completamente las minas no metálicas.

Cuando se trata de minas metálicas antiguas, la corrosión cambia su apariencia y comportamiento, por lo que se confunden con el suelo y responden mal a las herramientas de detección. Las minas deformadas son aún más difíciles de identificar en las imágenes.

Y porque estas minas son más difíciles de detectar, tardan mucho más en encontrar y eliminar, o permanecen ocultas y ponen en riesgo a los desminadores y a los civiles.

Dependencia del clima y la luz diurna

Si hablamos de drones con cámaras RGB y multiespectrales, requieren luz diurna. En áreas nubosas, de poca luz o sombreadas (bosques, ruinas), la calidad de la imagen y la detección de objetos disminuyen demasiado.

La detección térmica, a su vez, funciona mejor al amanecer o al atardecer, cuando el suelo y la mina difieren en temperatura. Durante el mediodía, el sol calienta todo por igual, reduciendo el contraste.

Mientras que la lluvia y el suelo húmedo borran los detalles de la superficie, alteran el color del suelo y la temperatura, y pueden ocultar la perturbación del suelo o las anomalías térmicas. La nieve simplemente cubre los marcadores visuales y iguala la temperatura de la superficie, haciendo que las minas sean indetectables.

Volando drones solo a ciertas horas ralentiza considerablemente incluso la etapa de encuesta no técnica de la desminación, especialmente en áreas con clima impredecible.

La tecnología es muy costosa

En 7 países afectados, el área de contaminación por minas antipersonales alcanza más de 100 km².

Según pruebas en Ucrania, la desminación con la nueva tecnología puede reducir los costos de $3000-5000 a $600-800 por hectárea, lo que sigue siendo $70,000 por kilómetro cuadrado. Y en algunas áreas, puede superar el precio de la tierra en sí.

La principal razón de los altos costos es la gran cantidad de falsas alarmas tratadas como amenazas reales. En promedio, un equipo limpia más de 50 minas sospechosas para encontrar solo una mina terrestre real.

La mayoría de las áreas más contaminadas se encuentran en países en desarrollo. No pueden permitirse la desminación sin financiamiento de organizaciones internacionales o gobiernos.

Los costos también son demasiado altos para que las empresas se involucren. Una vez que la desminación se vuelva lo suficientemente barata, las empresas podrían arrendar tierras contaminadas con minas con la condición de que las limpien. A cambio, obtendrían un uso a largo plazo por un precio simbólico y algunos beneficios fiscales.

¿Una solución?

Con mi equipo, exploramos métodos que recopilan más datos, pueden ver a través de la vegetación y el suelo, y aún mantienen una resolución suficiente.

Un ejemplo de una dirección de desarrollo prometedora es un proyecto de investigadores de la Universidad de Oviedo. Están probando un sistema de radar de apertura sintética de penetración en tierra (GPR-SAR) montado en una aeronave no tripulada.

Su validación en vuelo en escenarios realistas demostró que la tecnología resuelve los siguientes problemas:

1) El radar localiza la ubicación de la mina con precisión, dejando solo la desactivación o destrucción para ser realizada manualmente.

Con el uso de todos los caminos de radar posibles (configuración multistática completa), obtuvieron imágenes de alta resolución donde los objetivos enterrados aparecían más brillantes y claros. Y pudieron detectar con precisión objetivos desafiantes como minas antipersonales no metálicas pequeñas, placas de presión de madera y tubos de PVC enterrados poco profundamente.

2) La solución puede funcionar de día o de noche, en climas variados, e incluso con vegetación moderada.

¿Cómo funciona:

• Envía pulsos de radar al suelo.
• Detecta reflejos de cambios subsuperficiales (por ejemplo, plástico, metal, vacíos).
• Construye imágenes subsuperficiales 3D con precisión centimétrica combinando señales de radar de múltiples pares transmisor-receptor (Tx-Rx) y posiciones de vuelo.

La solución todavía tiene sus limitaciones, pero basado en mi experiencia, es la dirección de investigación y desarrollo más relevante en este momento.

Una de las principales fortalezas de GPR es la cantidad de datos que puede recopilar. Más datos significan que los investigadores pueden mejorar la precisión en la etapa de reconocimiento/clasificación con IA. Esto conduce a un trabajo de encuesta y limpieza más eficiente y reduce los costos generales en un 50% o más.