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

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

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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 explorar 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.

Considerando las 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 las áreas contaminadas, todavía depende del personal con detectores de metal, perros entrenados y máquinas de desminación mecánicas. Ellos entran en el área minada para determinar los lugares exactos de los peligros.

El proceso sigue siendo largo, riesgoso y costoso:

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

En esta publicación, explico por qué las soluciones actuales basadas en drones no funcionan para la encuesta técnica (la etapa más costosa y tiempo-consuming 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 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:

  • 4-6 millones de minas terrestres permanecen desde los conflictos en las décadas de 1970 y 1990
  • 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 presentan una parte significativa de las minas terrestres en zonas de conflicto actuales y anteriores. 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 either los pasan por alto o activan demasiadas alarmas falsas.

Entonces, las herramientas de detección basadas en drones actuales a menudo pasan por alto completamente las minas no metálicas.

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

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

Dependencia del clima y del día

Si hablamos de drones con cámaras RGB y multiespectrales, requieren luz del día. 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 y la temperatura del suelo, y pueden ocultar anomalías térmicas o perturbaciones del suelo. La nieve simplemente cubre los marcadores visuales y iguala la temperatura de la superficie, haciendo que las minas sean indetectables.

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 todavía es $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 multitud de falsas alarmas tratadas como amenazas reales. En promedio, un equipo limpia más de 50 minas sospechosas para encontrar solo una mina terrestre real.

Las áreas más contaminadas están 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 a 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) basado en matriz montado en una UAV.

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 el desarme o destrucción para ser realizado manualmente.

Con el uso de todos los caminos de radar posibles (configuración fully multistatic), obtuvieron imágenes de alta resolución donde los objetivos enterrados aparecieron más brillantes y claros. Y pudieron detectar con precisión objetivos desafiantes como minas antipersonales de plástico pequeñas, no metálicas y enterradas a poca profundidad, placas de presión de madera y tubos de PVC.

2) La solución puede funcionar de día o de noche, en variedad de clima, 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 de centímetro al combinar 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.

Vladimir Spinko es el fundador de Aery Bizkaia, una startup de deep-tech que desarrolla sistemas de radar CSAR con tecnología de inteligencia artificial para la detección autónoma de minas terrestres. Graduado de MIPT y ex director de operaciones en Aeroxo, combina física avanzada, innovación aeroespacial y impacto humanitario para redefinir la seguridad en la post-conflicto.