Ingenieros del Virginia Institute of Marine Science, en el College of William and Mary, han desarrollado un vehículo submarino autónomo dotado de una red neural artificial, capaz de patrullar cerca de la costa y de reconocer objetivos con total seguridad.
El aparato, ideado por un grupo liderado por el profesor Mark Patterson, ha sido bautizado como Fetch2.
Durante un prolongado período de tiempo, los científicos recogieron datos sobre las características físicas de diferentes especies de peces, para lo cual utilizaron la información suministrada por un sónar. Estos datos fueron después agrupados para servir como entrenamiento para las redes neurales artificiales que se estaban desarrollando.
El equipo combinó el uso de algoritmos de mejora y procesamiento de imágenes con las redes neurales, con el objetivo de “enseñar” al ordenador del submarino a reconocer las características de las distintas especies de peces.
El entrenamiento tuvo mucho éxito y el Fetch2 ya sabe cómo reconocer dos especies de animales submarinos: tiburones y lucios. La presencia de otras especies en las pruebas no logró confundir al sistema clasificador.
El objetivo inmediato es ampliar la biblioteca de animales reconocibles para que incluya docenas de especies. Pero la tecnología tiene posibilidades mucho más amplias. El ordenador puede ser entrenado para reconocer cualquier cosa, desde una persona nadando a un submarino, pasando por un misil o una mina.
Los ingenieros también quieren que el Fetch2 pueda seguir a los objetos que detecte. Un sistema de este tipo podría ser empleado para patrullar la costa, puertos y otras zonas marítimas, donde exista una presencia de material valioso, como submarinos o barcos que puedan ser objeto de un ataque terrorista.
Noticias de la Ciencia y la Tecnología-278
27 de junio de 2003
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