ción, y por último un dispositivo de discriminación entre el piloto automático y el controlador. Básicamente se barajan dos líneas diferentes para alcanzar un nivel de cooperación mínimo. Por un lado, RPAs, especializados de varios tipos que trabajan conjuntamente en la resolución de tareas complejas haciendo uso de sensores de altas prestaciones, o RPAs idénticos y baratos que serán menos versátiles y funcionales que los primeros. Los modelos de comportamiento de enjambre se pueden clasificar en: - Modelo maestro y subordinados. - Modelo de trabajo en equipo. - Modelo de variables de consenso. - Modelo de agentes inteligentes. - Modelo de campos computacionales (Co-fields). El modelo maestro/subordinados consiste en un RPA master de mayor tamaño, controlado por una GCS, que a su vez está interconectado con un enjambre de pequeños RPAs dotados de cierta capacidad autónoma, y en comunicación con la GCS y el master. La pérdida de un RPA subordinado no es crítica asumiendo su rol cualquier otro, no así el vehículo maestro que permanece a salvo en zona segura. Trabajo en equipo es un modelo tradicional que no presenta aún un comportamiento emergente como tal. Estos RPAs podrán ser iguales o diferentes, serán configurables cambiando la carga de pago, autónomos, se apoyan unos a otros colaborativamente, aunque de una forma muy preliminar, y la función de cada uno de ellos puede ser asumida por otro RPA. En el modelo de variables de consenso, cada RPA posee internamente la información mínima para coordinarse con el resto del enjambre. Esta información, denominada variable de consenso, se actualiza por comparación con los valores que envían los otros RPAs, no siendo necesario conectarse en tiempos prefijados debido a la propia naturaleza de los algoritmos. El modelo de agentes inteligentes se basa en que cada RPA está dotado de un cierto raciocinio y puede tomar decisiones autónomas. Admite aeronaves de distintos tipos en su composición. Finalmente, el modelo más avanzado hasta la fecha es el de campos computacionales. Basado en el comportamiento de un enjambre de insectos, estos combinan sus capacidades en función del entorno mostrando la primera conducta realmente colectiva a partir de la combinación de las acciones de los individuos. No obstante, aún no existe un patrón completo, aunque se han desarrollado soluciones parciales, siendo la más relevante la de campos computacionales Co-fields, donde su nombre se debe a que el entorno se sintetiza mediante estos campos. CONCLUSIONES Actualmente ya existen análisis y experimentos que demuestran que, en misiones concretas, un enjambre de RPAs de bajo coste equipado con sensores no muy sofisticados obtiene mejores resultados que los alcanzados con un RPA de gran tamaño, coste y sensores de altas prestaciones. Así, aunque las aeronaves remotamente tripuladas suponen una importante ventaja al poder realizar misiones peligrosas sin riesgo para la tripulación, el valor económico de estos vehículos se ha ido incrementando paulatinamente acercándose al de las plataformas tripuladas, haciéndose necesario disponer de aparatos baratos para situaciones de alto nivel de amenaza. De esta forma, ambos tipos de RPAs deberán coexistir en el futuro escenario aéreo, reservando aquellas zonas de intensidad con alta probabilidad de derribo a los enjambres económicos. Dentro de una prospectiva, parece claro que una visión de la futura estrategia aérea deberá integrar aviones tripulados remotos y no remotos operando conjuntamente en pos de un objetivo común; sin embargo, la inclusión de los enjambres en esta estrategia junto con los grandes RPAs solo podrá alcanzar todo su potencial cuando las capacidades autónomas y cooperativas alcancen su madurez. Varias líneas de investigación deben aún abrirse y formalizarse en el laboratorio antes de pasar al plano operativo, estimándose que los enjambres no formaran parte de los arsenales de las Fuerzas Armadas antes del 2030. • Modelo maestro y subordinados. REVISTA DE AERONÁUTICA Y ASTRONÁUTICA / Diciembre 2016 1085
REVISTA DE AERONAUTICA Y ASTRONAUTICA 859
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