T01-F01 · Arquitectura de Inferencia Distribuida en el Borde para Vehículos Terrestres

Código original: P-01

Decisión de la ficha

Avanzar con condiciones

Condiciones: Obtener métricas cuantitativas de latencia aceptable y confirmar la existencia de aceleradores de hardware en las plataformas objetivo.

1. Identificación de la propuesta

Código: P-01
Nombre de la propuesta: Arquitectura de Inferencia Distribuida en el Borde para Vehículos Terrestres
Origen: Publicación o comunicación de una empresa del sector
Línea estratégica: Arquitecturas Edge-to-Cloud y procesamiento distribuido
Dominio: Terrestre
Tipo de uso: Defensa
Fecha de análisis: 22/05/2024
Responsable de la ficha: Pipeline automático - pendiente de asignación
Estado: En análisis

2. Problema concreto

Descripción: Los vehículos terrestres dependen de centros de datos remotos para procesar modelos avanzados de IA, lo que genera una vulnerabilidad crítica en entornos DDIL (comunicaciones denegadas, degradadas, intermitentes o limitadas). La falta de capacidad de cómputo local impide la explotación de datos sensoriales en tiempo real cuando el enlace de retorno (reach-back, acceso a recursos remotos) falla [ev_0003, ev_0005].
Consecuencia principal: Degradación severa de la conciencia situacional (SA, comprensión del entorno y amenazas), obligando a las tripulaciones a operar con información incompleta o desactualizada [ev_0002, ev_0006].
Usuario afectado: Operador
Criticidad: Alta
Frecuencia estimada: Recurrente
Entorno de aparición: Degradado

3. Ejemplo operativo y evidencia

4. Solución propuesta

Descripción de la solución

Implementación de una arquitectura de Edge Computing Federado (computación en el borde) que transforme el vehículo en un nodo de procesamiento autónomo capaz de ejecutar modelos de IA optimizados y distribuir carga computacional mediante una red Mesh (red en malla donde cada nodo actúa como repetidor y procesador).

Datos de entrada

Flujos brutos de sensores ISR (EO/IR, Radar), telemetría del vehículo y métricas de estado de la red.

Procesamiento principal

Filtrado de datos irrelevantes, ejecución de modelos de IA mediante técnicas de cuantización y poda (reducción de tamaño del modelo) e orquestación federada para delegar cómputo a nodos vecinos vía red Mesh.

Resultado / salida

Información de Conciencia Situacional (SA) procesada localmente y alertas de amenazas en tiempo real.

Sistema, arquitectura e integración

Integración en el bus de datos del vehículo (CAN bus/MIL-STD-1553) y proyección de resultados en el BMS (Sistema de Mando y Control de Combate).

Funcionamiento resumido

1. Entrada: Ingesta de sensores ISR. 2. Procesamiento: Filtrado e inferencia local optimizada o distribuida vía Mesh. 3. Resultado: Generación de SA y alertas. 4. Integración: Visualización en el BMS del operador.

Componentes funcionales

Orquestador local (K3s/Micro-K8s)
Motor de cuantización y poda de modelos
Middleware de comunicación asíncrona (Zenoh/MQTT)
Gestor de orquestación federada

5. Aportaciones concretas de SIXTEMA

6. Capacidades reales que respaldan la propuesta

Capacidad real: Sistemas C2 e Inteligencia de Datos
Proyecto / experiencia: Sistema Integrado de Gestión de Misiones
Qué demuestra: Capacidad para la consolidación multifuente y apoyo a la decisión en tiempo real, base necesaria para proyectar la SA (Conciencia Situacional: comprensión del entorno y amenazas) procesada.
Nivel evidencia: Alta

Capacidad real: Arquitecturas Escalables Cloud-Native
Proyecto / experiencia: Habilitadores de Nube Táctica
Qué demuestra: Experiencia en el despliegue de servicios operativos en entornos distribuidos e intercambio seguro de datos.
Nivel evidencia: Alta

7. Capacidades futuras o en evolución

Capacidad futura: Arquitecturas Edge-Cloud Federadas en entornos denegados
Proyecto / iniciativa: Extensión estratégica de Nube Táctica
Estado: En curso
Resultado esperado: Permitir el procesamiento en el extremo de la red (Edge) con resiliencia ante comunicaciones degradadas o jamming, reduciendo la dependencia del reach-back (acceso a recursos remotos).

8. Tecnología involucrada

Capa / función: Orquestación de contenedores
Tecnología / patrón: K3s (Lightweight Kubernetes)
Situación en SIXTEMA: Por incorporar
Responsable / socio: Equipo interno

Capa / función: Middleware de comunicación asíncrona
Tecnología / patrón: Zenoh / MQTT
Situación en SIXTEMA: Pendiente de validar
Responsable / socio: Equipo interno / Socio comunicaciones

Capa / función: Optimización de modelos de IA
Tecnología / patrón: Cuantización y Poda (Pruning)
Situación en SIXTEMA: Por incorporar
Responsable / socio: Equipo interno

Capa / función: Hardware de aceleración
Tecnología / patrón: NPU / GPU embebidas
Situación en SIXTEMA: Aportada por socio
Responsable / socio: Integrador de plataforma (ej. Airbus/Amper)

9. Encaje con programas y marcos europeos

Programa europeo: EDF
Convocatoria / topic: Pendiente de búsqueda
Marco / estándar prioritario: Nube táctica y superioridad de la información
Valoración del encaje: Alto
Justificación: La propuesta se alinea directamente con las prioridades del EDF sobre nube táctica y procesamiento en el borde para garantizar la superioridad de la información.
Fuente de referencia: financiacion.md

10. Diferenciación aportada

Diferenciador: Enfoque de Computación Colaborativa (Tactical Edge Mesh)
Por qué es relevante: Transforma el vehículo de un terminal pasivo a un nodo activo que comparte carga computacional, eliminando la vulnerabilidad del punto único de fallo del enlace central.
Evidencia: Alineado con la capacidad estratégica de Arquitecturas Edge-Cloud Federadas.

Diferenciador: Capacidad de Transferencia Tecnológica Dual
Por qué es relevante: Permite escalar la solución a mercados civiles como protección civil e incendios forestales, aumentando el retorno de inversión y la viabilidad económica.
Evidencia: Estrategia de transferencia tecnológica dual definida en capacidades.md.

11. Actores objetivo y vías de entrada

Actor identificado: Airbus Defence and Space
Necesidad / interés: Integración de inteligencia de borde en sus plataformas ISR y vehículos terrestres.
Vía de entrada: Consorcio
Relación actual: Existente

Actor identificado: Amper
Necesidad / interés: Complementar sus sistemas de comunicaciones con capas de procesamiento distribuido y resiliencia DDIL.
Vía de entrada: Consorcio
Relación actual: Existente

Actor identificado: Ministerio de Defensa / DGAM
Necesidad / interés: Reducción de la dependencia tecnológica y mejora de la autonomía táctica en escenarios LSCO.
Vía de entrada: Tractora
Relación actual: Incipiente

12. Brechas y dependencias

Brecha / dependencia: Falta de métricas cuantitativas sobre latencias aceptables y porcentajes de fallo
Impacto: Dificulta la definición de KPIs técnicos precisos para validar el éxito del prototipo
Cómo cubrirla: Realizar talleres de definición técnica con usuarios finales o analizar datos de misiones reales en teatros activos
Responsable potencial: Analista de negocio / Usuario institucional

Brecha / dependencia: Validación de integración física con buses de datos específicos (MIL-STD-1553 / CAN bus)
Impacto: Riesgo de incompatibilidad entre la capa de software y el hardware real del vehículo
Cómo cubrirla: Establecer acuerdos de colaboración con integradores de plataformas físicas para acceso a hardware de prueba
Responsable potencial: Socio integrador (ej. Airbus, Amper)

Brecha / dependencia: Asunción de disponibilidad de aceleradores de hardware (NPU/GPU) en vehículos actuales
Impacto: Si el hardware es inexistente o insuficiente, la cuantización de modelos podría no ser suficiente para lograr la inferencia local
Cómo cubrirla: Auditar las especificaciones técnicas del material táctico actual y evaluar la necesidad de proponer un upgrade de hardware
Responsable potencial: Equipo técnico / DGAM

13. Valoración final por criterios

Criterio	Valoración	Justificación
Relevancia del problema	Alta	Crítico para la supervivencia y toma de decisiones en entornos DDIL (comunicaciones denegadas, degradadas, intermitentes o limitadas).
Calidad de la evidencia	Media	Sólida y recurrente en fuentes, pero carece de métricas cuantitativas exactas.
Encaje con SIXTEMA	Alta	Alineado con el desarrollo activo de Arquitecturas Edge-Cloud Federadas.
Capacidades reales disponibles	Alta	La empresa ya posee capacidades en C2 e inteligencia de datos y arquitecturas federadas.
Diferenciación	Media	El enfoque de computación colaborativa (mesh) es avanzado, aunque existen soluciones de Edge Computing aisladas.
Encaje europeo	Alta	Alineado con prioridades de 'Nube Táctica' del EDF (European Defence Fund).
Actor o vía de entrada identificada	Alta	Vía clara a través de consorcios con integradores como Airbus o Amper.
Potencial dual	Alta	Extensible a protección civil, emergencias e incendios forestales en zonas sin conectividad.
Madurez preliminar	Media	Nivel de prototipo (TRL 4-5), requiere validación en entorno real.
Cobertura brecha tecnológica	Alta	Resuelve la dependencia del reach-back (acceso a centros de datos remotos) mediante inferencia local y distribuida.
Autonomía respecto a socios	Media	Alta en software, pero dependiente de socios para el acceso al hardware del vehículo.
Viabilidad preliminar	Alta	Técnicamente plausible mediante cuantización de modelos y orquestación ligera (K3s).

14. Decisión y conclusión final

Resultado: Avanzar con condiciones
Condiciones para avanzar: Obtener métricas cuantitativas de latencia aceptable y confirmar la existencia de aceleradores de hardware en las plataformas objetivo.
Validaciones pendientes: Confirmar compatibilidad de los protocolos Zenoh/MQTT con las radios tácticas actuales y validar el impacto real del procesamiento local en el SWaP (tamaño, peso y potencia eléctrica).
Próximo hito: Definición de un caso de uso concreto para un prototipo funcional en colaboración con un socio integrador.
Síntesis: Solución de alta relevancia que elimina la dependencia de la nube en vehículos terrestres mediante Edge Computing Federado. Encaja perfectamente con las capacidades estratégicas de SIXTEMA y tiene alto potencial de financiación europea (EDF). La brecha crítica es la falta de datos cuantitativos y acceso a hardware real, recomendándose avanzar condicionado a estas validaciones.

15. Fuentes y trazabilidad

Sin referencias registradas.

Evidencias del clúster: ev_0002, ev_0003, ev_0005, ev_0006, ev_0007