T08-F02 · Arquitectura de Micro-Servicios de Diagnóstico Destilados para Vehículos Tácticos
Código original: P-02
Condiciones: Validación técnica obligatoria de la compatibilidad del hardware actual de los vehículos tácticos con contenedores ligeros o WebAssembly.
1. Identificación de la propuesta
- Código
P-02
- Nombre de la propuesta
Arquitectura de Micro-Servicios de Diagnóstico Destilados para Vehículos Tácticos
- Origen
Propuesta interna exploratoria de SIXTEMA
- 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 tácticos generan volúmenes masivos de datos que superan la capacidad de procesamiento local debido a restricciones de SWaP (espacio, peso y consumo eléctrico). Esto obliga a depender de infraestructuras externas para diagnósticos profundos, lo cual es inviable en entornos DDIL (comunicaciones denegadas, degradadas, intermitentes o limitadas), provocando retrasos críticos en la detección de fallos [ev_0005].
- Consecuencia principal
Reducción de la disponibilidad operativa del vehículo y compromiso de su autonomía al quedar 'ciego' ante fallos internos sin conectividad externa [ev_0007].
- Usuario afectado
Operador
- Criticidad
Alta
- Frecuencia estimada
Continua
- Entorno de aparición
Degradado
3. Ejemplo operativo y evidencia
4. Solución propuesta
- Descripción de la solución
Implementación de una capa de software basada en micro-servicios que ejecuten modelos de IA 'destilados' (versiones compactas y eficientes de modelos complejos) directamente en el hardware del vehículo para permitir diagnósticos locales en tiempo real.
- Datos de entrada
Telemetría de buses de datos del vehículo (CAN bus, Ethernet automotive) y logs de eventos internos.
- Procesamiento principal
Inferencia local mediante modelos de ML compactos (pruning/compresión), filtrado inteligente de datos para reducir carga de red y gestión asíncrona de estados.
- Resultado / salida
Alertas de salud del sistema sintetizadas, diagnósticos predictivos locales y reportes de disponibilidad operativa.
- Sistema, arquitectura e integración
Se integraría entre la interfaz de hardware de sensores y el BMS (sistema de mando y control de combate), con sincronización selectiva hacia el mantenimiento centralizado.
- Funcionamiento resumido
1. Entrada: Captura de telemetría del vehículo. 2. Procesamiento: Inferencia local mediante modelos destilados en contenedores ligeros. 3. Resultado: Generación de alerta diagnóstica inmediata para el operador. 4. Integración: Reporte al BMS y sincronización diferida vía backhaul.
- Componentes funcionales
- Módulo de inferencia Edge-Native (IA compacta)
- Orquestador ligero de micro-servicios (K3s/Wasm)
- Gestor de sincronización asíncrona para entornos DDIL
- Filtro inteligente de telemetría
5. Aportaciones concretas de SIXTEMA
6. Capacidades reales que respaldan la propuesta
- Capacidad real
Arquitecturas Escalables Cloud-Native
- Proyecto / experiencia
Infraestructura para despliegue de servicios operativos en entornos distribuidos
- Qué demuestra
Capacidad para diseñar y desplegar servicios de software en entornos distribuidos, base necesaria para la orquestación de micro-servicios en el borde
- Nivel evidencia
Alta
- Capacidad real
IA y Soporte a la Decisión
- Proyecto / experiencia
Sistemas de detección de anomalías e identificación de patrones
- Qué demuestra
Experiencia en el desarrollo de algoritmos de IA para análisis de datos, transferible a la creación de modelos de diagnóstico predictivo
- Nivel evidencia
Alta
7. Capacidades futuras o en evolución
- Capacidad futura
Arquitecturas Edge-Cloud Federadas en entornos denegados
- Proyecto / iniciativa
Línea de desarrollo de Nube Táctica
- Estado
En curso
- Resultado esperado
Procesamiento en el extremo de la red (Edge) con resiliencia ante comunicaciones degradadas o jamming, reduciendo la dependencia del backhaul
8. Tecnología involucrada
- Capa / función
Ejecución de cómputo ligero
- Tecnología / patrón
WebAssembly (Wasm)
- Situación en SIXTEMA
Por incorporar
- Responsable / socio
Equipo interno
- Capa / función
Orquestación de micro-servicios
- Tecnología / patrón
K3s (Kubernetes ligero)
- Situación en SIXTEMA
Pendiente de validar
- Responsable / socio
Equipo interno
- Capa / función
Optimización de IA
- Tecnología / patrón
Model Compression/Pruning (Técnicas para reducir el tamaño de modelos de IA)
- Situación en SIXTEMA
Disponible parcialmente
- Responsable / socio
Equipo interno
- Capa / función
Conectividad táctica
- Tecnología / patrón
MANET (Redes móviles ad-hoc)
- Situación en SIXTEMA
Aportada por socio
- Responsable / socio
Socio integrador/comunicaciones
9. Encaje con programas y marcos europeos
- Programa europeo
EDF
- Convocatoria / topic
Pendiente de búsqueda
- Marco / estándar prioritario
Superioridad de la información y Nube Táctica
- Valoración del encaje
Alto
- Justificación
La propuesta se alinea directamente con las prioridades del Fondo Europeo de Defensa en cuanto a nube táctica e inteligencia de datos en el borde.
- Fuente de referencia
financiacion.md (Propuesta)
10. Diferenciación aportada
- Diferenciador
Especialización en la capa de datos sobre hardware existente
- Por qué es relevante
Permite optimizar la inteligencia sin requerir el rediseño físico del vehículo (Materiel), facilitando la adopción por parte del usuario final
- Evidencia
Posicionamiento estratégico como socio especialista en capa de datos y C2
- Diferenciador
Enfoque de arquitectura federada Edge-Cloud
- Por qué es relevante
Garantiza la operatividad en entornos DDIL (comunicaciones denegadas, degradadas, intermitentes o limitadas) mediante el procesamiento local
- Evidencia
Capacidades en desarrollo de Arquitecturas Edge-Cloud Federadas
11. Actores objetivo y vías de entrada
- Actor identificado
Airbus Defence and Space
- Necesidad / interés
Digitalización de plataformas terrestres y capacidades de nube táctica
- Vía de entrada
Consorcio
- Relación actual
Existente
- Actor identificado
Indra
- Necesidad / interés
Sistemas de diagnóstico avanzado y autonomía en vehículos tácticos
- Vía de entrada
Tractora
- Relación actual
Sin relación
- Actor identificado
DGAM (Ministerio de Defensa)
- Necesidad / interés
Aumento de la disponibilidad operativa y reducción del downtime de vehículos
- Vía de entrada
Convocatoria
- Relación actual
Incipiente
12. Brechas y dependencias
- Brecha / dependencia
Acceso a flujos de telemetría específicos (CAN bus y Ethernet automotive) de vehículos tácticos reales
- Impacto
Sin datos reales para el entrenamiento y validación, los modelos destilados podrían carecer de precisión operativa
- Cómo cubrirla
Establecer acuerdos de colaboración con integradores de plataformas o el Ministerio de Defensa (DGAM)
- Responsable potencial
Socio tractora / DGAM
- Brecha / dependencia
Compatibilidad del hardware actual con capas de virtualización ligera (K3s/Wasm)
- Impacto
Si el hardware es cerrado o extremadamente antiguo, la solución software no podrá desplegarse sin cambios en el Materiel (material y equipo)
- Cómo cubrirla
Realizar un análisis técnico de las especificaciones de cómputo de los vehículos objetivo
- Responsable potencial
Equipo interno / Integrador de plataforma
- Brecha / dependencia
Cuantificación del impacto operativo (downtime) por falta de diagnóstico local
- Impacto
Dificulta la justificación económica y el cálculo del ROI para convocatorias de financiación
- Cómo cubrirla
Entrevistas con unidades de mantenimiento logístico del ejército
- Responsable potencial
Analista de negocio / Usuario institucional
13. Valoración final por criterios
| Criterio | Valoración | Justificación |
|---|---|---|
| Relevancia del problema | Alta | Afecta directamente la disponibilidad operativa y autonomía en entornos DDIL (comunicaciones degradadas). |
| Calidad de la evidencia | Media | Sólida en la descripción del problema, pero insuficiente en métricas cuantitativas de impacto. |
| Encaje con SIXTEMA | Alta | Alineado con capacidades de Arquitecturas Edge-Cloud Federadas y Cloud-Native. |
| Capacidades reales disponibles | Alta | La empresa ya desarrolla la base técnica necesaria para ejecutar esta oportunidad. |
| Diferenciación | Media | El valor reside en la optimización de software (destilación) sobre hardware existente, no en el hardware per se. |
| Encaje europeo | Alta | Alineado con prioridades de 'Nube Táctica' y 'Superioridad de la Información' del EDF (European Defence Fund). |
| Actor o vía de entrada identificada | Media | Identificados integradores como Airbus/Indra, pero sin relación formal establecida para este caso. |
| Potencial dual | Alta | Aplicable a vehículos de emergencia en zonas de catástrofe sin conectividad. |
| Madurez preliminar | Baja | Se encuentra en fase de prototipo/concepto (TRL 3-4). |
| Cobertura brecha tecnológica | Alta | Resuelve la tensión entre volumen de datos y restricciones SWaP (espacio, peso y potencia). |
| Autonomía respecto a socios | Media | Dependencia alta de un socio que facilite el acceso al hardware y datos del vehículo. |
| Viabilidad preliminar | Alta | Técnicamente viable mediante Wasm y pruning, siempre que el hardware lo permita. |
14. Decisión y conclusión final
- Resultado
Avanzar con condiciones
- Condiciones para avanzar
Validación técnica obligatoria de la compatibilidad del hardware actual de los vehículos tácticos con contenedores ligeros o WebAssembly.
- Validaciones pendientes
Confirmar acceso a flujos de datos reales (CAN bus) y cuantificar el tiempo de inactividad operativo causado por la dependencia del backhaul.
- Próximo hito
Definición de un caso de uso concreto con un integrador de plataformas para validar el hardware objetivo.
- Síntesis
Solución crítica para eliminar la dependencia del enlace de retorno (backhaul) en diagnósticos de vehículos tácticos. Encaja perfectamente con las capacidades Edge-Cloud de SIXTEMA y tiene alta tracción en fondos europeos (EDF). El éxito depende estrictamente de la compatibilidad del hardware existente y el acceso a datos reales.
15. Fuentes y trazabilidad
Sin referencias registradas.Evidencias del clúster: ev_0005, ev_0007