T04-F02 · Sistema de Filtrado Analítico en el Borde (Edge-ISR)
Código original: P-02
Condiciones: Validación técnica de la capacidad de cómputo (CPU/GPU) en UAVs objetivo y definición de umbrales aceptables de falsos negativos.
1. Identificación de la propuesta
- Código
P-02
- Nombre de la propuesta
Sistema de Filtrado Analítico en el Borde (Edge-ISR)
- Origen
Publicación o comunicación de una empresa del sector
- Línea estratégica
Arquitecturas Edge-to-Cloud y procesamiento distribuido
- Dominio
Aéreo
- 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 sistemas de mando y control sufren una saturación analítica debido al volumen masivo de datos generados por sensores ISR (Inteligencia, Vigilancia y Reconocimiento). La arquitectura actual transmite datos crudos hacia centros remotos, superando la capacidad de procesamiento humano y técnico de los analistas.
- Consecuencia principal
Degradación de la velocidad de respuesta en el campo de batalla y pérdida de oportunidad táctica debido a que la inteligencia crítica queda atrapada en un flujo de datos no procesados.
- Usuario afectado
Analista
- Criticidad
Alta
- Frecuencia estimada
Continua
- Entorno de aparición
Desplegado
3. Ejemplo operativo y evidencia
4. Solución propuesta
- Descripción de la solución
Implementar una capa de software embebida en el UAV que realice un pre-procesamiento autónomo (Edge Intelligence) para transformar datos crudos en alertas accionables, transmitiendo solo fragmentos de alta relevancia.
- Datos de entrada
Flujos de sensores ISR (vídeo, radar, acústica) y matrices de objetivos de interés definidos por el mando.
- Procesamiento principal
Inferencia local mediante visión computacional para clasificar datos en Críticos (envío inmediato), Relevantes (resumen) e Irrelevantes (descarte).
- Resultado / salida
Alertas ligeras con metadatos descriptivos y clips de vídeo justificados, integrados en el BMS.
- Sistema, arquitectura e integración
Integrado en la plataforma UAV, conectando el bus de datos del sensor con el enlace de comunicaciones tácticas.
- Funcionamiento resumido
1. Ingesta local de sensores → 2. Análisis de relevancia mediante motor de inferencia → 3. Filtrado y priorización de datos → 4. Envío de alertas optimizadas al BMS.
- Componentes funcionales
- Motor de inferencia local (IA)
- Gestor adaptativo de ancho de banda para entornos DDIL (comunicaciones denegadas, degradadas, intermitentes o limitadas)
- Orquestador de micro-contenedores para actualización de modelos
5. Aportaciones concretas de SIXTEMA
6. Capacidades reales que respaldan la propuesta
- Capacidad real
IA y Soporte a la Decisión
- Proyecto / experiencia
Capacidades actuales de IA
- Qué demuestra
Experiencia en detección de anomalías, identificación de patrones y generación de alertas automatizadas para órganos de mando.
- Nivel evidencia
Alta
- Capacidad real
Plataforma de Datos Geoespaciales (GeoINT)
- Proyecto / experiencia
Sistema de Inteligencia Geoespacial
- Qué demuestra
Capacidad de recopilación, integración y análisis de información georreferenciada multi-sensor.
- Nivel evidencia
Alta
- Capacidad real
Arquitecturas Escalables Cloud-Native
- Proyecto / experiencia
Habilitadores de Nube Táctica
- Qué demuestra
Experiencia en despliegue de servicios operativos en entornos distribuidos y procesamiento en tiempo real.
- Nivel evidencia
Alta
7. Capacidades futuras o en evolución
- Capacidad futura
Arquitecturas Edge-Cloud Federadas en entornos denegados
- Proyecto / iniciativa
Desarrollo interno 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 de centros remotos.
8. Tecnología involucrada
- Capa / función
Inferencia y Análisis Local
- Tecnología / patrón
Visión computacional optimizada para SWaP (limitaciones de tamaño, peso y consumo eléctrico)
- Situación en SIXTEMA
Disponible parcialmente
- Responsable / socio
Equipo interno IA
- Capa / función
Despliegue Dinámico
- Tecnología / patrón
WebAssembly / Micro-contenedores
- Situación en SIXTEMA
Por incorporar
- Responsable / socio
Equipo interno Software/Cloud
- Capa / función
Conectividad Resiliente
- Tecnología / patrón
Gestión adaptativa de ancho de banda para entornos DDIL (comunicaciones denegadas, degradadas, intermitentes o limitadas)
- Situación en SIXTEMA
Pendiente de validar
- Responsable / socio
Equipo interno / Socio comunicaciones
9. Encaje con programas y marcos europeos
- Programa europeo
EDF
- Convocatoria / topic
Pendiente de búsqueda
- Marco / estándar prioritario
Superioridad de la información, C2 y Nube Táctica
- Valoración del encaje
Alto
- Justificación
El EDF prioriza la superioridad de la información y el desarrollo de nubes tácticas, alineándose con la propuesta de Edge Intelligence para reducir latencias.
- Fuente de referencia
financiacion.md (Propuesta)
10. Diferenciación aportada
- Diferenciador
Integración Cloud-Edge Federada
- Por qué es relevante
Permite mover la inteligencia al borde del campo de batalla manteniendo la coherencia con el mando central, evitando cuellos de botella analíticos.
- Evidencia
Capacidad en desarrollo de Arquitecturas Edge-Cloud Federadas
- Diferenciador
Enfoque Dual (Defensa + Protección Civil)
- Por qué es relevante
El motor de filtrado ISR es transferible a gestión de emergencias e incendios forestales, aumentando la rentabilidad y el mercado del desarrollo.
- Evidencia
Estrategia de Transferencia Tecnológica Dual
11. Actores objetivo y vías de entrada
- Actor identificado
Airbus Defence and Space
- Necesidad / interés
Optimización de sus plataformas ISR y reducción de saturación de datos en el mando.
- Vía de entrada
Consorcio
- Relación actual
Existente
- Actor identificado
Amper
- Necesidad / interés
Mejora de la eficiencia en la transmisión de datos tácticos y comunicaciones.
- Vía de entrada
Consorcio
- Relación actual
Existente
- Actor identificado
Ministerio de Defensa / DGAM
- Necesidad / interés
Reducción de la latencia de decisión y mejora de la SA (Conciencia Situacional) del comandante.
- Vía de entrada
Tractora
- Relación actual
Incipiente
12. Brechas y dependencias
- Brecha / dependencia
Acceso a hardware real de UAVs para validación de SWaP (limitaciones de tamaño, peso y consumo eléctrico)
- Impacto
Riesgo de que los modelos de inferencia degraden la estabilidad del vuelo o agoten la batería prematuramente
- Cómo cubrirla
Establecer acuerdos de colaboración con integradores de plataforma (ej. Airbus Defence and Space) para pruebas en banco y vuelo
- Responsable potencial
Socio integrador / Equipo de Hardware
- Brecha / dependencia
Integración con buses de datos de sensores ISR de terceros
- Impacto
Dificultad para interceptar flujos de datos crudos si los protocolos son propietarios o cerrados
- Cómo cubrirla
Definir interfaces estándar o solicitar SDKs de acceso a datos a los fabricantes de sensores
- Responsable potencial
Equipo de Integración / Socio tecnológico
- Brecha / dependencia
Métricas cuantitativas de latencia y volumen de backlog actuales
- Impacto
Imposibilidad de medir el éxito real de la solución mediante KPIs (indicadores clave de desempeño) comparativos
- Cómo cubrirla
Realizar entrevistas técnicas con analistas de inteligencia y operadores para estimar tiempos de respuesta actuales
- Responsable potencial
Analista de Negocio / Experto en Dominio
13. Valoración final por criterios
| Criterio | Valoración | Justificación |
|---|---|---|
| Relevancia del problema | Alta | La saturación de datos ISR es un cuello de botella crítico que degrada la SA (Conciencia Situacional) y la velocidad de respuesta. |
| Calidad de la evidencia | Media | Identifica bien el fenómeno operativo, pero carece de métricas cuantitativas exactas sobre latencias. |
| Encaje con SIXTEMA | Alta | Alineado con la línea de Arquitecturas Edge-Cloud Federadas y experiencia en IA para soporte a la decisión. |
| Capacidades reales disponibles | Alta | La empresa ya desarrolla capacidades de procesamiento distribuido en entornos denegados. |
| Diferenciación | Media | El filtrado en el borde es una tendencia, pero la implementación vía micro-contenedores/Wasm aporta agilidad técnica. |
| Encaje europeo | Alta | Prioridad alta en EDF (European Defence Fund) respecto a superioridad de la información y nube táctica. |
| Actor o vía de entrada identificada | Media | Identificados integradores como Airbus, aunque la relación concreta debe validarse. |
| Potencial dual | Alta | Aplicable a protección civil, gestión de incendios forestales y emergencias mediante filtrado de vídeo. |
| Madurez preliminar | Media | Se estima en nivel Prototype (TRL 4-5), requiriendo validación en entornos reales. |
| Cobertura brecha tecnológica | Alta | Resuelve la dependencia del procesamiento remoto y el cuello de botella cognitivo del analista. |
| Autonomía respecto a socios | Media | SIXTEMA domina el software, pero depende totalmente de socios para el acceso al hardware del UAV. |
| Viabilidad preliminar | Alta | Técnicamente plausible mediante tecnologías estándar de visión computacional y Edge Computing. |
14. Decisión y conclusión final
- Resultado
Avanzar con condiciones
- Condiciones para avanzar
Validación técnica de la capacidad de cómputo (CPU/GPU) en UAVs objetivo y definición de umbrales aceptables de falsos negativos.
- Validaciones pendientes
Contraste de la variabilidad del problema entre entornos navales y terrestres; validación de acceso a buses de datos de sensores.
- Próximo hito
Definición de un caso de uso concreto para un prototipo de filtrado basado en una matriz de interés predefinida.
- Síntesis
Solución de alta relevancia que mitiga la saturación de datos ISR mediante Edge Intelligence. Encaja perfectamente con las capacidades de arquitectura distribuida de SIXTEMA y tiene fuerte potencial en convocatorias EDF. La viabilidad depende críticamente de la validación del hardware (SWaP) y el acceso a los sensores.
15. Fuentes y trazabilidad
Sin referencias registradas.Evidencias del clúster: ev_0001, ev_0004