Earthcube y otras siete startups colaboran en el avión de combate del futuro

El ejército francés recurre cada vez más a las startups nacionales para innovar y modernizar sus medios técnicos. Recientemente lo vimos con el soldado volador alimentado por la plataforma Flyboard Air de Zapata. Esto ha sido confirmado una vez más con la selección por parte de la DGA de Earthcube y otras siete startups francesas para llevar a cabo diversos proyectos de estudio destinados a avanzar en el desarrollo de la cabina de los aviones de combate del futuro.

Todos estos proyectos se centran en los desarrollos en curso en torno a Man Machine Teaming (MMT), una iniciativa para desarrollar un sistema cognitivo de combate aéreo para una relación hombre-máquina más amplia y cooperativa.

Dos proyectos de IA para Earthcube

Especializada en el uso de Deep Learning para aplicaciones críticas y en el análisis de imágenes de vigilancia de sitios sensibles, la DGA, Dassault Aviation y Thales han confiado a Earthcube dos misiones por su amplia experiencia en el procesamiento avanzado y automatizado de imágenes de satélite.

El primer proyecto se centra en métodos de aprendizaje multiespectral en imágenes de satélite para detectar objetos y realizar la segmentación semántica de imágenes aéreas de diferentes orígenes espectrales (visibles, infrarrojas, RADAR, hiperespectrales…) Objetivo: optimizar el uso de los datos de los sensores incorporados a una aeronave en función de las limitaciones operativas y permitir el desarrollo de sistemas incorporados -en aeronaves y aviones teledirigidos- aprovechando plenamente la complementariedad entre los instrumentos ópticos y de radar.

El segundo proyecto consiste en la fusión y combinación de resultados de clasificación de diferentes algoritmos de IA para el reconocimiento de blancos en imágenes SAR (Synthetic Aperture Radar). En particular, se evaluarán dos tipos de algoritmos: por un lado, los clasificadores basados en redes neuronales convolucionales y, por otro, los clasificadores resultantes de métodos de aprendizaje automático como los bosques aleatorios o el aumento de gradientes.

Objetivo: obtener el mejor rendimiento aprendiendo con menos datos y maximizando la explicabilidad. La tecnología propuesta permitirá que el sistema tenga una solución de clasificación automática de objetivos en las imágenes SAR que será eficiente y estará menos sujeta a variaciones.

Los otros proyectos seleccionados

Los dos proyectos confiados a EarthCube se encuentran entre los 19 proyectos seleccionados por la DGA, Dassault Aviation y Thales entre 175 propuestas de la iniciativa MMT «Batch 2». Al final, estos proyectos involucran a 16 ETIs, 8 startups y 4 laboratorios. Estos 19 experimentos deberían contribuir a validar la viabilidad de las tecnologías MMT, que se integrarán tan pronto como el Rafale sea renovado en 2030 y luego en el Sistema de Combate Aéreo del Futuro (SCAF).

Entre las startups y otras PYMES seleccionadas de esta manera y cuyas innovaciones han sido reconocidas por el ejército francés se encuentran:

• ProbaYes: para un proyecto de razonamiento en un entorno táctico probabilístico.
• Synapse Development: para la construcción y enriquecimiento de una ontología empresarial basada en recursos textuales y su explotación en un escenario de investigación de la información.
• Naox Technologies: por su sistema de monitoreo en el oído para la cognición y el estado de alerta.
• Ellcie Healthy: una puesta en marcha que trabaja con gafas inteligentes conectadas con un sistema de autoaprendizaje y un proyecto de monitorización de la tripulación mediante foto-oculografía infrarroja.
• Physip: un experto en el análisis del sueño y de la lucidez mental que desarrollará un material conductor innovador para la captura de EEG.
• Artelys: se encarga de optimizar los modelos de misión aprovechando su experiencia en el apoyo a la toma de decisiones, la modelización y la optimización de sistemas, en particular de sistemas energéticos.
• Elter: para un proyecto que aproxima funciones complejas mediante el aprendizaje.
• Numalis: una PYME especializada en el análisis de código y en la detección/corrección de errores y vulnerabilidades, a la que se le ha confiado la tarea de desarrollar sistemas capaces de explicar las decisiones tomadas por una red neuronal.
• Exwex: la startup bretona especializada en los impactos industriales del tiempo trabajará en la fusión de datos meteorológicos de fuentes múltiples para la preparación de la misión y la operación a bordo de un avión de combate.
• Oktal: La PYME trabajará en la producción masiva de datos optrónicos y de radar coherentes por simulación.

También se seleccionaron seis escuelas y ETIs – Enib, Estia, IRT Saint-Exupery, ACSystem, ESI Group y Latesys (anteriormente Latécoère Services) -.

La iniciativa MMT es una gran oportunidad, ya que una cuarta parte de los estudios se confiará a laboratorios, ETIs o PYMEs innovadoras y startups especializadas en Inteligencia Artificial, robótica y nuevas HMIs. El Gobierno y el Ministerio de Defensa desean crear un ecosistema industrial que permita detectar, evaluar, madurar e integrar las innovaciones a largo plazo en el desarrollo de los futuros aviones de combate.