El proyecto VRPAS (Referencia: RTC2019-007318-8) es un proyecto financiado por el Ministerio de ciencia e Innovación y la agencia estatal de investigación. El objetivo del proyecto “Realidad Virtual, Reinforcement Learning y Registro distribuido para la formación en Sistemas de Aeronaves Pilotadas por Control Remoto (RPAS)” (VRPAS) es investigar y diseñar nuevas técnicas Reinforcement Learning, Deep Learning y Tecnologías de Registro Distribuido para la construcción de una plataforma modular para la predicción, simulación y detección de amenazas en Sistemas de Aeronaves Pilotadas por Control Remoto (RPAS – Remotely Piloted Aircraft Systems), así como la generación de modelos de vuelo y misiones de cara a la formación progresiva y adaptativa de los pilotos. El resultado principal del proyecto será una plataforma basada en una arquitectura modular y escalable capaz de conectarse a los sistemas simuladores existentes, que permita transferir el control de los RPAS de forma distribuida y sobre la cual se integrarán capas modulares para la generación de modelos de vuelo, misiones y amenazas.

Para alcanzar este objetivo, en el proyecto VRPAS se investigara en tecnologías y técnicas altamente innovadoras y que serán realizadas por parte de INSTER, compañía tecnológica y de ingeniería que diseña, desarrolla y fabrica productos y soluciones innovadores para los sectores de Defensa, Seguridad y Telecomunicaciones, en colaboración con el grupo BISITE (Biotecnología, Sistemas Informáticos Inteligentes y Tecnología Educativa) de la Universidad de Salamanca, especializado en el desarrollo y la aplicación de sistemas informáticos inteligentes, incluyendo Deep Learning y Tecnologías de Registro Distribuido, a distintos tipos de problemas. Entre las principales áreas objeto de investigación de este proyecto se encuentran:

• Análisis de fuentes de datos abiertos (Big and Open Linked Data) de cara a la investigación y modelado de la influencia de las condiciones meteorológicas y orográficas en los vuelos de los RPAS (incluyendo vehículos ligeros o drones).
• Investigación en modelos predictivos de la pérdida de señal o cobertura de los RPAS durante los vuelos basados en Deep Learning, así como mecanismos orientados a evitar dichas pérdidas de conexión.
• Investigación en algoritmos inteligentes de Aprendizaje por Refuerzo (Reinforcement Learning) de cara al aprendizaje adaptativo de los pilotos por medio de la generación de misiones en función del progreso de los mismos.
• Investigación en mecanismos basados en Tecnologías de Registro Distribuido (blockchain y Grafos Acíclicos Dirigidos) que permitan evitar ciberataques en los RPAS, como denegación de servicio, radio jamming o ataques de posicionamiento (suplantación de señales GNSS).
• Investigación en técnicas de Visión Artificial basadas en Deep Learning orientadas a detectar amenazas (otros UAV, vehículos, personas o animales, así como comportamientos sospechosos en los mismos) y predecir ataques a los RPAS, así como mecanismos enfocados a recuperarse de dichos ataques.

El proyecto VRPAS se enmarca en el Reto 8 de Seguridad, Protección y Defensa, cuyo principal objetivo es impulsar el desarrollo de tecnologías e innovaciones orientadas reforzar la seguridad pública y las capacidades de defensa a nivel nacional que permitan el desarrollo de nuevas funcionalidades y prestaciones y contribuyan al desarrollo y competitividad del tejido empresarial, y su posicionamiento en el ámbito europeo e internacional. Asimismo, el proyecto VRPAS también se encuadra dentro del Reto 5 de Transporte Sostenible, Inteligente, Conectado e Integrado cuyo objetivo principal es impulsar el establecimiento de un sistema de transporte e infraestructuras eficiente, competitivo y seguro desde el punto de vista energético, medioambiental -impulsando la sustitución progresiva del uso de recursos no renovables e intensivos en la emisión de CO2-, económico y social.