{"id":4448,"date":"2026-06-27T20:42:00","date_gmt":"2026-06-27T18:42:00","guid":{"rendered":"https:\/\/okdiario.com\/techy\/?p=4448"},"modified":"2026-06-26T13:36:11","modified_gmt":"2026-06-26T11:36:11","slug":"utilizan-el-cerebro-de-las-abejas-para-crear-drones-diminutos-capaces-de-regresar-a-su-base-sin-mapas-ni-gps","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/okdiario.com\/techy\/utilizan-el-cerebro-de-las-abejas-para-crear-drones-diminutos-capaces-de-regresar-a-su-base-sin-mapas-ni-gps\/4448\/","title":{"rendered":"Utilizan el cerebro de las abejas para crear drones diminutos capaces de regresar a su base sin mapas ni GPS"},"content":{"rendered":"\n

Un dron peque\u00f1o no suele tenerlo f\u00e1cil cuando se queda sin GPS<\/a>. Para orientarse necesita sensores, mapas, memoria y bastante potencia de c\u00e1lculo. Una abeja, en cambio, hace algo parecido cada d\u00eda con un cerebro diminuto, del tama\u00f1o de una semilla de s\u00e9samo.<\/p>\n\n\n\n

Esa comparaci\u00f3n ha inspirado a un equipo de la Universidad Tecnol\u00f3gica de Delft<\/a>. Sus investigadores han creado Bee-Nav, un sistema de navegaci\u00f3n que permite a un dron salir, alejarse y volver al punto de partida sin mapa detallado ni se\u00f1al GPS. Lo m\u00e1s llamativo es la memoria usada en las pruebas grandes, solo 42 kilobytes, menos que muchos archivos de texto corrientes.<\/p>\n\n\n\n

Drones que copian a las abejas<\/h2>\n\n\n\n

Bee-Nav imita una conducta conocida de las abejas mel\u00edferas. Antes de alejarse de la colmena, estos insectos hacen vuelos cortos de aprendizaje alrededor de su casa. Parece un paseo sin importancia, pero ah\u00ed guardan pistas visuales que despu\u00e9s les ayudan a regresar.<\/p>\n\n\n\n

El trabajo fue liderado por investigadores del MAVLab de TU Delft, junto con bi\u00f3logos de la Universidad de Wageningen y de la Universidad Carl von Ossietzky de Oldemburgo. En el art\u00edculo participan Dequan Ou, Jesse Hagenaars, Christophe De Wagter, Florian Muijres, Jacqueline Degen y Guido de Croon, entre otros autores.<\/p>\n\n\n\n

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Guido de Croon, profesor de inteligencia artificial bioinspirada para drones en TU Delft, explic\u00f3 que al equipo le fascinaba que las abejas pudieran \u00abvolar lejos por rutas sinuosas y volver casi rectas\u00bb. Esa frase resume bien el reto. \u00bfC\u00f3mo logra algo as\u00ed un insecto con tan poca capacidad de c\u00e1lculo?<\/p>\n\n\n\n

Un vuelo corto para aprender<\/h2>\n\n\n\n

La clave est\u00e1 en hacer primero un peque\u00f1o vuelo de entrenamiento cerca de la base. Durante ese recorrido, el dron<\/a> toma im\u00e1genes panor\u00e1micas del entorno. No guarda un mapa completo, como har\u00eda un robot m\u00e1s pesado, sino una especie de memoria visual muy compacta.<\/p>\n\n\n\n

Esa memoria se entrena con una red neuronal, un programa que aprende a relacionar datos. En este caso, las im\u00e1genes se conectan con una direcci\u00f3n y una distancia aproximadas hacia casa. Dicho de forma sencilla, el dron aprende qu\u00e9 aspecto tiene el vecindario de su punto de partida.<\/p>\n\n\n\n

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Tambi\u00e9n usa odometr\u00eda, que es una manera de calcular cu\u00e1nto se ha avanzado y hacia d\u00f3nde. Es algo parecido a contar pasos mientras caminas por una zona que no conoces. El problema es que ese c\u00e1lculo se va desviando poco a poco, y ah\u00ed entran las im\u00e1genes para corregir el rumbo cuando el dron se acerca a casa.<\/p>\n\n\n\n

Solo 42 kilobytes de memoria<\/h2>\n\n\n\n

El ahorro de memoria es el punto que hace especial a Bee-Nav. En pruebas de regreso visual dentro de un \u00e1rea peque\u00f1a, el dron us\u00f3 una red neuronal de apenas 3,4 kilobytes y logr\u00f3 volver al punto de partida. En vuelos m\u00e1s largos, tanto en interiores como en exteriores, el sistema necesit\u00f3 42 kilobytes.<\/p>\n\n\n\n

El estudio publicado en Nature indica que el dron regres\u00f3 a menos de medio metro de su base en todos los vuelos de entre 30 y 110 metros. En condiciones exteriores con viento, logr\u00f3 volver en siete de cada diez vuelos de entre 200 y 600 metros. No es perfecto, pero tampoco es una simple demostraci\u00f3n de laboratorio.<\/p>\n\n\n\n

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La diferencia con los sistemas cl\u00e1sicos es importante. Muchos robots aut\u00f3nomos<\/a> construyen mapas tridimensionales detallados, y eso exige ordenadores potentes, m\u00e1s bater\u00eda y m\u00e1s peso. Para un dron muy peque\u00f1o, cada gramo cuenta. Como en una mochila de excursi\u00f3n, meter menos cosas puede cambiarlo todo.<\/p>\n\n\n\n

El viento sigue siendo un problema<\/h2>\n\n\n\n

Las pruebas tambi\u00e9n dejaron claro d\u00f3nde falla todav\u00eda el sistema. En hangares grandes y cerrados, Bee-Nav funcion\u00f3 de forma muy fiable. Fuera, con viento, el dron se inclinaba y la c\u00e1mara ve\u00eda el mundo desde un \u00e1ngulo menos \u00fatil.<\/p>\n\n\n\n

Dequan Ou, primer autor del trabajo y doctorando en TU Delft, reconoci\u00f3 que los resultados son alentadores, pero que el sistema debe hacerse m\u00e1s robusto en condiciones reales. Es un matiz importante. Una cosa es volver a casa en un campo de pruebas y otra moverse entre \u00e1rboles, cables, edificios o r\u00e1fagas cambiantes.<\/p>\n\n\n\n

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Aun as\u00ed, el enfoque tiene una ventaja clara. No necesita reconocer cada detalle del camino completo. Solo debe usar la odometr\u00eda para acercarse y la memoria visual para rematar la vuelta, como quien llega a su barrio y empieza a reconocer una esquina, una fachada o una farola.<\/p>\n\n\n\n

Para qu\u00e9 puede servir Bee-Nav<\/h2>\n\n\n\n

Los investigadores ven aplicaciones en drones ligeros para invernaderos, inspecci\u00f3n de infraestructuras, agricultura y almacenes. En esos lugares, el GPS puede fallar o no estar disponible. Tambi\u00e9n interesa que los robots sean peque\u00f1os y seguros, sobre todo si vuelan cerca de personas o cultivos.<\/p>\n\n\n\n

En la pr\u00e1ctica, un dron con Bee-Nav podr\u00eda salir desde una base, revisar plantas, tuber\u00edas o estanter\u00edas y regresar sin cargar con un ordenador pesado. Eso no elimina la necesidad de sensores ni de controles de seguridad, pero reduce una de las grandes barreras de los robots diminutos.<\/p>\n\n\n\n

El trabajo tambi\u00e9n ofrece pistas a los bi\u00f3logos. Los cient\u00edficos no pueden ver con total precisi\u00f3n qu\u00e9 ocurre dentro del cerebro de una abeja mientras navega, pero s\u00ed pueden probar hip\u00f3tesis en robots. Si un sistema tan peque\u00f1o funciona, quiz\u00e1 la naturaleza use trucos parecidos.<\/p>\n\n\n\n

Una pista desde la naturaleza<\/h2>\n\n\n\n

Bee-Nav no demuestra exactamente c\u00f3mo piensan las abejas. Eso ser\u00eda ir demasiado lejos. Lo que s\u00ed muestra es que una combinaci\u00f3n sencilla de memoria visual y c\u00e1lculo del movimiento puede bastar para regresar desde bastante distancia.<\/p>\n\n\n\n

Al final, la idea es elegante. En vez de pedir a un dron peque\u00f1o que construya un mapa enorme, se le ense\u00f1a a recordar lo justo. Como cuando sales de casa y no memorizas toda la ciudad, solo las se\u00f1ales que te ayudan a volver.<\/p>\n\n\n\n

El estudio oficial se ha publicado en Nature<\/em><\/a>.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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