Un paso hacia la guerra autónoma. Un dron puede programar su sistema cerebral de forma autónoma.

Redazione RHC : 9 agosto 2025 08:56

Por primera vez, se ha demostrado que un robot no solo puede ejecutar comandos, sino también programar su propio sistema cerebral de principio a fin. Este avance fue demostrado por Peter Burke, profesor de ingeniería eléctrica e informática de la Universidad de California, Irvine. En su preimpresión, describe cómo, mediante modelos de inteligencia artificial generativa, es posible crear una estación de mando y control completa para un dron, no ubicada en tierra, como suele ser el caso, sino directamente a bordo de la aeronave.

La idea es que el proyecto llame «robot» a dos objetos simultáneamente. El primero es la IA que genera el código del programa; el segundo es un dron basado en Raspberry Pi Zero de 2 W que ejecuta este código. El control de vuelo se realiza típicamente a través de una estación terrestre, como los programas Mission Planner o QGroundControl, que se comunican con el dron mediante un canal de telemetría. Este sistema actúa como un «cerebro» intermedio, desde la planificación de la misión hasta la visualización en tiempo real. El firmware de bajo nivel, como Ardupilot, se ejecuta a bordo del dron, mientras que un sistema de navegación autónomo, como ROS, se encarga de tareas más complejas.

Burke demostró que, con la asignación de tareas adecuada, los modelos de IA generativa pueden encargarse de escribir todo el paquete de software, desde la interacción con MAVLink hasta la creación de una interfaz web. El resultado es WebGCS: un servidor web ubicado en la propia placa del dron, que proporciona un ciclo completo de control en vuelo. El usuario puede conectarse a este sistema a través de una red y emitir comandos mediante un navegador mientras el dispositivo está en vuelo.

El proyecto se implementó en varias fases, a lo largo de una serie de sprints con diferentes herramientas de IA: Claude, Gemini, ChatGPT, así como entornos de desarrollo especializados como Cursor y Windsurf. Inicialmente, las sesiones con Claude incluyeron solicitudes para escribir código Python para volar el dron a 15 metros, crear una página web con un botón de despegue, mostrar un mapa con la ubicación GPS y permitir hacer clic para especificar un destino. La IA generaba entonces un script de instalación, que incluía toda la estructura de archivos. Sin embargo, debido a la ventana de contexto limitada, Claude no pudo procesar toda la cadena de solicitudes.

La ejecución de Gemini 2.5 falló debido a errores en los scripts de bash, y Cursor generó un prototipo funcional, que, sin embargo, requirió refactorización ya que el volumen de código excedía los límites del modelo. El cuarto sprint con Windsurf fue un éxito: requirió 100 horas de trabajo humano durante 2,5 semanas y dio como resultado la creación de 10.000 líneas de código. En comparación, el proyecto Cloudstation, con una funcionalidad similar, tardó cuatro años en desarrollarse gracias al esfuerzo de varios estudiantes.

El resultado pone de manifiesto una importante limitación de la IA moderna: su incapacidad para gestionar eficazmente tamaños de código superiores a 10.000 líneas. Según Burke, esto concuerda con investigaciones previas, que demostraron que la precisión del modelo Claude 3.5 de Sonnet en LongSWEBench disminuye del 29 % al 3 % a medida que el contexto aumenta de 32 000 a 256 000 tokens.

A pesar de la naturaleza futurista del proyecto, los desarrolladores han incorporado un elemento de control: la intervención manual a través de un transmisor de respaldo siempre ha sido posible durante el proceso. Esto es necesario dado el potencial de los sistemas de navegación autónomos, que ya están atrayendo la atención de las industrias militar y de inteligencia artificial espacial.

Geolava calificó el experimento de Burke como un hito: según la compañía, el ensamblaje autónomo de un centro de mando en el cielo sienta las bases para un nuevo paradigma de inteligencia espacial, en el que los sensores, la planificación y la toma de decisiones se combinan en un único sistema en tiempo real. Incluso plataformas parcialmente automatizadas como Skydio ya están empezando a cambiar el enfoque del análisis ambiental.

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