El proyecto ‘Geofake’ de Cotesa es uno de los cinco seleccionados por la Dirección General de Armamento y Material del Ministerio de Defensa, en el marco del programa de Cooperación en Investigación Científica y Desarrollo en Tecnologías Estratégicas (‘Coincidente’).

La convocatoria del Ministerio de Defensa estaba centrada en tres áreas muy concretas, según ha informado Defensa.com:  baterías estructurales, generación de datos sintéticos para inteligencia artificial y defensa antiaérea de baja cota.

En el área de generación de datos sintéticos para inteligencia artificial se han seleccionado dos programas. El primero de ellos es ‘Generación de falso conocimiento sobre la Tierra’ (‘Geofake’, por sus siglas en inglés: Generation of false knowledge about earth), que ha sido presentado por Cotesa, a través de la línea Ageo (Área de análisis Geoespacial y Observación de la tierra).

Con este proyecto, Cotesa pretende generar ‘datasets’ sintéticos de forma automática o semi automática para aplicar en modelos de inteligencia artificial sobre imágenes de satélite, lo que es importante tanto en usos civiles como militares relacionados con la observación de la tierra.

En primer lugar, la generación automática de ‘datasets’ sintéticos permite aumentar la cantidad y variedad de datos disponibles para entrenar los modelos de IA. Esto es especialmente relevante en el caso de imágenes de satélite, donde la obtención de datos reales puede ser costosa y limitada. Al generar datos sintéticos, se pueden simular diferentes condiciones atmosféricas, horarios del día y perspectivas, lo que permite entrenar los modelos de IA en escenarios más diversos y realistas.

Adicionalmente, la generación automática de ‘datasets’ sintéticos facilita la creación de ‘datasets’ etiquetados, lo que es crucial para el entrenamiento y evaluación de los modelos de IA. Al generar datos sintéticos, se puede controlar y etiquetar cada elemento

de la imagen, como la presencia de objetos, la clasificación de usos del suelo (LULC) o la detección de cambios. Esto permite mejorar la precisión y confiabilidad de los modelos de IA, ya que se tiene un control total sobre las etiquetas de los datos generados.

Por todo ello y más, la generación automática de ‘datasets’ sintéticos para modelos de IA en imágenes de satélite ofrece la posibilidad de incrementar la cantidad y variedad de datos disponibles, así como controlar y etiquetar de forma precisa los elementos de la imagen. Desde nuestro punto de vista, esto tendrá un impacto significativo en la mejora de la precisión y confiabilidad de los modelos de IA utilizados en aplicaciones civiles y militares relacionadas con la observación de la tierra.

El otro proyecto es un demostrador tecnológico de modelado de supercomputación de datos para el entrenamiento de algoritmos de IA en simulaciones de plumas de motor de misiles y aeronaves, denominado ‘Datia’.

En el área de baterías estructurales, Defensa ha seleccionado una propuesta para el almacenamiento de energía mediante baterías estructurales de material multifuncional para vehículos aéreos no tripulados en aplicaciones militares, de la Universidad Rey Juan Carlos y SCR.

Finalmente, la Dirección General de Armamento y Material ha seleccionado dos proyectos más de interés. Por un lado, el que desarrollará la compañía Instalaza, que llevará a cabo del diseño de un micromisil superficie-aire contra RPAS. Y por otro el proyecto que liderará Escribano (Daa-co), que prevé desarrollar un sistema de defensa aérea de baja y muy baja cota.