ESTADOS UNIDOS. El ingeniero de la Fuerza Aérea y estudiante de doctorado Randall Pietersen está utilizando IA y tecnología de imágenes de próxima generación para detectar daños en el pavimento y municiones sin explotar.
En 2022, Randall Pietersen, un ingeniero civil en los Estados Unidos. La Fuerza Aérea, emprendió una misión de entrenamiento para evaluar los daños en una pista de aeródromo, practicando el protocolo “base recovery” después de un ataque simulado. Durante horas, su equipo caminó sobre el área en equipo de protección química, transmitiendo por radio en geocoordenadas mientras documentaban daños y buscaban amenazas como municiones sin explotar.
El trabajo es estándar para todos los ingenieros de la Fuerza Aérea antes de su despliegue, pero tuvo un significado especial para Pietersen, quien ha pasado los últimos cinco años desarrollando enfoques más rápidos y seguros para evaluar aeródromos como estudiante de maestría y ahora candidato a doctorado y miembro de MathWorks en el MIT. Para Pietersen, el trabajo intensivo en tiempo, minucioso y potencialmente peligroso subrayó el potencial de su investigación para permitir evaluaciones remotas de aeródromos.
“Esa experiencia fue realmente reveladora,” dice Pietersen. “a Weiz se le ha dicho durante casi una década que se está trabajando en un nuevo sistema basado en drones, pero aún está limitado por la incapacidad de identificar municiones sin explotar; desde el aire, se parecen demasiado a rocas o escombros. Incluso las cámaras de ultra alta resolución simplemente no funcionan lo suficientemente bien. La evaluación rápida y remota del aeródromo aún no es la práctica estándar. Weirre todavía solo está preparado para hacer esto a pie, y ahí es donde entra mi investigación.”
El objetivo de Pietersenen es crear sistemas automatizados basados en drones para evaluar los daños en los aeródromos y detectar municiones sin explotar. Esto lo ha llevado por una serie de caminos de investigación, desde el aprendizaje profundo hasta los pequeños sistemas aéreos sin tripulación y la imagen “hiperespectral”, que captura la radiación electromagnética pasiva en un amplio espectro de longitudes de onda. Las imágenes hiperespectrales se están volviendo más baratas, más rápidas y más duraderas, lo que podría hacer que la investigación de Pietersenens sea cada vez más útil en una variedad de aplicaciones que incluyen evaluaciones de agricultura, respuesta a emergencias, minería y construcción.
Encontrar informática y comunidad
Al crecer en un suburbio de Sacramento, California, Pietersen gravitó hacia las matemáticas y la física en la escuela. Pero también era un atleta de campo traviesa y un Eagle Scout, y quería una manera de unir sus intereses.
“Me gustó el desafío multifacético que presentó la Academia de la Fuerza Aérea,”, dice Pietersen. “Mi familia no tiene un historial de servicio, pero los reclutadores hablaron sobre la educación holística, donde los académicos eran una parte, pero también lo eran la aptitud atlética y el liderazgo. Ese enfoque integral de la experiencia universitaria me atrajo.”
Pietersen se especializó en ingeniería civil como estudiante universitario en la Academia de la Fuerza Aérea, donde comenzó a aprender a realizar investigaciones académicas. Esto requería que aprendiera un poco de programación de computadoras.
“En mi último año, los laboratorios de investigación de la Fuerza Aérea tuvieron algunos proyectos relacionados con el pavimento que cayeron en mi alcance como ingeniero civil, recuerda” Pietersen. “Si bien mi conocimiento del dominio ayudó a definir los problemas iniciales, estaba muy claro que desarrollar las soluciones correctas requeriría una comprensión más profunda de la visión por computadora y la teledetección.”
Los proyectos, que se ocuparon de las evaluaciones del pavimento de los aeródromos y la detección de amenazas, también llevaron a Pietersen a comenzar a usar imágenes hiperespectrales y aprendizaje automático, que construyó cuando llegó al MIT para obtener sus maestrías y doctorado en 2020.
“MIT fue una opción clara para mi investigación porque la escuela tiene una historia tan sólida de asociaciones de investigación y pensamiento multidisciplinario que te ayuda a resolver estos problemas no convencionales, dice” Pietersen. “No hay mejor lugar en el mundo que MIT para trabajos de vanguardia como este.”
Para cuando Pietersen llegó al MIT, headd también abrazó deportes extremos como ultra maratones, paracaidismo y escalada en roca. Parte de eso surgió de su participación en competiciones de habilidades de infantería como estudiante universitario. Las competiciones de varios días son carreras centradas en el ejército en las que equipos de todo el mundo atraviesan montañas y realizan actividades graduadas como el cuidado táctico de víctimas de combate, orientación y puntería.
“La multitud con la que corrí en la universidad estaba realmente interesada en esas cosas, por lo que fue una especie de consecuencia natural de la construcción de relaciones, dice” Pietersen. “Estos eventos te durarían 48 o 72 horas, a veces con un poco de sueño mezclado, y puedes competir con tus amigos y pasar un buen rato.”
Desde que llegó al MIT con su esposa y sus dos hijos, Pietersen ha abrazado a la comunidad local e incluso ha trabajado como instructor de paracaidismo en interiores en New Hampshire, aunque admite que los inviernos de la Costa Este han sido difíciles para él y su familia.
Pietersen fue remoto entre 2022 y 2024, pero no estaba investigando desde la comodidad de una oficina en casa. La capacitación que le mostró la realidad de las evaluaciones de aeródromos tuvo lugar en Florida, y luego fue desplegado en Arabia Saudita. Escribió una de sus publicaciones de la revista PhD desde una tienda de campaña en el desierto.
Ahora de vuelta en el MIT y cerca de la finalización de su doctorado esta primavera, Pietersen está agradecido por todas las personas que lo han apoyado a lo largo de su viaje.
“Ha sido divertido explorar todo tipo de disciplinas de ingeniería diferentes, tratar de resolver las cosas con la ayuda de todos los mentores del MIT y los recursos disponibles para trabajar en estos problemas realmente de nicho, dice” Pietersen.
Investigación con un propósito
En el verano de 2020, Pietersen realizó una pasantía en HALO Trust, una organización humanitaria que trabaja para limpiar minas terrestres y otros explosivos de las áreas afectadas por la guerra. La experiencia demostró otra aplicación poderosa para su trabajo en el MIT.
“Tenemos regiones posteriores al conflicto en todo el mundo donde los niños están tratando de jugar y hay minas terrestres y municiones sin explotar en sus patios traseros, dice” Pietersen. “Ucrania es un buen ejemplo de esto en las noticias de hoy. Siempre quedan restos de guerra. En este momento, las personas tienen que entrar en estas áreas potencialmente peligrosas y limpiarlas, pero las nuevas técnicas de detección remota podrían acelerar ese proceso y hacerlo mucho más seguro
Aunque el trabajo de las maestrías de Pietersenens giraba principalmente en torno a la evaluación del desgaste normal de las estructuras del pavimento, su doctorado se ha centrado en formas de detectar municiones sin explotar y daños más graves.
“Si la pista es atacada, habría bombas y cráteres por todas partes,”, dice Pietersen. “Esto lo convierte en un entorno desafiante para evaluar. Diferentes tipos de sensores extraen diferentes tipos de información y cada uno tiene sus pros y sus contras. Todavía hay mucho trabajo por hacer tanto en el lado del hardware como del software, pero hasta ahora, los datos hiperespectrales parecen ser un discriminador prometedor para los detectores de objetos de aprendizaje profundo
Después de graduarse, Pietersen estará estacionado en Guam, donde los ingenieros de la Fuerza Aérea realizan regularmente las mismas simulaciones de evaluación de aeródromos en las que participó en Florida. Espera que algún día pronto, esas evaluaciones no sean realizadas por humanos con equipo de protección, sino por drones.
“En este momento, confiamos en las líneas visibles del sitio,” Pietersen dice. “Si podemos pasar a soluciones de imágenes espectrales y aprendizaje profundo, finalmente podemos realizar evaluaciones remotas que hagan que todos sean más seguros»
MIT News. W. Z. Traducido al español
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