APERTURA

RETO 1 – Detección Inteligente de Amenazas No Cooperativas.
Desarrollar soluciones basadas en inteligencia artificial para identificar embarcaciones u objetos sospechosos en el entorno marítimo que no emiten señales de identificación (AIS u otras). Estas amenazas no cooperativas pueden representar riesgos para la seguridad o la misión. El reto consiste en aplicar técnicas de análisis de imágenes, señales radar y otros sensores, con el objetivo de detectar comportamientos anómalos o patrones que escapen a la lógica habitual del tráfico marítimo. Se valorará la capacidad del sistema para operar en tiempo real y adaptarse a distintos entornos operativos.

RETO 2 – Comportamiento Autónomo Adaptativo.
Implementar sistemas de inteligencia artificial que permitan a un buque autónomo ajustar su comportamiento operativo en función de cambios inesperados en el entorno o en las órdenes recibidas. El objetivo es dotar a la plataforma de una capacidad real de adaptación, permitiéndole modificar su ruta, reconfigurar tareas o ajustar su comportamiento táctico sin intervención humana directa. Se valorarán soluciones que prioricen la resiliencia, la toma de decisiones autónoma y la explicabilidad de las acciones ejecutadas.

RETO 3 – Fusión de Datos y Visión Táctica Compartible.
Crear soluciones de inteligencia artificial capaces de integrar múltiples fuentes de información sensorial (imágenes, radar, AIS, comunicaciones, etc.) para generar una representación coherente y útil del entorno marítimo. Esta visión táctica debe facilitar la toma de decisiones por parte de operadores humanos o sistemas automatizados, y ser fácilmente compartible con otras plataformas o mandos operativos. Se valorará la claridad visual, la contextualización de la información y su usabilidad en operaciones reales.

RETO 4 – Gestión Inteligente del Consumo Energético a Bordo.
Aplicar técnicas de inteligencia artificial para optimizar la gestión energética de los sistemas embarcados en un buque autónomo, considerando la carga computacional, los sensores activos y las necesidades de propulsión. Las soluciones deberán identificar patrones de consumo, prever demandas futuras y aplicar estrategias de ahorro que no comprometan la autonomía operativa del buque. Se valorará especialmente el enfoque hacia eficiencia energética y sostenibilidad.

RETO 5 – Sistemas de visión inteligente.
Los buques, cada vez tienen mayor cantidad y capacidad en sistemas ópticos para detección de objetos de interés en base a las imágenes de los diferentes sistemas de cámaras electro-ópticas e infrarrojas disponibles a bordo. El desarrollo de la aplicación debe ser capaz de recoger la información de diversas cámaras de diferentes tipologías (SVO, IRST, CCTV) y, con la composición de imágenes, crear una imagen única 360º, donde se detecten y clasifiquen elementos del entorno del buque, dando aviso de los más críticos, y compatible en formato SAPIENT, la actitud y elevación del objeto.

RETO 6 – Realidad aumentada/mixta.
En la navegación cada vez se ofrecen más sistemas SVO de apoyo, con conexión a gafas VR como prismáticos de vigilancia de navegación y vigía, controlando el apuntamiento de las cámaras y también cámaras de SVO con apuntamiento de las gafas VR. Esto permite evitar posibles ángulos ciegos en los puentes de navegación y o la operación desde puente auxiliar. Las gafas VR deben disponer de una serie de controles como son el zoom, cambio de EO/IR, y demarcación de líneas como alidada electrónica. Adicionalmente se marcarán en las gafas VR los contactos radar y AIS disponibles.

RETO 7 – PNT.
Por la creciente complejidad de las ECM en el campo de batalla, los sistemas PNT también deben incrementar su capacidad y, por tanto, su coste. Para armamento guiado o sistemas UAS de bajo coste tipo Small, Mini y Micro o RHIBs, el coste de los sistemas PNT empiezan a ser superiores al de la plataforma donde radica.

CAFÉ

RETO 8 – Autopistas de la Información.
La implementación de buques autónomos representa una evolución disruptiva en las operaciones navales, integrando sistemas ciber-físicos avanzados, inteligencia artificial y comunicaciones navales. Sin embargo, esta transformación conlleva importantes retos tecnológicos, especialmente en lo que respecta al uso y dependencia de las autopistas de la información.

RETO 9- Procesamiento Cuántico.
El procesamiento cuántico representa una frontera emergente con potencial para transformar radicalmente la toma de decisiones, el modelado predictivo y la optimización de operaciones en los buques autónomos. Sin embargo, su adopción en entornos navales plantea múltiples desafíos técnicos, operativos y de integración.

RETO 10- Fotónica.
En el contexto de los buques autónomos, la fotónica puede habilitar nuevas capacidades como:

– Sensores ópticos avanzados (LIDAR, espectroscopia, visión infrarroja) en navegación, detección de obstáculos y vigilancia en condiciones adversas.

– Comunicaciones ópticas (láser) que ofrecen alta velocidad y baja latencia, tanto a bordo como entre buques o con estaciones costeras/satélites.

– Procesamiento de señales ópticas para aumentar la velocidad y eficiencia del análisis de datos sin depender exclusivamente de la electrónica convencional.

– Fibra óptica embebida en estructuras del buque para monitorización estructural (SHM[1]), vibraciones, presión y temperatura, en tiempo real y con alta precisión.

[1] Structural Health Monitoring

RETO 11- IoT Naval.
El Internet de las Cosas Naval (IoT Naval) es un pilar clave para la evolución de los buques autónomos, ya que permite conectar sensores, sistemas y subsistemas embarcados y remotos, facilitando la recolección, transmisión y análisis de datos críticos en tiempo real.

En un buque autónomo, los dispositivos IoT deben:

– Monitorizar continuamente sistemas clave del buque (propulsión, navegación, estructura, combustible, carga, medio ambiente).

– Detectar fallos o anomalías automáticamente mediante análisis predictivo.

– Interoperar entre sí y con infraestructuras portuarias, satelitales y de control remoto.

– Reaccionar ante eventos con o sin intervención humana directa, incluso en condiciones hostiles o de conectividad limitada.

RETO 12- Gemelo Digital.
Desarrollar un sistema de gemelo digital que integre inteligencia artificial para representar en tiempo real el estado físico, funcional y operativo de un buque autónomo. Este modelo virtual debe ser capaz de recoger, procesar y correlacionar grandes volúmenes de datos provenientes de sensores, sistemas de navegación, motores y subsistemas críticos, para generar información útil en la toma de decisiones y el mantenimiento predictivo. Se valorarán soluciones que no solo reflejen el estado actual, sino que también anticipen comportamientos futuros, detecten anomalías y propongan acciones correctivas de forma autónoma.

RETO 13- Nube de Combate.
La Nube de Combate es un concepto estratégico y tecnológico que integra plataformas, sensores, armas y sistemas de mando y control distribuidos, todos conectados en red para compartir datos de forma instantánea, segura y colaborativa en un entorno operativo.

En el contexto de los buques autónomos de uso militar o dual (civil-militar), la nube de combate plantea retos tecnológicos complejos, ya que estos buques deben:

– Interactuar en tiempo real con unidades navales, aéreas y terrestres.

– Operar como nodos activos de inteligencia, vigilancia, reconocimiento (ISR) y defensa en entornos multidominio (ciber, espacio, superficie, subsuelo).

– Procesar y compartir datos críticos (sensoriales, de amenazas, de posición) con baja latencia y máxima seguridad.

– Integrarse de forma autónoma y segura en redes militares descentralizadas y resilientes.

RETO 14- Automatización de ataques defensivos.
Crear herramientas que simulen ataques cibernéticos de forma automatizada para evaluar la capacidad de defensa de sistemas relacionados con drones, comunicaciones o dispositivos conectados. Estas simulaciones deben realizarse de manera controlada y ética, evitando impactos no deseados. El objetivo es disponer de un entorno seguro donde testar defensas digitales mediante IA y automatización, con especial atención al seguimiento y reversibilidad de los efectos provocados.

RETO 15- Cifrado Homomórfico para la Nube de Combate
Mejorar el procesamiento en tiempo real de datos sensibles cifrados, pudiendo delegar el cómputo a nodos no confiables sin riesgo de comprometer la confidencialidad e integridad de la información. La solución deberá ser integrable en un entorno de Confianza Cero (“Zero Trust”), compatible con computación en la nube en distintos niveles: “edge computing” (generación y recopilación de datos) y “fog computing”.

RETO 16- Detección de anomalías en entornos IoT Militar.
Desarrollar un sistema de monitorización continua y detección en tiempo real que mediante modelos estadísticos y entrenamiento supervisado de datos sea capaz, mediante IA, identificar patrones complejos de amenazas en entornos IoT.

RETO 17- Sistemas de detección adaptativos.

Creación de arquitecturas software y hardware para la monitorización continua de datos relevantes (como tráfico de red, comportamiento de usuarios, registros de eventos, etc.) para identificar posibles amenazas de seguridad. Lo distintivo de este tipo de sistemas es su capacidad de autoajuste o aprendizaje continuo frente a cambios en el entorno o en los patrones de ataque.

RETO 18- Sistemas embebidos de ciberseguridad.

Crear sistemas computacionales especializados para proteger dispositivos electrónicos integrados frente a amenazas cibernéticas. Con la combinación de hardware y software, estos sistemas realizarán funciones de seguridad de manera autónoma, eficiente y en tiempo real. Los diferentes contextos de aplicación donde se emplean estos sistemas embebidos de ciberseguridad hoy en día son en medicina (marcapasos), dispositios IoT (cámaras IP, cerraduras inteligentes), sistemas militares o espaciales (dispositivos resistentes a ataques físicos y lógico), etc.

RECAPITULACIÓN Y CIERRE