Su trabajo en tecnología espacial era apasionante. Conseguir posicionar la nave al aterrizar en otro planeta, sin puntos de referencia, no es tarea fácil. Usaban drones. Uno buscaba la forma de enviarlos hasta un tornado, otro simulaba su comportamiento en el laboratorio. Los estudiantes de doctorado Oier Peñagaricano y Pablo Ghiglino, en la Universidad de Michigan (EEUU) y en la de Surrey (Inglaterra) dedicaban sus días a esta singular misión, pero no podían dejar de apenarse por la nula aplicación práctica de su trabajo.

Cuando la Agencia Espacial Europea (ESA) lanzó su incubadora con el objetivo de llevar tecnologías espaciales a usos terrícolas, los jóvenes vieron su oportunidad. “Siempre nos habíamos preguntado si nuestros desarrollos podían servir para mejorar la navegación de los drones”, recuerda Peñagaricano. Cinco años después, su tecnología patentada está ayudando al mayor fabricante de aerogeneradores mundial, Siemens Gamesa, a examinar con mayor eficacia sus ‘desaforados gigantes’.

A principios de 2015, los socios de la actual Alerion, con sede en San Sebastián, detectaron un problema endémico en la industria de la energía eólica. “La compleja forma de los aerogeneradores dificultaba la navegación autónoma por GPS de los drones para su inspección”, comenta el CEO de la empresa. Decidieron entonces sentarse con la compañía más relevante del sector, Siemens-Gamesa (por aquel entonces, solo Gamesa).

De aquella conversación quedó una idea clara: efectivamente había una necesidad, pero los requisitos eran tan exigentes que casi podían confundirse con drones de ciencia ficción. Peñagaricano y Ghiglino no se achicaron, qué va, tenían plena confianza en que su tecnología cumpliría las expectativas.

Tres años después, lanzaron su producto al mercado, una combinación de dron con visión artificial y computación embebida. ¿Su principal atractivo? Su tecnología patentada de navegación autónoma… de forma relativa. Los drones de la competencia se mueven tomando como referencia las coordenadas GPS del aerogenerador, “pero no se puede saber el punto GPS exacto de esta estructura”. Así que resulta inevitable mantener mayor distancia entre la pala y la nave, que a su vez significa una pérdida en la calidad y la cantidad de los datos obtenidos.

El sistema de Alerion rompe con este modelo. A través de sus sensores y cámaras de visión artificial, el dron es capaz de navegar de forma relativa respecto al molino. “Primero identifica el aerogenerador que tiene delante, así como sus diferentes características”, explica Peñagaricano. “Después se acerca a unos tres metros y recorre las palas, sacando fotos y analizándolas”, añade. Así consigue mantener una distancia constante. Esta variable es imprescindible para garantizar una “mayor calidad y fiabilidad de los datos porque la repetibilidad es muy alta y homogénea”. Y es que su tecnología tampoco depende, por ejemplo, del sol que haga ese día.

Otra ventaja diferencial de la empresa española es que su sistema puede referenciar las fotos de forma automática. El dron no solo indica a qué pala hace referencia la imagen captada, sino en qué cara y dónde se encuentra. “Otros necesitan tres días de procesamiento en la nube de las fotografías para poder referenciarlas”, indica el CEO. Todo ello genera inspecciones más rápidas para el cliente final, con mayor fiabilidad y menor coste.

Alerion se encuentra ahora inmerso en el desarrollo de otro proyecto de drones para ensayos no destructivos. “En sectores como la aeronáutica, el petróleo o el gas utilizan ultrasonido o rayos x para saber qué pasa dentro de las estructuras; nosotros podemos verlo con imágenes desde fuera”, comenta. La idea es detectar posibles fallos, incluso antes de que ocurran, y así extender la vida útil del aerogenerador. La clave es que para utilizar esta tecnología hace falta hacerlo por contacto, algo imposible si el dron se mueve por GPS; pero no para ellos.