A todos los que nos gusta el mundo de la aviación, ver despegar una aeronave desde un portaaviones es todo un espectáculo. Durante los despegues es habitual encontrar a operadores y controladores aéreos haciendo señas a los pilotos para que enfilen la pista o se preparen para el despegue. Esta comunicación no verbal es clave para controlar el tráfico a pie de pista y, lógicamente, requiere que controlador y piloto conozcan este lenguaje. Teniendo en cuenta el creciente uso de aeronaves no tripuladas, un equipo del MIT está trabajando en un sistema que permita guiar a los drones mediante los gestos de los controladores de pie de pista.

La idea del equipo de investigadores del MIT es que los drones sean capaces de procesar los gestos de los controladores de la cubierta del portaaviones y, además, sean capaces de distinguir al controlador y sus gestos entre toda la vorágine de la actividad propia del portaaviones. Precisamente, el "ruido de fondo" provocado por la actividad de la cubierta del portaaviones el problema principal que el equipo del MIT, capitaneado por Yale Song, un estudiante de doctorado del Departamento de Ingeniería Electrónica y Ciencias de la Computación, su director de tesis, el profesor Randall Davis y David Demirdjian, un investigador del Laboratorio de Inteligencia Artificial del MIT, ha querido resolver.

El algoritmo desarrollado procesa las imágenes captadas por un sistema de cámaras similar a Kinect (no utilizan el sistema de Microsoft porque el proyecto es anterior a su lanzamiento) que permite reconocer formas tridimensionales y seguir el movimiento de los brazos. A partir de ahí, el sistema capta una imagen tridimensional del controlador y elimina el fondo para comenzar a realizar estimaciones sobre la postura del cuerpo y compararla con una serie de patrones ya predefinidos por el controlador aéreo. La clave del sistema es localizar los gestos de las manos y en la "biblioteca" de patrones corporales, dos informaciones que hacen que el sistema pueda "comprender" la orden que se le ha dado.

Durante las pruebas realizadas, el sistema ha sido cargado con los 24 patrones que más suelen utilizarse a pie de pista, de los cuales aproximadamente un 76% de las órdenes han sido procesadas adecuadamente, lo cual sirve para darnos una idea de la complejidad del sistema y que parece que van en la senda de convertirlo en algo perfectamente viable.