Los drones ayudarán a los investigadores a abordar los ataques nucleares, biológicos y químicos

Unos científicos están empleando vehículos y robots desarmados para recopilar información y pruebas en escenas de crímenes o zonas de desastres. Su iniciativa ayudará a salvar vidas.

Los riesgos relacionados con sustancias y explosivos químicos, biológicos, radiológicos y nucleares (SEQBRN) se encuentran entre las principales amenazas para la seguridad. Los accidentes o ataques provocados por estos agentes pueden ser muy peligrosos para las personas. Además, podrían obstaculizar y poner en riesgo las investigaciones forenses posteriores.

Para abordar las dificultades derivadas de la investigación de estos percances, los científicos del proyecto financiado con fondos europeos ROCSAFE están desarrollando estrategias y tecnologías que automatizarán la recogida de pruebas relacionadas con incidentes de SEQBRN. Esto se lleva a cabo empleando vehículos robóticos aéreos (RAV, por sus siglas en inglés) y vehículos robóticos terrestres (RGV, por sus siglas en inglés) controlados a distancia.

Según una noticia aparecida en el medio de comunicación irlandés «TheJournal.ie», un equipo de investigación ha realizado recientemente una prueba para evaluar cómo el personal de intervención inmediata, los equipos de emergencias y los especialistas forenses responderían a ataques con «bombas sucias». Las bombas sucias son artefactos explosivos que combinan residuos radiactivos con explosivos convencionales y que podrían contaminar un área y provocar muertes, lesiones, daños materiales, desordenes sociales y económicos o deterioro medioambiental.

Vehículos robóticos aéreos y terrestres

Como se explica en el sitio web del proyecto ROCSAFE, el objetivo principal es cambiar en esencia cómo se abordan las amenazas de SEQBRN a fin de «garantizar la seguridad de los investigadores forenses al reducir la necesidad de que accedan a escenarios de alto riesgo para determinar la naturaleza de la amenaza y recopilar pruebas forenses».

En primer lugar, los RAV —equipados con cámaras y sistemas de sensores miniaturizados para detectar amenazas radiológicas, nucleares, químicas y biológicas— evaluarán la escena. Todas las imágenes y los datos se transmitirán a un centro de operaciones empleando un programa de gestión centralizada de decisiones. Los datos se analizarán y visualizarán en «una interfaz sofisticada e intuitiva con mapas y vídeos, que muestra los resultados del análisis y proporciona un contexto geográfico para las interpretaciones. Esto permitirá al jefe del operativo evaluar la naturaleza de la amenaza, elaborar un plan de acción y un plan de reconocimiento, recogida y preservación de pruebas, respaldados según sea necesario por el programa de gestión centralizada de decisiones».

Tras este proceso, los RGV se desplegarán en la escena para recoger material o pruebas forenses, con rutas optimizadas automáticamente a fin de evitar riesgos. «Por tanto, ROCSAFE garantizará que las situaciones de amenaza por SEQBRN se evalúen más rápida y exhaustivamente de lo que es posible en la actualidad, y que las pruebas forenses se recojan de manera que no sean desestimadas en los tribunales y sin poner en riesgo al equipo de trabajo». Además, se explica que los RAV y RGV están diseñados a prueba de lluvia y viento y para hacer frente a obstáculos y terrenos difíciles.

El proyecto en curso ROCSAFE (Remotely Operated CBRNe Scene Assessment Forensic Examination) está liderado por la Universidad Nacional de Irlanda en Galway y agrupa a varios expertos de los sectores público y privado, incluidas las fuerzas armadas de Irlanda.

En declaraciones a la revista «Horizon», el profesor Michael Madden de la Universidad Nacional de Irlanda en Galway y coordinador del proyecto comentó: «Ante situaciones de peligro, enviaremos robots y no personas. El objetivo es mejorar la seguridad de los investigadores forenses». A lo que añadió: «Estos sucesos son poco frecuentes. No pasan todos los días».

Para más información, consulte:
Sitio web del proyecto ROCSAFE

fecha de la última modificación: 2018-05-25 17:15:05
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