Por: Yousef Ramazani La inteligencia artificial se ha convertido en un componente cada vez más importante de la industria aeroespacial iraní, donde expertos y tecnólogos nacionales han desarrollado y localizado tecnologías que integran aprendizaje automático, procesamiento de imágenes y sistemas autónomos en aplicaciones que abarcan desde la observación por satélite y los vuelos coordinados de drones hasta la guía avanzada de misiles y el mando y control integrado de la defensa aérea. Esto ocurre cuando el mundo se encuentra en el umbral de una nueva revolución tecnológica, en la que la inteligencia artificial ya no es una herramienta periférica, sino que desempeña cada vez más la función de núcleo inteligente tanto de los sistemas de defensa como de los sistemas comerciales. La integración de la inteligencia artificial en las industrias modernas está redefiniendo los conceptos tradicionales de poder tecnológico, al reforzar la disuasión, la eficiencia operativa y las capacidades autónomas de los Estados. Conscientes de la rápida transformación del panorama tecnológico mundial, los tecnólogos e investigadores iraníes se han centrado en combinar la inteligencia artificial con las tecnologías aeroespaciales y en desarrollar capacidades nacionales en aprendizaje automático avanzado, visión por computador y algoritmos de procesamiento de imágenes.
Entre sus avances figuran sistemas de defensa diseñados para analizar amenazas y facilitar una rápida toma de decisiones, así como sistemas coordinados de drones capaces de operar colectivamente y de forma autónoma. La integración de la inteligencia artificial con las tecnologías aeroespaciales ya no se limita al ámbito militar. También está emergiendo como un motor de transformación en sectores estratégicos y comerciales, desde el análisis de datos satelitales y la agricultura de precisión hasta la navegación, la vigilancia medioambiental y los sistemas de defensa. Irán ha avanzado progresivamente más allá de las fases experimental y conceptual hacia el despliegue práctico de estas tecnologías.
En consecuencia, la inteligencia artificial desempeña un papel cada vez mayor en la mejora de la productividad, la precisión operativa, la autosuficiencia tecnológica y las capacidades aeroespaciales generales del país. Irán, actor clave en el campo de inteligencia artificial en la región | HISPANTV El titular de Comunicaciones de Irán afirma que el país es un actor crucial en el campo de la Inteligencia Artificial (IA) en la región del Golfo Pérsico. Mando y control integrados: los sistemas Payambare Azam (El Gran Profeta) Una de las aplicaciones más importantes de la computación inteligente en el ámbito aeroespacial y de la defensa aérea es el mando y control. Una red de defensa aérea debe procesar información procedente de múltiples fuentes, incluidos radares de vigilancia, sensores pasivos, sistemas electroópticos y puestos de observación.
Cada sensor proporciona únicamente una visión parcial del entorno, con diferencias en cuanto a precisión, frecuencia de actualización, cobertura y limitaciones técnicas. El objetivo de un sistema integrado de mando y control es transformar estas observaciones dispares en una imagen operativa común, permitiendo a los comandantes evaluar las amenazas y tomar decisiones fundamentadas con rapidez. El sistema integrado de mando y control de defensa aérea iraní Payambare Azam, junto con sistemas tácticos como Fakur, representa una arquitectura nacional de software y comunicaciones diseñada para conectar sensores, centros de mando y unidades defensivas. Las descripciones del sistema incluyen capacidades como el seguimiento de objetivos, la evaluación de amenazas, el apoyo a la toma de decisiones de los sistemas de misiles, la asignación de armas y la predicción de posibles movimientos del enemigo.
El sistema está concebido para proporcionar a los comandantes una visión consolidada del campo de batalla, permitiéndoles evaluar la información recibida y adoptar decisiones operativas oportunas. Según fuentes conocedoras del sistema, Payambare Azam incorpora inteligencia artificial para apoyar el seguimiento y la predicción de objetivos, acelerar la toma de decisiones y procesar e integrar grandes volúmenes de datos procedentes de múltiples fuentes. Estas capacidades están destinadas a facilitar análisis complejos, identificar posibles amenazas y mejorar la eficiencia general de las operaciones de defensa aérea. Un sistema moderno de mando y control de defensa aérea no necesariamente “piensa” como un ser humano.
Sus funciones computacionales suelen comprender varios procesos interconectados. La fusión de sensores combina información procedente de radares, sistemas electroópticos, inteligencia de señales y otras fuentes para crear una imagen más completa de cada objeto. La gestión de trayectorias permite estimar la posición, velocidad y trayectoria de aeronaves, misiles o vehículos aéreos no tripulados (UAV) y predecir sus posibles posiciones futuras. La clasificación ayuda a distinguir diferentes tipos de objetos a partir de sus características observadas, mientras que la evaluación de amenazas determina qué trayectorias requieren mayor atención.
La gestión de recursos ayuda posteriormente a asignar los sistemas y armas defensivos disponibles a las amenazas identificadas. Finalmente, la interfaz hombre-máquina presenta la información procesada a los comandantes y operadores, permitiendo a los responsables humanos interpretar la situación general y determinar la respuesta adecuada. Ejército de Irán, a la vanguardia en guerra electrónica e IA | HISPANTV El jefe de Estado Mayor de FF.AA. de Irán destaca la destreza del Ejército iraní en usar la inteligencia artificial y equipos de guerra electrónica para defender del país. Sahm: aplicación del aprendizaje automático a imágenes satelitales El sistema inteligente de observación por satélite Sahm, desarrollado por la empresa iraní Tiznegar, representa una de las aplicaciones mejor documentadas de la inteligencia artificial en el sector aeroespacial iraní.
El sistema consta de dos componentes principales. El primero es un motor de procesamiento de imágenes satelitales. Desde 2019, el equipo de investigación y desarrollo de la empresa trabaja en el diseño y desarrollo, mediante Python, de algoritmos de procesamiento de imágenes satelitales multiespectrales destinados a detectar y analizar fenómenos medioambientales. Los algoritmos y modelos matemáticos se desarrollan utilizando datos obtenidos sobre el terreno, así como mapas y estudios de mayor escala.
Estos conjuntos de datos sirven como material de referencia para probar y validar los algoritmos, además de entrenar los modelos de aprendizaje automático. El principio básico de Sahm es relativamente sencillo. Los satélites de observación terrestre registran la radiación electromagnética reflejada o emitida en varias bandas espectrales. La vegetación, el agua, el suelo, los edificios, el humo y otros materiales interactúan de manera diferente con las distintas longitudes de onda.
Los ordenadores pueden, por tanto, analizar estas diferencias espectrales para identificar tipos de cobertura terrestre y detectar cambios medioambientales. El aprendizaje automático puede mejorar aún más este proceso mediante el entrenamiento de algoritmos con ejemplos cuya clasificación correcta ya se conoce. Las observaciones terrestres, la información catastral y las imágenes satelitales previamente interpretadas pueden utilizarse como datos de entrenamiento y validación. Una vez entrenado, un modelo puede clasificar nuevas imágenes satelitales y generar capas geográficas que identifiquen fenómenos como terrenos agrícolas, estrés de la vegetación, masas de agua, incendios y otros cambios medioambientales.
Por ejemplo, un algoritmo diseñado para identificar zonas cultivadas puede utilizar datos recopilados mediante estudios del terreno y registros catastrales para establecer criterios cuantitativos destinados a evaluar y analizar imágenes satelitales. Una vez que el algoritmo de procesamiento genera sus resultados, la información puede vincularse a bases de datos descriptivas y convertirse en informes específicos de cada ubicación. El segundo componente es una plataforma Web GIS. Esta plataforma crea y mantiene bases de datos que contienen información espacial y descriptiva generada a partir de los algoritmos de procesamiento de imágenes satelitales, lo que permite analizar, presentar y visualizar geográficamente los resultados.
Sahm es, por tanto, algo más que un programa convencional de procesamiento de imágenes. Su arquitectura combina un motor de procesamiento de imágenes con un entorno GIS, permitiendo conectar las imágenes satelitales procesadas con bases de datos geográficas y descriptivas y presentarlas mediante mapas, resultados analíticos e informes. Las descripciones del sistema han identificado aplicaciones en agricultura, vigilancia de inundaciones, detección de incendios, gestión de recursos hídricos y seguimiento de contaminantes atmosféricos. El sistema ilustra cómo la inteligencia artificial puede transformar las imágenes satelitales, pasando de ser simples datos visuales en bruto a convertirse en información geográfica estructurada para la vigilancia medioambiental y la gestión de recursos. ¿Cómo el enjambre de drones ‘similar a un ser extraterrestre’ de Irán sacudió inteligencia militar de EEUU? | HISPANTV Cuando un piloto estadounidense de un F-15E Strike Eagle, tras eyectarse sobre el centro de Irán, describió haber visto drones iraníes desplazándose como una única entidad coordinada que se asemejaba a una gigantesca medusa, su testimonio desencadenó un intenso debate dentro de los círculos de inteligencia estadounidenses sobre si Teherán había desplegado en secreto una de las capacidades de enjambres autónomos de drones más avanzadas jamás observadas en combate.
Vuelos coordinados de drones: inteligencia de enjambre en el cielo Otro importante ámbito de desarrollo es el vuelo coordinado de múltiples UAV, en el que varios drones operan simultáneamente bajo un sistema común de control y planificación. Según fuentes conocedoras del proyecto, una empresa tecnológica nacional, tras obtener los permisos necesarios de la Organización de Aviación Civil y de otras autoridades competentes, desarrolló tecnologías nacionales para sistemas de vuelo inteligente y control colectivo de drones. El sistema fue presentado por primera vez en la provincia de Qazvin, donde decenas de drones realizaron vuelos coordinados, formaciones y exhibiciones aéreas utilizando un sistema de planificación desarrollado en el país. La demostración exigió una sincronización precisa entre las aeronaves, además de tecnologías avanzadas de navegación, comunicación y gestión del vuelo.
Coordinar un grupo de drones es considerablemente más complejo que programar un único UAV para seguir una ruta predeterminada. Cada aeronave debe mantener continuamente su propia posición, altitud, velocidad y orientación, al tiempo que conserva una relación adecuada con los demás aparatos de la formación. Un sistema funcional de múltiples UAV implica, por tanto, varias capacidades interconectadas. La localización permite a cada aeronave determinar su posición; la comunicación permite a los drones intercambiar información sobre su estado y su entorno; y el control de formación determina sus posiciones relativas.
La prevención de colisiones mantiene una separación segura, mientras que la planificación de trayectorias establece las rutas de vuelo adecuadas. La sincronización garantiza que las maniobras coordinadas se produzcan dentro de los márgenes temporales requeridos, mientras que la gestión de fallos permite a la formación responder a problemas como la pérdida de una aeronave o una interrupción de las comunicaciones. Durante la demostración de Qazvin, drones equipados con algoritmos de vuelo autónomo y sistemas avanzados de comunicación realizaron vuelos sincronizados, cambios coordinados de formación, patrones geométricos y maniobras individuales y colectivas planificadas. La tecnología subyacente se basa en conceptos como la inteligencia de enjambre y el control multiagente, en los que cada aeronave sigue reglas distribuidas mientras coordina su comportamiento con los demás integrantes del grupo.
La inteligencia artificial puede respaldar este proceso ayudando a automatizar la coordinación, la sincronización y la adaptación de múltiples aeronaves. Esta misma tecnología fundamental tiene potenciales aplicaciones civiles, entre ellas exhibiciones aéreas sincronizadas, inspección de infraestructuras, levantamientos topográficos, búsqueda y rescate, respuesta ante desastres y vigilancia medioambiental. La importancia de la tecnología multi-UAV va, por tanto, más allá de permitir que numerosos drones vuelen juntos. La transición más importante es hacia la autonomía distribuida: un sistema en el que múltiples aeronaves pueden coordinar su comportamiento mientras responden continuamente a la información procedente de sus propios sensores y de la red en su conjunto.
Qassem Basir: guía avanzada de misiles con adquisición de objetivos asistida por IA El misil Qasem Basir, capaz de alcanzar objetivos situados a más de 1200 kilómetros, representa uno de los desarrollos recientes más importantes de Irán en materia de tecnología de misiles. Irán presentó públicamente el misil balístico de combustible sólido en mayo de 2025, y sus autoridades describieron mejoras en la guía, la maniobrabilidad y la capacidad de operar sin depender del GPS. El misil fue probado el 17 de abril de 2025. Las autoridades iraníes aseguran que puede distinguir un objetivo designado entre múltiples objetos y alcanzar una precisión de aproximadamente un metro.
El misil incorpora un buscador electroóptico o de imágenes avanzado diseñado para facilitar el reconocimiento del objetivo y la guía en la fase terminal. Este sistema puede proporcionar al misil información visual sobre su entorno durante la etapa final del vuelo, complementando su sistema de navegación interno. Las descripciones de expertos han asociado la inteligencia artificial con dos funciones principales. La primera es la navegación, lo que significa que las técnicas de aprendizaje automático podrían utilizarse para analizar datos de sensores, compensar errores de navegación y mejorar las estimaciones de la posición y trayectoria del misil en condiciones cambiantes.
La segunda es la visión artificial, en la que los algoritmos de procesamiento de imágenes pueden ayudar al buscador electroóptico a identificar y seguir un objeto designado durante la fase terminal. El uso de la guía terminal electroóptica es tecnológicamente significativo porque los sensores de imagen proporcionan información sobre el entorno del objetivo que difiere fundamentalmente de los datos disponibles únicamente mediante la navegación inercial. Esto puede permitir que un sistema de guiado actualice su comprensión del objetivo durante la fase final del vuelo sin depender exclusivamente del posicionamiento basado en satélites. El misil está diseñado para operar en entornos sometidos a contramedidas electrónicas y ha sido probado con éxito en condiciones exigentes.
Equipo basado en IA eleva precisión de la Armada del CGRI de Irán | HISPANTV El Cuerpo de Guardianes de la Revolución Islámica (CGRI) de Irán ha elogiado el aumento en las capacidades de ataque preciso de sus nuevos equipos militares incorporados. Cartografía aérea asistida por IA: UAV inteligente de reconocimiento Otro ejemplo de integración de la IA en el sector aeroespacial iraní es un vehículo aéreo no tripulado capaz de ser controlado a distancia y utilizado para realizar operaciones de cartografía e identificar objetos específicos en imágenes en numerosos ámbitos, incluidos la construcción, la agricultura y otras aplicaciones. El UAV está equipado con visión artificial, que incluye una cámara de imagen, así como procesamiento de imágenes y aprendizaje automático en línea desde la estación terrestre. En el ámbito agrícola, puede utilizarse para identificar especies vegetales, el color de las plantas y de las hojas de los árboles, así como imágenes en forma de texturas desde grandes alturas.
Además de ofrecer una elevada precisión y velocidad, este dron permite atravesar zonas peligrosas y de difícil acceso en cualquier momento y posibilita el uso de cámaras no métricas en lugar de cámaras métricas, una característica técnica particularmente interesante. El sistema consta de tres componentes físicos: navegación, adquisición de datos y estación terrestre, además de un componente de software. El software del UAV incluye control de navegación, planificación del vuelo, preparación y procesamiento de las imágenes recibidas desde tierra y análisis del contenido de las imágenes mediante inteligencia artificial. En este UAV de reconocimiento, la inteligencia artificial desempeña un papel central en la visión artificial y el análisis automático de imágenes.
El sistema utiliza algoritmos de aprendizaje automático para procesar datos de imagen en tiempo real en la estación terrestre, con el fin de identificar automáticamente objetos, patrones o características específicas, como el tipo de planta, el color de las hojas o la textura del terreno. Esta tecnología permite al dron tomar decisiones inteligentes sobre las rutas de vuelo o los puntos de interés para la cartografía, proporcionando datos espaciales y de imagen precisos sin necesidad de un control humano directo. Si el procesamiento mediante aprendizaje automático tiene lugar en la estación terrestre, el sistema se describe mejor como una plataforma de cartografía aérea asistida por IA que como una aeronave de IA completamente autónoma. De hecho, esto resulta más interesante porque ilustra una arquitectura práctica que integra sensores aéreos, comunicaciones, computación terrestre, aprendizaje automático y GIS.
Importancia más amplia de los avances de Irán en IA aeroespacial En conjunto, estos ejemplos demuestran algo más significativo que el creciente uso de la inteligencia artificial por parte de Irán. Apuntan a la aparición de una arquitectura tecnológica más amplia, en la que sensores, redes de comunicaciones, sistemas informáticos y herramientas automatizadas de apoyo a la toma de decisiones están cada vez más interconectados. Las imágenes satelitales pueden transformarse en inteligencia geográfica mediante el aprendizaje automático, mientras que los UAV pueden utilizar la visión artificial para convertir fotografías aéreas en mapas e información analítica. Múltiples drones pueden coordinar sus movimientos mediante sistemas de control distribuido, mientras que las redes de defensa aérea pueden integrar información procedente de numerosos sensores en una imagen operativa común.
Del mismo modo, los misiles avanzados pueden combinar la navegación inercial con sensores electroópticos y sistemas de guía terminal. La importancia de estos avances reside menos en la idea de que Irán haya creado máquinas autónomas capaces de sustituir el juicio humano y más en la integración gradual de la inteligencia artificial en la captación de información, su interpretación, la coordinación y el apoyo a la toma de decisiones. La localización de tecnologías de procesamiento de imágenes satelitales mediante sistemas como Sahm, junto con la demostración práctica de vuelos coordinados de drones, ilustra cómo las capacidades nacionales de investigación e ingeniería pueden emplearse para desarrollar tecnologías especializadas y reducir la dependencia de sistemas extranjeros. En consecuencia, la inteligencia artificial se está convirtiendo en una tecnología estratégica cada vez más importante para el sector aeroespacial iraní.
Sus aplicaciones abarcan desde la observación de la Tierra y la gestión de los recursos naturales hasta la navegación, los sistemas autónomos y la defensa aérea, reflejando una tendencia mundial más amplia hacia la integración de la computación inteligente con las tecnologías aeroespaciales. Texto recogido de un artículo publicado en PressTV