Los drones de ataque FPV pueden aproximarse a las posiciones militares a baja altura, aprovechar los obstáculos del terreno y reducir el tiempo disponible para detectar una amenaza. En la península de Corea, las zonas urbanizadas, la vegetación densa y el relieve montañoso complican la vigilancia mediante sistemas que dependen de la visibilidad directa. Para responder a este problema, el Ejército de Estados Unidos ha probado una red de sensores que identifica aeronaves pequeñas por el sonido de sus motores y hélices, mediante algoritmos de inteligencia artificial.
El sistema se denomina Project MANOWAR, siglas de Mobile Acoustic Network for Operational Warning and Aerial Reconnaissance. Su desarrollo está dirigido por el 532.º Batallón de Inteligencia Militar, perteneciente a la 501.ª Brigada de Inteligencia Militar del Octavo Ejército estadounidense. Durante ocho meses, la unidad trabajó con el Laboratorio de Investigación del Ejército, la 2.ª División de Infantería, empresas del sector y efectivos surcoreanos para evaluar esta tecnología de detección acústica.
Las actividades incluyeron experimentos de campo de dos semanas en Camp Humphreys y en el aeródromo de Baegiri, donde funciona la Academia de Drones del Ejército surcoreano. Las pruebas principales se realizaron en mayo y septiembre de 2026, mientras que el 13 de noviembre el Ejército estadounidense difundió los resultados del programa. El objetivo era comprobar la capacidad de una red de dispositivos económicos para detectar, clasificar y localizar drones pequeños, incluidos los FPV empleados en ataques directos contra personal y vehículos.
Una red que identifica aeronaves por su sonido
MANOWAR emplea detección acústica pasiva. Sus sensores captan las vibraciones sonoras producidas por las aeronaves, especialmente las asociadas con el funcionamiento de los motores y las hélices. El procesamiento digital permite examinar las características de esas señales y distinguirlas de otros sonidos presentes en el entorno. A diferencia de un radar, este procedimiento no necesita emitir ondas electromagnéticas para localizar una aeronave.
La utilidad de esta tecnología se relaciona con las dificultades que presentan los drones pequeños para los sistemas convencionales. Su tamaño, la baja altura de vuelo y la presencia de edificios, árboles o accidentes geográficos pueden limitar las oportunidades de detección. Los sensores acústicos ofrecen otro medio de vigilancia, aunque su alcance depende de la intensidad del sonido, las condiciones ambientales y las características del dispositivo utilizado.
El proyecto utiliza estructuras fabricadas mediante impresión tridimensional, combinadas con un algoritmo de aprendizaje automático desarrollado por militares especializados en inteligencia y científicos de la División de Detección Mecánica del Laboratorio de Investigación del Ejército. Cada unidad funciona con baterías militares convencionales y participa en una red distribuida, de manera que los sensores también pueden transmitir información procedente de otros dispositivos.
La arquitectura corresponde a una red mallada con capacidad de reorganizar sus conexiones. Cuando un nodo pierde comunicación, los restantes pueden mantener o restablecer rutas alternativas para transmitir los avisos. Esta característica permite distribuir sensores alrededor de posiciones militares sin depender de una única conexión central para cada dispositivo. Sin embargo, la recuperación de las comunicaciones no equivale a recuperar la cobertura acústica de un sensor destruido o inutilizado.
Los avisos se envían a una pantalla local independiente. Así, la detección puede convertirse en información disponible para los operadores encargados de vigilar el espacio aéreo inmediato. El sistema está concebido para proporcionar alerta temprana dentro de una defensa antidrón compuesta por diferentes medios, no para interceptar directamente los aparatos detectados.
Las pruebas de septiembre mejoraron la clasificación de amenazas
El experimento de mayo sirvió para establecer el rendimiento inicial de los sensores. Durante los meses posteriores, los desarrolladores modificaron el procesamiento de las señales y prepararon un modelo de aprendizaje automático más pequeño, capaz de ejecutarse directamente en los dispositivos. Para entrenarlo utilizaron grabaciones obtenidas con los propios sensores y datos clasificados por militares de la especialidad 35T, dedicada al mantenimiento y la integración de sistemas de inteligencia.
El suboficial técnico de tercera clase Sidney Beck, responsable de ciencia de datos del 532.º Batallón, explicó que durante los ensayos de septiembre los operadores observaron detecciones más estables. También se demostró la transmisión de los informes generados por los sensores a través de la red mallada hasta una pantalla local separada. La mejora del modelo permitió avanzar tanto en la clasificación de las señales como en la localización de aeronaves.
Los resultados comunicados por el Ejército situaron la confianza del sistema por encima del 90 % en las ventanas de análisis de amenazas a baja altura. Ese porcentaje corresponde a la confianza de clasificación dentro de los intervalos analizados, no a una tasa de detección del 90 % de todos los drones que se aproximen a una posición. Son mediciones distintas, porque identificar correctamente una señal captada no demuestra que el sistema vaya a detectar cada aeronave presente en una zona determinada.
El rendimiento operativo también depende de la distancia a la que se produce la detección, la frecuencia de falsas alarmas y la precisión con que se determina la posición del objetivo. Estos parámetros son decisivos cuando un dron FPV se aproxima rápidamente a una posición defendida. El tiempo disponible para actuar depende de cuándo se identifica la amenaza, cuánto tarda en transmitirse el aviso y qué medios de respuesta tiene la unidad.
Los sensores acústicos presentan limitaciones físicas propias. El ruido de vehículos, instalaciones industriales y otras actividades puede dificultar la separación de las señales. El viento introduce perturbaciones en los micrófonos, mientras que la distancia reduce la intensidad del sonido recibido. La orientación de la fuente sonora y las características de los micrófonos también afectan al alcance de detección de aeronaves no tripuladas.
La distribución de múltiples sensores permite ampliar las zonas vigiladas y disponer de diferentes puntos de escucha, pero también exige mantener las comunicaciones y procesar señales procedentes de entornos acústicos distintos. Por esta razón, el rendimiento obtenido en un aeródromo constituye una etapa de evaluación y no una demostración de cobertura equivalente en todas las condiciones del terreno coreano.
El Ejército busca extender la tecnología a sus unidades desplegadas
El teniente coronel William Campbell, comandante del 532.º Batallón, relacionó el programa con la proliferación de drones de los grupos 1 y 2 y de aeronaves FPV. Considera que estas amenazas han reducido la seguridad de las zonas situadas detrás de las posiciones de combate, donde tradicionalmente se concentran instalaciones de apoyo, depósitos y unidades logísticas.
MANOWAR responde a esa necesidad mediante dispositivos concebidos para ser económicos, numerosos y reemplazables. La posibilidad de utilizar baterías militares comunes y fabricar estructuras mediante impresión tridimensional facilita el desarrollo de prototipos y la sustitución de componentes. El proyecto contempla su utilización tanto alrededor de pequeñas bases de patrulla como en instalaciones importantes para el sostenimiento de las operaciones militares.
La cooperación con Corea del Sur también forma parte del desarrollo. Los experimentos conjuntos permitieron que militares estadounidenses y surcoreanos evaluaran los procedimientos de alerta e identificaran problemas de integración mientras trabajaban con el sistema. Esta coordinación es relevante para las fuerzas desplegadas en la península, donde las operaciones de defensa dependen de la actuación conjunta de ambos ejércitos.
La detección acústica forma parte de una adaptación más amplia de las defensas contra aeronaves pequeñas. Las experiencias de combate en Ucrania han demostrado el interés militar por combinar sensores pasivos con radares, cámaras y medios de defensa de corto alcance. MANOWAR desarrolla una solución estadounidense para esa necesidad mediante una red de escucha distribuida que puede proporcionar avisos a las unidades encargadas de la protección de instalaciones y posiciones militares.
El 532.º Batallón trabaja ahora para llevar MANOWAR a una producción de mayor escala y convertirlo en un programa formal de adquisición del Ejército. La transición supone pasar de dispositivos experimentales, desarrollados y evaluados por una unidad militar, a un sistema susceptible de fabricación, mantenimiento y distribución institucional. La producción en serie y su incorporación a las unidades operativas todavía pertenecen a una etapa posterior.
La siguiente fase deberá establecer cómo integrar los avisos acústicos con los demás medios de vigilancia y defensa antiaérea disponibles. Durante la experimentación conjunta, los equipos estadounidenses y surcoreanos identificaron problemas de integración y ajustaron procedimientos compartidos de alerta temprana. Esa experiencia será parte del trabajo necesario para convertir la red de sensores en un componente de la defensa antidrón de las fuerzas desplegadas en Corea del Sur y, eventualmente, de otros mandos estadounidenses.
