# FOI avanza en métodos de IA para la detección de drones mediante cámaras de eventos

- Source: Nordic Defence Sector (https://nordicdefencesector.com)
- Canonical URL: https://nordicdefencesector.com/es/article/foi-advances-ai-methods-for-event-camera-drone-detection
- Published: 2026-09-21
- Author: Daniel Trangeled
- Type: News · Section: Cyberspace · Country: sweden
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- Primary source: https://foi.se/nyheter-och-press/nyheter/2026-09-08-ny-forskning-forbattrar-eventkameror-ytterligare.html
- Tags: foi, camera, ai, artificial intelligence, drone, counter uas, sverige, event camera, neuromorphic camera, drone detection, uav tracking, sweden, unmanned aircraft

> FOI ha desarrollado nuevos métodos de IA para procesar datos de cámaras de eventos con el fin de detectar y rastrear drones, con cinco artículos de investigación publicados en el verano de 2026. La tecnología, que registra cambios píxel por píxel en lugar de capturar fotogramas de imagen completos, acerca al sector a un avance decisivo en materia de protección y vigilancia, aunque FOI subraya que aún queda mucho trabajo de desarrollo por hacer.

![Drones cuadricóptero alineados](https://imagedelivery.net/XO8UY-c6-LfWgEjQsN8IQw/63d3785f-9baf-4373-4b21-2e4b32060500/public)
*Drones cuadricóptero alineados · Ole-Sverre Haugli / Forsvaret*

**La Agencia Sueca de Investigación para la Defensa, FOI (Totalförsvarets forskningsinstitut), [ha desarrollado](https://foi.se/nyheter-och-press/nyheter/2026-09-08-ny-forskning-forbattrar-eventkameror-ytterligare.html) nuevos métodos basados en inteligencia artificial para procesar datos de cámaras de eventos, una tecnología que la agencia está investigando para aplicaciones como la detección y el seguimiento de drones.**

Las cámaras de eventos, también llamadas cámaras neuromórficas, registran los cambios en una escena píxel por píxel en lugar de capturar fotogramas completos. Según un [estudio de la FOI](https://foi.se/nyheter-och-press/nyheter/2024-09-03-eventkameror---nasta-generations-spaningssensorer.html) de 2024, esto las hace más eficaces que las cámaras convencionales a la hora de captar movimientos rápidos y funcionar en condiciones de poca luz.

Entre los nuevos resultados se encuentra un método de inteligencia artificial para predecir el movimiento de los drones, concebido para mejorar el seguimiento de aeronaves no tripuladas. Uno de los cinco artículos, titulado "Generalized CSTR: Multi-Dimensional Representations for Event-Based Vision", fue escrito por los investigadores de la FOI Per Nyblom, David Gustafsson y Tomas Wilkinson. En él se presentan nuevas formas de representar los flujos de datos de las cámaras de eventos.

La FOI señaló que estos avances acercan aún más las cámaras de eventos "a su gran avance definitivo en protección y vigilancia". Sin embargo, las técnicas para procesar este tipo de datos "todavía se encuentran en una fase inicial", indicó la agencia.

## FAQ

**¿Qué ha desarrollado FOI para mejorar la detección de drones mediante cámaras de eventos?**

FOI, la Agencia Sueca de Investigación para la Defensa, ha desarrollado nuevos métodos basados en inteligencia artificial para procesar datos de cámaras de eventos con el fin de detectar y rastrear drones. Cinco artículos de investigación relacionados fueron aceptados o publicados en foros científicos durante el verano de 2026, incluyendo un método de IA para predecir el movimiento de los drones y mejorar así su seguimiento. Última verificación de hechos: 21-09-2026.

**¿En qué se diferencian las cámaras de eventos de las cámaras convencionales en la investigación de FOI?**

Las cámaras de eventos, también llamadas cámaras neuromórficas, registran los cambios píxel por píxel en una escena en lugar de capturar fotogramas completos como las cámaras convencionales. Según FOI, esto las hace más eficaces para captar movimientos rápidos y funcionar en condiciones de poca luz, lo que facilita la detección y el seguimiento de drones. Última verificación de hechos: 21-09-2026.

**¿Qué artículo de investigación de FOI presenta nuevas representaciones para la visión basada en eventos?**

El artículo «Generalized CSTR: Multi-Dimensional Representations for Event-Based Vision» fue escrito por los investigadores de FOI Per Nyblom, David Gustafsson y Tomas Wilkinson. Presenta nuevas formas de representar los flujos de datos de las cámaras de eventos, y forma parte de los cinco artículos publicados durante el verano de 2026. Última verificación de hechos: 21-09-2026.

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