La jungla de piedra urbana pone a los drones en la situación de un murciélago ciego. Las cámaras se quedan ciegas tras cada esquina, el GPS se confunde entre rascacielos, y las ondas de radio se desintegran en cientos de ecos. El modelo M3F-UAV lo supera combinando todos los 'oídos' y 'ojos' disponibles: cámaras comunes, mapas tridimensionales de un telémetro láser y señales de radio — cuya naturaleza electromagnética fue descrita por primera vez por Maxwell. La IA está entrenada en la entropía, es decir, en el desorden inevitable de los datos entrantes. Al igual que un murciélago aprende a aislar a su presa del caos acústico, se obligó al algoritmo a reconstruir la imagen a partir de flujos sensoriales dañados a propósito. Ante el fallo de cualquier parte — por ejemplo, la cámara cegada por el sol — el sistema no se detiene. Completa la realidad a partir de la memoria y de pistas, como la espectroscopía extrae los secretos de una estrella de su espectro arcoíris.
El experimento más llamativo: un dron con las cámaras y la navegación apagadas voló una maqueta de ciudad de medio kilómetro, orientándose solo por el eco de radio de los edificios — pura ecolocalización, como la de los quirópteros cavernícolas. Mañana, estas bandadas de drones podrán buscar personas bajo escombros, trabajar en niebla densa y tormentas de polvo, entregando cargas sin miedo a perder la vista.
Los primeros pilotos automáticos para drones torpedo aparecieron en 1917: mantenían el rumbo mediante un giroscopio.
En «Terminator 2», el dron cazador HK-Aerial combinaba visión infrarroja y radar, anticipando el actual enfoque multisensorial.