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Así funcionan los enjambres de drones que prometen Internet de alta velocidad en lugares aislados

Una nueva generación de drones promete llevar conectividad donde la infraestructura terrestre no llega.

Un dron vuela sobre un pueblo para proveer conectividad y servicios. Generada por inteligencia artificial.
Un dron vuela sobre un pueblo para proveer conectividad y servicios. Generada por inteligencia artificial por los autores.

Creado: 13.01.2026

Actualizado: 02.01.2026

Recientemente celebramos el trigésimo aniversario de un evento singular en la historia de las telecomunicaciones en España, el primer paso de un proceso que transformaría radicalmente nuestra sociedad. Un 4 de septiembre de 1995, Telefónica lanzó al público InfoVía y con ello dotaba a los hogares españoles de una nueva ventana con vistas a Internet. Por entonces, la conexión se realizaba a través de la red telefónica. Internet era aún un ecosistema habitado por un reducido nicho de entusiastas y personal académico y científico. Una década después, había llegado a tres de cada diez hogares, con una penetración que continuó aumentando de forma exponencial hasta el día de hoy, cuando se estima que un 97 % de los hogares españoles disponen de conexión a Internet de algún tipo.

Treinta años de Internet doméstico en España nos dan la perspectiva para apreciar cómo esta tecnología ha trascendido su papel de herramienta para pasar a ser un plano más de nuestras sociedades que converge con nuestra cotidianidad en todos sus aspectos. Desde la oficina a la consulta del médico, pasando por colegios, bancos, tiendas o hasta el lugar de reunión con amigos, todos encuentran hoy su equivalente en el mundo cibernético.

Un dron sobrevuela una dehesa. Generada por inteligencia artificial.
Un dron sobrevuela una dehesa. Generada por inteligencia artificial por los autores.

El poder de Internet reside, precisamente, en democratizar el acceso a todo tipo de oportunidades, bienes y servicios. La cara menos amable de este hecho se muestra para aquellos que carecen aún de acceso a Internet. El término “brecha digital” se popularizó durante su proliferación para describir la desigualdad en el acceso y aprovechamiento de las Tecnologías de la Información y la Comunicación (TIC) como consecuencia de factores económicos, geográficos, culturales, etc. Debido a su orografía y a la rica distribución de comunidades rurales en su territorio, parte de la España rural más remota carece aún de Internet de alta velocidad. Entre los motivos por los que esto sucede se encuentran criterios de viabilidad logística, en territorios aislados geográfica y económicamente, en aquellos lugares remotos donde la baja demanda no facilita el retorno de la inversión. Esto coloca a la población de estos territorios en clara desventaja y con ello en riesgo de exclusión social.

Trabajar en soluciones para llevar Internet de alta velocidad a las comunidades rurales es, por tanto, de vital importancia para dotar a su población de una vida plena y en igualdad de oportunidades.

Drones colaboran en labores de rescate en zonas anegadas por inundaciones. Generada por inteligencia artificial.
Drones colaboran en labores de rescate en zonas anegadas por inundaciones. Generada por inteligencia artificial por los autores.

Drones, una solución de altura

Motivados por este problema, desde el laboratorio SPILab de la Universidad de Extremadura apreciamos el potencial de los drones, vehículos aéreos no tripulados, como base para una solución. Equipados con dispositivos para proporcionar acceso inalámbrico a Internet, como enrutadores o antenas, pueden desplegarse en zonas rurales y cubrir amplias extensiones de terreno.

Las ventajas de estas redes han sido ampliamente documentadas, ameritando su propio acrónimo en el argot de las telecomunicaciones; FANETs (Flying Ad Hoc Networks), o redes ad hoc voladoras. Frente a las soluciones convencionales basadas en infraestructura terrestre, el despliegue de un dron resulta considerablemente más ágil y rápido. Además, las barreras logísticas y los costes de despliegue se reducen notablemente.

Una de las claves de su versatilidad es que pueden desplegarse múltiples drones a la vez, formando un enjambre. Cada dron se comunica con sus adyacentes, de modo que todos se interconectan formando un esquema conocido como red de malla. De esta forma, puede darse cobertura a áreas complejas, e incluso modificar la densidad de drones en función de la demanda. Por otra parte, también resulta ventajosa la forma en que irradian la señal inalámbrica sobre el terreno. Desde su posición cenital, la altura de vuelo modifica las capacidades que ofrecen: al elevarse, se extiende el alcance de la red a una mayor superficie, y al descender, se concentra la señal con mayor intensidad sobre una zona concreta.

Adicionalmente, los drones pueden incorporar otros recursos, como microcomputadores. Estos permiten alojar tareas de procesamiento de datos a bordo, sin depender de computación externa. Es lo que se conoce como Computación en el Borde o Edge Computing. Esto habilita la adopción de un paradigma de redes conocido como Redes Definidas por Software (Software Defined Networks, SDN), basado en el control de la red mediante algoritmos para su optimización, haciéndolas más flexibles y fácilmente gestionables. Por último, estas prestaciones hacen posible el despliegue de arquitecturas de microservicios, que pueden entenderse como pequeñas aplicaciones que interactúan entre sí para ofrecer la funcionalidad completa de aplicaciones de mayor complejidad. Estos servicios desplegados en la red pueden ser aprovechados por los usuarios en tierra.

Drones prestan servicio sobre un festival. Generada por inteligencia artificial.
Drones prestan servicio sobre un festival. Generada por inteligencia artificial por los autores.

Más allá del vuelo: Inteligencia en el aire

Las redes asistidas por drones abren la puerta a casos de uso únicos, pero también llevan consigo ciertas limitaciones. Estas tienen que ver, en su mayoría, con la gestión de recursos a bordo, como la energía o la potencia de cómputo. Las tareas de optimización son fundamentales para dar viabilidad a este tipo de redes. Nos apoyamos para ello en multitud de herramientas, como las tecnologías anteriormente mencionadas, Edge Computing y Redes Definidas por Software. Junto a esto, distintos recursos matemáticos y de inteligencia artificial, como la Programación Lineal de Enteros Mixtos (MILP), los algoritmos genéticos (basados en los principios de la evolución biológica) o el Machine Learning.

La energía es el recurso más crítico y escaso. Más de dos tercios de la batería se destinan a mantener el dron en el aire, mientras el resto es empleado por los recursos de computación y conectividad. Para optimizar el consumo, exploramos distintos modelos y algoritmos. Uno de ellos busca minimizar el número de drones necesarios para cubrir una zona, maximizando a la vez la velocidad de conexión. De ese modo se prolonga el tiempo de servicio de la red, así como su calidad. También se estudió el despliegue dinámico de drones y servicios según la demanda. Otra de las ideas desarrolladas busca la optimización conjunta de la energía en los drones y en estaciones de carga alimentadas por energía solar.

Un reto adicional consiste en garantizar una calidad de servicio adecuada con recursos de computación limitados. Una de las tácticas clave para lidiar con esto es la distribución dinámica de la carga de computación y red: un dron ocupado en una zona de alta demanda puede delegar en sus vecinos. El despliegue dinámico de microservicios también resulta útil en este contexto, aportando control granular y la posibilidad de aplicar estrategias como la replicación o el enrutamiento según la demanda. Estas medidas permiten reducir de forma significativa la latencia sin comprometer la robustez de la red.

Ante la necesidad de reemplazar periódicamente los nodos que forman la red para recargar sus baterías, se han desarrollado modelos que aseguran la continuidad de la conectividad y los microservicios. Un enfoque explorado recurre a nodos vecinos para cubrir temporalmente las funciones de los ausentes; otra aproximación define agentes de gestión que migran los servicios entre drones salientes y entrantes, minimizando la indisponibilidad y preservando su estado. Con ello, la red coordina por sí misma los reemplazos y garantiza la máxima disponibilidad de los servicios.

En el marco de esta investigación llevamos a cabo pruebas a pie de campo con una flota de drones para evaluar las capacidades y la viabilidad de este tipo de redes. Además, desarrollamos herramientas de simulación capaces de asistir en su diseño, implementación y evaluación.

Captura del programa de diseño e implementación de redes asistidas por drones.
Captura del programa de diseño e implementación de redes asistidas por drones.

Un horizonte de posibilidades

El objetivo de nuestras investigaciones es aprovechar las ventajas de estas redes, al tiempo que reducimos sus limitaciones. El resultado es una red capaz de desplegarse con rapidez, adaptarse a distintas configuraciones y operar sin depender de infraestructura terrestre. A su vez, es una red inteligente y con capacidad de autogestión: administra sus recursos según la demanda, optimiza su funcionamiento y resuelve problemas en los nodos para ofrecer la mejor experiencia posible.

La investigación en torno a redes de drones y su uso para proporcionar conectividad sigue siendo un campo reciente. Aunque abordamos la idea con el propósito de reducir la brecha digital en comunidades rurales, existen muchos casos de uso donde resulta una propuesta de alto valor. Es el caso de los desastres naturales, como huracanes o inundaciones, donde la infraestructura convencional resulta dañada. Con esta solución, la conexión puede restablecerse en minutos, facilitando la labor de los equipos de rescate y la comunicación de los afectados. También puede aplicarse en eventos multitudinarios donde sea necesario establecer o reforzar la infraestructura existente, como conciertos o competiciones deportivas.

En suma, las redes de drones representan una vía prometedora para llevar la conectividad allí donde más se necesita. Su carácter emergente invita a seguir explorando nuevas aplicaciones y mejoras, con la certeza de que su desarrollo abrirá escenarios hoy apenas imaginados.

Diagrama del modelo propuesto.
Diagrama del modelo propuesto. Fuente: autores.

Referencias

  • Instituto Nacional de Estadística (INE). (2025). 6.6 hogares que tienen acceso a internet y hogares que tienen ordenador. Porcentaje de menores usuarios de TIC. https://www.ine.es/ss/Satellite?L=es_ES&c=INESeccion_C&cid=1259925529799&p=%5C&pagename=ProductosYServicios%2FPYSLayout&param1=PYSDetalle&param3=1259924822888
  • Cruz Roja Española. (2025). Qué es la brecha digital y cómo evitar que provoque desigualdad. https://www2.cruzroja.es/web/ahora/brecha-digital
  • SPILab. (2025). RuralServ: Proyecto para inclusión digital en zonas rurales. https://ruralserv.spilab.es/
  • I. Bekmezci, O. Sahingoz, and ßamil Temel. (2013). Flying ad-hoc networks (FANETs): A survey. Ad Hoc Networks, vol. 11, pp. 1254–1270. doi: 10.1016/j.adhoc.2012.12.004
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  • A. García-López, D. Ramos-Ramos, S. García-Gil, J. Gómez-delaHiz, J. Murillo, and J. Galán-Jiménez. (2025). Microservices adaptability and self-organization of UAV-assisted wireless networks in failure rural scenarios. International Journal of Distributed Sensor Networks, pp. 1–26. doi: 10.21203/rs.3.rs-4817788/v1.
  • A. García-Lopez, D. Ramos-Ramos, S. García-Gil, J. Gómez-delaHiz, J. M. Murillo, and J. Galán-Jiménez. (2024). Enhancing connectivity in remote regions using adaptive and resilient UAV-based wireless networks, in 2024 IEEE 29th international workshop on computer aided modeling and design of communication links and networks (CAMAD), 2024, pp. 01–06. doi: 10.1109/CAMAD62243.2024.10943037
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  • S. Garcia-Gil, J. Gomez-DelaHiz, A. Garcia-Lopez, S. Frejo-Martin, J. M. Murillo, and J. Galan-Jimenez. (2025). QoS Evaluation of Edge Computing Microservice-Based Applications in UAV Ad Hoc Networks, in 2025 IEEE 26th international symposium on a world of wireless, mobile and multimedia networks (WoWMoM), pp. 305–310. doi: 10.1109/WoWMoM65615.2025.00060
  • S. García-Gil, A. Garcéa-López, S. Frejo-Martín, J. M. Murillo, and J. Galán-Jiménez. (2025). Bridging the digital divide with FANETs: Toolset for optimized microservices deployment,” in 2025 28th conference on innovation in clouds, internet and networks (ICIN), pp. 74–76. doi: 10.1109/ICIN64016.2025.10942706
Sergio Frejo Martín

Sergio Frejo Martín

Ingeniero Informático en Ingeniería de Software
Jaime Galán Jiménez

Jaime Galán Jiménez

Doctor por la Universidad de Extremadura
Andrés García López

Andrés García López

Grado en Ingeniería Informática en Ingeniería de Software y Máster en Ciberseguridad
José Antonio Gómez de la Hiz

José Antonio Gómez de la Hiz

Grado en Ingeniería Informática en Ingeniería de Computadores y Máster en Ciberseguridad

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