[en] One of the biggest problems an aircraft is subjected to impacts. The locations where these blows have been focused become points where the structure can fail. In this final degree project, a method will be sought, using Machine Learning, that allows locating the impact on an unmanned aircraft wing sensed using piezoelectric sensors that are responsible for collecting the waves and store them as data. To achieve this, it begins with an explanation of the possible problems that an aircraft can present. Afterwards there is a brief introduction to AI and some methods are explained. Finally, four possible methods will be studied in two different experiments. These have been stored with a data set and two output variables, the position of the impact. In addition, it will be studied if is possible to locate the impacts taking into account its multioutput. The ML methods used are: Linear Regression, Partial Least Squares (PLS), K-Nearest Neighbours (KNN) and Decision Trees methods. When entering the data set and analysing the X, Y coordinates separately (the location), it is observed thatthe best results obtained are PLS and KNN. When the X, Y coordinates are entered as one, there are certain errors to consider. In case of Decision Trees, it depends a lot on the sample and the condition chosen. KNN is a method that also ends up depending on its number K-neighbours so it can be a dangerous method if no supervised. PLS, on the other hand, is the method that takes everything into account and analysing the results is a method to consider in these types of problems.

[es] Uno de los mayores problemas a los que está sometida una aeronave son los impactos. Las localizaciones donde se han centrado estos golpes se convierten en puntos donde la estructura puede fallar. En este trabajo final de grado, se buscará un método, utilizando Machine Learning que permita localizar el impacto en un ala de avión no tripulado sensada utilizando sensores piezoeléctricos que ese encargan de recoger las ondas y guardarlas como datos. Para lograrlo, se comienza con una explicación de los posibles problemas que puede presentar un avión. Después hay una breve introducción a la Inteligencia Artificial y algunos métodos se explican. Finalmente, se utilizará cuatro posibles métodos en dos experimentos distintos. Estos se han guardado con un conjunto de datos y dos variables de salida, la posición del impacto. Además,se estudiará si es posible localizar los impactos teniendo en cuenta su multisalida. Los métodos de ML utilizados son: Regresión lineal, métodos de mínimos cuadrados parciales (PLS), K vecinos cercanos (KNN) y Árbol de decisión. Al introducir el conjunto de datos y analizar las coordenadas X, Y por separado (la localización), se observa que los mejores resultados que se obtienen son PLS y KNN. Cuando las coordenadas X, Y se introducen como una sola, existen ciertos errores a considerar. En el caso de los Árboles de decisiones depende mucho de la muestra y la condición que se escoja. KNN es un método que también depende mucho de su número K-vecinos por eso puede ser un método peligroso si no hay supervisión. PLS en cambio es el método que cuenta todo y analizando los resultados es un método a considerar en estos tipos de problemas.