Las especies de ave consideradas plaga causan, anualmente, cuantiosas pérdidas económicas a nivel mundial. En Uruguay, la cotorra argentina (Myiopsitta monachus) destruye cultivos de cereales, oleaginosos y frutales, causando pérdidas estimadas en 11 millones de dólares por año. En la actualidad se utilizan diversos métodos para mantener a estas aves lejos de los cultivos, los cuales incluyen diferentes mecanismos de disuasión o alguna forma de control poblacional. Con los recientes avances en el área de la robótica y la IoT (Internet de las cosas), se están investigando algunas estrategias de disuasión que hacen uso de estas nuevas tecnologías. En la presente tesis de maestría, se explora la utilización de un dron autónomo con el fin de expulsar una bandada de aves de un área cultivada. Se presenta el modelado de un grupo de aves sintéticas junto con un dron simulado, y se analizan diferentes algoritmos para resolver el problema de la disuasión que incluyen heurísticas, técnicas de aprendizaje por recompensas o RL y la combinación de ambos enfoques. Los algoritmos desarrollados se trasladan luego a un entorno de simulación Gazebo controlado a través de ROS2, y finalmente se comparan los rendimientos de dichos algoritmos, junto con un análisis de sensibilidad de 4 variables de interés. Los experimentos realizados en los diferentes entornos de simulación muestran resultados prometedores, en donde dos de los algoritmos propuestos logran una efectividad del 100 %, expulsando la totalidad de las aves del área protegida aún bajo condiciones adversas de viento y con bandadas que exhiben muy baja cohesión.