Algoritmo de búsqueda y rescate identifica 'trampas' escondidas en aguas oceánicas | Noticias del MIT



El océano es un espacio desordenado y turbulento, donde los vientos y el clima hacen que las olas se eleven en todas direcciones. Cuando un objeto o una persona desaparece en el mar, las complejas y cambiantes condiciones del océano pueden confundir y retrasar las operaciones críticas de búsqueda y rescate.

Ahora, investigadores del MIT, el Instituto Federal Suizo de Tecnología (ETH), la Institución Oceanográfica Woods Hole (WHOI) y Virginia Tech han desarrollado una técnica que esperan que ayude a los socorristas a sí mismos. Concéntrese rápidamente en áreas del mar donde es probable que haya objetos o personas.

La técnica es un nuevo algoritmo que analiza las condiciones del océano, como la fuerza y ​​la dirección de las corrientes oceánicas, los vientos superficiales y las olas, e identifica en tiempo real las regiones más atractivas del océano donde flotan los objetos. es probable que converjan.

El equipo demostró la técnica en varios experimentos de campo en los que desplegaron botes y maniquíes con forma humana en varios lugares del océano. Descubrieron que en unas pocas horas, los objetos migraron a las regiones que el algoritmo predijo que atraerían fuertemente, según las condiciones actuales del océano.

El algoritmo se puede aplicar a los modelos existentes de las condiciones del océano de una manera que permite a los equipos de rescate descubrir rápidamente 'trampas' ocultas donde el océano puede dirigir a las personas desaparecidas en un momento dado.

“Esta nueva herramienta que hemos proporcionado se puede utilizar en varios modelos para ver dónde deberían estar estas trampas y, por lo tanto, las ubicaciones más probables de un barco varado o una persona desaparecida”, dice Thomas Peacock, profesor de ingeniería mecánica en el MIT. . "Este método utiliza datos de una manera que nunca antes se había utilizado, por lo que brinda a los primeros en responder una nueva perspectiva".

Peacock y Pierre Lermusiaux, también profesor de ingeniería mecánica en el MIT, que supervisó el proyecto, y sus colegas informan sobre sus hallazgos en un estudio publicado hoy en la revista. Comunicaciones de la naturaleza. Sus coautores son el autor principal Mattia Serra y el autor correspondiente George Haller de ETH Zurich, Irina Rypina y Anthony Kirincich de WHOI, Shane Ross de Virginia Tech, Arthur Allen de la Guardia Costera American y Pratik Sathe de la Universidad de California, Los Ángeles.

Trampas ocultas

Las operaciones de búsqueda y rescate actuales combinan pronósticos meteorológicos con modelos tanto de la dinámica del océano como de cómo los objetos pueden desplazarse en el océano, para establecer un plan de búsqueda o regiones. donde los equipos deben enfocar su investigación.

Pero el océano es un espacio complicado de patrones de flujo inestables y en constante cambio. Además del hecho de que es probable que una persona desaparecida haya flotado continuamente en este campo de flujo inestable durante algún tiempo, Peacock y sus colegas dicen que se pueden acumular errores significativos en la predicción de la 39; lugar para mirar primero, utilizando un enfoque simple que predice directamente las trayectorias de algunos objetos a la deriva.

En su lugar, el equipo desarrolló un método para interpretar los flujos oceánicos complejos utilizando sistemas avanzados de predicción y modelado oceánico basados ​​en datos. Utilizaron un nuevo enfoque 'euleriano', a diferencia de los enfoques 'lagrangianos' más utilizados: técnicas matemáticas que implican la integración de instantáneas de la velocidad del océano debido a las olas y las corrientes. para generar lentamente una trayectoria incierta hacia donde podría haber sido transportado una persona u objeto desaparecido.

El Nuevo Enfoque Euleriano utiliza las instantáneas de predicción de velocidad más confiables, cerca del punto donde se vio por última vez una persona u objeto desaparecido, y descubre rápidamente las regiones más atractivas del océano a la vez. dado. Estas predicciones eulerianas se actualizan continuamente a medida que está disponible el siguiente lote de información de velocidad actualizada.

El equipo nombró a su enfoque TRAPS, por su objetivo de identificar atractivos perfiles de TRansient, o regiones de corta duración donde el agua puede converger y es probable que tire de objetos o personas. El método se basa en una teoría matemática reciente,

desarrollado por Serra y Haller en ETH Zurich, para descubrir estructuras atractivas escondidas en datos de flujo altamente inestables.

“Estábamos un poco escépticos acerca de si una teoría matemática como esta funcionaría en un barco, en tiempo real”, dice Haller. "Nos sorprendió gratamente ver lo bien que funcionó en varias ocasiones".

“Podemos pensar en estas 'trampas' como imanes móviles que atraen un montón de monedas arrojadas sobre una mesa. Las trayectorias lagrangianas de las monedas son muy inciertas, pero los imanes eulerianos más fuertes predicen la posición de las monedas en períodos cortos ”, dice Serra.

"La conclusión es que las trampas no tienen ninguna firma en el campo de las corrientes oceánicas", agrega Peacock. “Si haces este tratamiento para las trampas, pueden aparecer en lugares muy diferentes desde donde ves que la corriente del océano se proyecta hacia donde podrías ir. Por lo tanto, debemos hacer este otro nivel de tratamiento para salir de estas estructuras. No son visibles de inmediato. "

En Mar

Dirigidos por expertos en el mar de OMSI, los investigadores probaron el enfoque TRAPS en varios experimentos en el mar. "Como con cualquier nueva técnica teórica, es importante probar cómo funciona en el océano. real ”, dice Rypina.

En 2017 y 2018, el equipo navegó en un pequeño barco de investigación a varias horas de la costa de Martha’s Vineyard, donde desplegaron en varios lugares una gama de pequeñas boyas redondas y maniquíes.

"Estos objetos tienden a viajar de manera diferente en comparación con el océano porque las diferentes formas sienten el viento y las corrientes de manera diferente", explica Peacock. "Aun así, las trampas son tan atractivas y resistentes a las incertidumbres que deberían superar estas diferencias y atraer todo hacia sí mismas".

El equipo aprovechó sus sistemas de modelado y pronóstico, predijo el comportamiento y las corrientes del océano, y utilizó el algoritmo TRAPS para mapear áreas de gran atracción durante el experimento. Los investigadores dejaron que los objetos se desplazaran libremente con las corrientes durante unas horas y registraron sus posiciones a través de rastreadores GPS, antes de recuperar los objetos al final del día.

“Con los rastreadores GPS, pudimos ver hacia dónde iba todo, en tiempo real”, dice Peacock. "Así que presentamos este patrón inicial generalizado de botes y vimos que al final, convergían en estas trampas".

Los investigadores planean compartir el método TRAPS con socorristas como la Guardia Costera de EE. UU. Para acelerar los algoritmos de búsqueda y rescate y, potencialmente, salvar a muchas más personas perdidas en el mar.

"Personas como la Guardia Costera están ejecutando constantemente simulaciones y modelos de lo que hacen las corrientes oceánicas en un momento dado y actualizándolos con los mejores datos que informan ese modelo", dice Peacock. “Con este método, ahora pueden conocer la ubicación actual de las trampas, con los datos que tienen. Entonces, si hay un accidente en la última hora, pueden mirar inmediatamente y ver dónde están las trampas marinas. Esto es importante cuando hay una ventana de tiempo limitada para responder, con la esperanza de tener éxito. "

Esta investigación fue financiada principalmente por el programa Hazards SEES de la National Science Foundation, con el apoyo adicional de la Office of Naval Research y la German National Science Foundation.

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