El algoritmo de búsqueda y rescate identifica "trampas" ocultas en aguas oceánicas



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

Hoy, 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. los socorristas se enfocan rápidamente en áreas del mar donde es probable que se encuentren objetos o personas desaparecidas.

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 muñecos con forma humana en varios lugares del océano. Descubrieron que en unas pocas horas, los objetos migraron a regiones que el algoritmo predicho atraería fuertemente, dependiendo de las condiciones oceánicas actuales.

El algoritmo se puede aplicar a modelos existentes de condiciones oceánicas de una manera que permita a los equipos de rescate descubrir rápidamente "trampas" ocultas donde el océano puede dirigir a las personas desaparecidas en algún momento.

"Esta nueva herramienta que proporcionamos se puede ejecutar en diferentes modelos para ver dónde deberían estar estas trampas y, por lo tanto, las ubicaciones más probables para un barco varado o una persona desaparecida", dijo Thomas Peacock, profesor de ingeniería mecánica en el MIT. . "Este método utiliza los datos de una manera que nunca antes se había utilizado, por lo que ofrece una nueva perspectiva a los socorristas".

Peacock y Pierre Lermusiaux, también profesor de ingeniería mecánica en el MIT, que supervisaron el proyecto, y sus colegas informan sus resultados 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 de EE. UU. Y Pratik Sathe de la Universidad de California en Los Ángeles.

Trampas ocultas

Las operaciones de búsqueda y rescate de hoy combinan el pronóstico del tiempo con modelos de dinámica oceánica y cómo los objetos pueden desplazarse a través del océano, para trazar un plano de investigación o regiones donde los equipos deberían enfocar su investigación.

Pero el océano es un espacio complicado de patrones de flujo inestables y en constante cambio. Junto con el hecho de que una persona desaparecida probablemente ha estado flotando continuamente en este campo de flujo inestable durante algún tiempo, Peacock y sus colegas dicen que se pueden acumular errores significativos para predecir dónde buscar. primero, cuando se usa un enfoque simple que predice directamente las trayectorias de los pocos objetos a la deriva.

En cambio, el equipo desarrolló un método para interpretar los flujos oceánicos complejos utilizando sistemas avanzados de modelado y pronóstico del océano 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 de donde una persona u objeto desaparecido puede haber sido transportado.

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

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

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

"Estábamos un poco escépticos sobre si una teoría matemática como esta funcionaría en un barco, en tiempo real", dice Haller. "Nos sorprendió gratamente lo bien que salió en varias ocasiones".

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

"La conclusión es que las trampas no tienen firma en el área de las corrientes oceánicas", agrega Peacock. "Si haces este tratamiento para las trampas, podrían aparecer en lugares muy diferentes desde donde ves la corriente del océano proyectándose hacia dónde podrías ir". Entonces debe hacer este otro nivel de procesamiento para eliminar estas estructuras. No son visibles de inmediato. "

En Mar

Dirigidos por expertos en navegación marítima de WHOI, los investigadores probaron el enfoque de TRAPS en varios experimentos en el mar. "Como con cualquier técnica teórica nueva, es importante probar su efectividad en el océano real". explica Rypina.

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

"Estos objetos tienden a viajar de manera diferente al océano porque las diferentes formas sienten el viento y las corrientes de manera diferente", dice Peacock. "A pesar de esto, las trampas son tan atractivas y resistentes a la incertidumbre que deberían superar estas diferencias y disparar todo".

El equipo realizó sus sistemas de modelado y pronóstico, prediciendo el comportamiento y las corrientes oceánicas, y utilizó el algoritmo TRAPS para mapear regiones altamente atractivas 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 encontrar los objetos al final del día.

"Con los rastreadores GPS, pudimos ver hacia dónde iba todo, en tiempo real", dice Peacock. "Así que expusimos este patrón inicial y generalizado de botes y finalmente descubrimos que convergían en estas trampas".

Los investigadores planean compartir el método TRAPS con los primeros en responder, como la Guardia Costera de los Estados Unidos, para acelerar los algoritmos de búsqueda y rescate y potencialmente salvar a muchas más personas perdidas en el mar.

"Las personas como la Guardia Costera constantemente ejecutan simulaciones y modelos de lo que están haciendo las corrientes oceánicas en un momento dado y los actualizan con los mejores datos que informan a este modelo", dice Peacock. “Gracias a este método, ahora pueden saber dónde están 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 cantidad limitada de tiempo en el que tienen que responder, con la esperanza de un resultado positivo. "

Esta investigación fue financiada principalmente por el programa Hazards SEES de la National Science Foundation, con el apoyo adicional de la Oficina de Investigación Naval y la Fundación Nacional de Ciencia de Alemania.

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