• Tecnologia E Inovação

Novo algoritmo calcula como encontrar aqueles perdidos no mar

Os pesquisadores desenvolvem uma nova ferramenta preditiva eficaz para os primeiros respondentes marítimos.

• Prever a localização de objetos e pessoas perdidas no mar é terrivelmente difícil.
• O MIT e outras instituições desenvolveram um novo algoritmo que identifica 'armadilhas' flutuantes que podem atrair embarcações flutuantes e pessoas.
• O novo sistema TRAPS acaba de completar uma primeira rodada de testes com sucesso.

Quando os primeiros pedaços de Malaysian Air Flight 370 finalmente descobertos em julho de 2015, eles foram encontrados na Ilha de Reunião, na costa leste da África, no Oceano Índico, a milhares de quilômetros do local mais provável de onde o avião caiu. Os especialistas não ficaram especialmente surpresos com a deriva, dadas as complexidades do oceano.

Encontrar uma nave ou pessoa desaparecida no mar com pressa é um pesadelo para os primeiros respondentes, e a matemática envolvida no rastreamento de sobreviventes - e destroços - é tudo menos simples, dada a mistura em constante mudança de vento, clima e condições das ondas.

Pesquisadores do MIT, do Instituto Federal Suíço de Tecnologia (ETH), do Instituto Oceanográfico de Woods Hole (WHOI) e da Virginia Tech anunciaram recentemente os primeiros testes bem-sucedidos de seu novo sistema 'TRAPS', um sistema que esperam fornecer mais rápido e preciso percepções sobre os locais flutuantes de objetos e pessoas perdidos, identificando as 'armadilhas' aquáticas para as quais eles provavelmente serão atraídos. A pesquisa TRAPS da equipe é publicada na revista Nature Communications .

De acordo com Thomas Peacock, professor de engenharia mecânica do MIT, 'Esta nova ferramenta que fornecemos pode ser executada em vários modelos para ver onde essas armadilhas estão previstas e, portanto, os locais mais prováveis ​​para um navio encalhado ou pessoa desaparecida.' Ele acrescenta que, 'Este método usa dados de uma maneira que não tinha sido usada antes, portanto, fornece aos primeiros respondentes uma nova perspectiva.'

Uma abordagem Euleriana

Fonte da imagem: MIT

A sigla TRAPS significa 'TRansient Attracting Profiles'. É um algoritmo baseado em um Euleriana sistema matemático desenvolvido pelo autor principal do estudo Mattia Serra e o autor correspondente George Haller da ETH Zurich. Ele foi projetado para descobrir estruturas fluídicas atraentes ocultas em um ataque de dados variáveis.

As armadilhas que os pesquisadores procuram são regiões de água que convergem temporariamente e atraem objetos ou pessoas. 'O ponto principal é,' diz Peacock, 'as armadilhas podem não ter nenhuma assinatura no campo da corrente do oceano. Se você fizer esse processamento para as armadilhas, elas podem aparecer em lugares muito diferentes de onde você está vendo a corrente do oceano projetando para onde você pode ir. Portanto, você tem que fazer esse outro nível de processamento para retirar essas estruturas. Eles não são imediatamente visíveis. '

O novo algoritmo analisa os dados que representam os instantâneos de velocidade de onda disponíveis mais confiáveis ​​na última posição conhecida do item ausente e calcula rapidamente a localização das armadilhas próximas nas quais uma pesquisa provavelmente será produtiva. Como os dados de velocidade são atualizados continuamente, o TRAPS também o é.

Comparando o novo algoritmo Euleriano com o anterior Langrangrian métodos preditivos, diz Serra, 'podemos pensar nessas' armadilhas 'como ímãs em movimento, atraindo um conjunto de moedas jogadas sobre uma mesa. As trajetórias Lagrangianas das moedas são muito incertas, mas os ímãs Eulerianos mais fortes predizem as posições das moedas em tempos curtos. '

No mar

Fonte da imagem: MIT

Teoria é uma coisa, e funcionar no oceano real e enlouquecedoramente complexo é outra. 'Como acontece com qualquer nova técnica teórica, é importante testar o quão bem ela funciona no oceano real', diz Irina Rypina da Wood Hole.

Os autores do estudo ficaram satisfeitos - e surpresos - com a eficiência do TRAPS. Haller diz: 'Estávamos um pouco céticos se uma teoria matemática como essa funcionaria em um navio, em tempo real. Todos nós ficamos agradavelmente surpresos ao ver como ele se saiu bem repetidamente. '

Os pesquisadores testaram o TRAPS no vinhedo de Martha, no Oceano Atlântico, em 2017 e 2018. Os especialistas marítimos da WHOI ajudaram enquanto tentavam rastrear as trajetórias de uma série de objetos flutuantes - bóias e manequins entre eles - colocados na água em vários locais.

Um desafio é que objetos diferentes podem se comportar de suas próprias maneiras no oceano. “Esses objetos tendem a viajar de maneira diferente em relação ao oceano porque diferentes formas sentem o vento e as correntes de forma diferente”, de acordo com Peacock.

'Mesmo assim', diz Peacock, 'as armadilhas são tão fortemente atraentes e robustas às incertezas que deveriam superar essas diferenças e puxar tudo para elas.'

Em seus experimentos, os pesquisadores rastrearam objetos flutuando livremente por horas via GPS como uma forma de verificar as previsões do sistema TRAPS. “Com os rastreadores GPS, podíamos ver para onde tudo estava indo, em tempo real”, diz Peacock. Observando os objetos se movendo via GPS, os pesquisadores 'viram que, no final, eles convergiram para essas armadilhas [previstas].'

Âncoras pesam

Os pesquisadores agora têm fé suficiente no TRAPS que planejam compartilhá-lo em breve com a Guarda Costeira dos EUA. Peacock diz:

'Pessoas como a Guarda Costeira estão constantemente fazendo simulações e modelos do que as correntes oceânicas estão fazendo em um determinado momento e os estão atualizando com os melhores dados que informam esse modelo. Usando este método, eles podem ter conhecimento agora mesmo de onde as armadilhas estão atualmente, com os dados de que dispõem. Portanto, se houver um acidente na última hora, eles podem imediatamente olhar e ver onde estão as armadilhas marítimas. Isso é importante quando há um intervalo de tempo limitado no qual eles precisam responder, na esperança de um resultado bem-sucedido. '

Compartilhar: