IA em drones revoluciona buscas e resgates na natureza

A região escolhida para testar a nova tecnologia foram as Terras Altas da Escócia. Um local comum para os caminhantes se perderem e o membro do grupo Jan-Hendrik Ewers cresceu na região, e sabe dos desafios que outros passam ao percorrer seus caminhos.

"O domínio de busca e resgate na Escócia é extremamente variado e bastante perigoso", diz Ewers, ao MIT Technology Review. "Emergências podem surgir em florestas densas na Ilha de Arran, nas montanhas íngremes ao redor do Planalto de Cairngorm ou nas faces de Ben Nevis, um dos destinos de escalada mais reverenciados, mas perigosos da Escócia. Ser capaz de enviar um drone e buscar eficientemente com ele poderia potencialmente salvar vidas”.

Tradicionalmente, equipes de resgate utilizam drones para procurar pistas, como vegetação amassada e roupas deixadas. Com vastas áreas para cobrir e vida útil limitada da bateria, escolher a área certa para buscar é crucial.

Esses pilotos de drones usam uma combinação de intuição e teoria de busca estatística para priorizar locais de busca. No modelo de IA, os engenheiros colocaram milhões de dados sobre caminhos seguidos por pessoas perdidas e informações geográficas específicas, simulando buscas para determinar os caminhos mais prováveis.

Os pesquisadores incorporaram informações como idade, motivo da caminhada, e se as pessoas estavam sozinhas ou acompanhadas, além do tipo de transporte utilizado. Consideraram também elementos geográficos, como rios e estradas, e dados específicos da Escócia. Após milhões de simulações, o modelo identificou os caminhos mais prováveis que um caminhante perdido seguiria, orientando drones a explorarem essas áreas prioritariamente.

Ao testar o sistema contra métodos tradicionais, a nova tecnologia encontrou caminhantes 19% das vezes, comparado de 8 a 12% dos métodos convencionais. Com mais dados, o sistema pode se tornar ainda mais preciso e salvar vidas.

Apesar dos avanços, a eficácia do algoritmo depende da precisão dos mapas de probabilidade. Se não forem precisos, os drones podem gastar tempo procurando nas áreas erradas. Para melhorar a precisão, os pesquisadores planejam usar dados de GPS de operações de resgate recentes, permitindo que o modelo entenda melhor a relação entre o local onde alguém foi visto pela última vez e onde foi encontrado.

"Temos esse problema em busca e resgate onde os dados de treinamento são extremamente escassos, e sabemos pelo aprendizado de máquina que queremos muitos dados de alta qualidade", conta Ewers. "Se um algoritmo não se sair melhor que um humano, você está potencialmente arriscando a vida de alguém."

Embora os drones sejam cada vez mais utilizados em operações de busca e resgate, as regulamentações em torno de seu uso ainda estão em evolução. Nos EUA, por exemplo, os pilotos devem manter uma linha de visão direta com o equipamento, enquanto na Escócia, os operadores não podem se afastar mais de 500 metros. Essas restrições, destinadas a evitar acidentes, limitam a eficácia dos drones em operações de resgate.

Os pesquisadores acreditam que modelos como o desenvolvido por Ewers podem expandir as capacidades dos drones. Ele está em contato com a Unidade de Suporte Aéreo da Polícia da Escócia para explorar como seu sistema poderia ser testado e implementado em situações reais.