En las pruebas virtuales, el algoritmo de Ewers superó ambos enfoques en dos medidas clave la distancia que tendría que volar un dron para localizar a la persona desaparecida y el porcentaje de tiempo que la persona fue encontrada. Mientras que el cortacésped y el enfoque algorítmico existente encontraron a la persona el 8% de las veces y el 12% de las veces, respectivamente, el enfoque de Ewers la encontró el 19% de las veces. Si tiene éxito en situaciones de rescate reales, el nuevo sistema podría acelerar los tiempos de respuesta y salvar más vidas en escenarios donde cada minuto cuenta.

“El ámbito de búsqueda y rescate en Escocia es extremadamente variado y también bastante peligroso”, dice Ewers. Las emergencias pueden surgir en los espesos bosques de la isla de Arran, las escarpadas montañas y laderas que rodean la meseta de Cairngorm o las caras de Ben Nevis, uno de los destinos de escalada en roca más venerados pero peligrosos de Escocia. “Ser capaz de enviar un dron y realizar una búsqueda eficiente con él podría potencialmente salvar vidas”.

Los expertos en búsqueda y rescate dicen que usar el aprendizaje profundo para diseñar rutas más eficientes para drones podría ayudar a localizar a personas desaparecidas más rápido en una variedad de áreas silvestres, dependiendo de qué tan adecuado sea el entorno para la exploración con drones (es más difícil para los drones explorar un dosel denso que uno abierto). cepillo, por ejemplo).

“Ese enfoque en las Tierras Altas de Escocia ciertamente parece practical, particularmente en las primeras etapas de la búsqueda, cuando se espera que aparezcan otras personas”, dice David Kovar, director de la Asociación Nacional de Búsqueda y Rescate de EE. UU. Williamsburg, Virginia, que ha utilizado drones para todo, desde respuesta a desastres en California hasta misiones de búsqueda en áreas silvestres en las Montañas Blancas de New Hampshire.

Pero hay salvedades. El éxito de dicho algoritmo de planificación dependerá de la precisión de los mapas de probabilidad. La dependencia excesiva de estos mapas podría significar que los operadores de drones dediquen demasiado tiempo a buscar en las áreas equivocadas.