Un grup de cercetători din Scoția a elaborat un model bazat pe inteligență artificială destinat optimizării operațiunilor de căutare și salvare a persoanelor dispărute în medii naturale.
Sistemul utilizează inteligența artificială și analizează date istorice referitoare la comportamentul indivizilor care s-au rătăcit anterior în sălbăticie, pentru a prezice locațiile probabile ale persoanelor dispărute.
Această abordare reproduce logica comportamentală umană în situații similare, concentrându-se pe date comportamentale reale, cum ar fi alegerile direcționale, viteza de deplasare, căutarea adăpostului sau a surselor de apă, precum și factori psihologici precum anxietatea sau orientarea către siguranță.
Spre deosebire de metodele convenționale, care se bazează preponderent pe hărți sau analize de teren, acest model, dezvoltat sub coordonarea lui Jan-Hendrik Ewers de la Universitatea din Glasgow, simulează procesul decizional al persoanelor dispărute.
Cercetătorii au creat agenți virtuali care imită comportamentul uman, fiind ghidați de algoritmi ce iau în considerare starea emoțională și instinctele de supraviețuire.
Acești agenți pot fi programați, de exemplu, să caute repere precum copaci, structuri artificiale sau poteci, într-un mod similar celui în care o persoană ar încerca să se orienteze într-un mediu necunoscut sau să se deplaseze către zone deschise sau puncte înalte pentru vizibilitate.
Funcționarea sistemului se bazează pe simularea modului în care o persoană reacționează la mediul înconjurător.
Informațiile generate sunt utilizate pentru a crea o hartă statistică, denumită și hartă termică, ce indică zonele cu probabilitate ridicată de a găsi persoana căutată, în funcție de alegerile comportamentale simulate și de situația specifică.
Validarea modelului s-a realizat prin utilizarea datelor istorice din cazuri reale de dispariție și prin simulări computerizate. Un test a implicat o reconstrucție digitală a insulei scoțiene Arran, o zonă montană unde au avut loc astfel de incidente.
Comparând predicțiile modelului cu locațiile efective unde au fost găsite persoane dispărute, cercetătorii au constatat că agenții simulați au manifestat un comportament logic și rațional, similar celui uman în circumstanțe comparabile.
Harta termică generată a indicat zone de căutare cu o precizie superioară metodelor tradiționale. O componentă esențială a modelului este integrarea psihologiei comportamentale.
Sistemul ia în considerare starea psihologică a persoanei dispărute, contribuind la înțelegerea motivelor din spatele unor decizii aparent contraintuitive, cum ar fi îndepărtarea de ultimul punct cunoscut sau alegerea de a se ascunde în loc de a căuta ajutor.
Aceste detalii sunt importante pentru a anticipa traiectoria unei persoane rătăcite. Modelul are potențial de aplicare extinsă, putând fi adaptat pentru diverse tipuri de peisaje, de la păduri și jungle la deșerturi sau zone montane acoperite de zăpadă.
Prin generarea de hărți termice personalizate pentru fiecare mediu, sistemul poate oferi informații utile echipelor de salvare la nivel global, contribuind la eficientizarea misiunilor, în special în zone izolate sau cu condiții meteorologice dificile.
Se anticipează că integrarea acestui model cu tehnologii precum dronele echipate cu senzori ar putea accelera localizarea persoanelor dispărute și ar putea reduce timpul și resursele necesare operațiunilor de căutare, îmbunătățind șansele de supraviețuire.
Deși sunt necesare cercetări suplimentare pentru validarea completă a modelului în condiții reale, această dezvoltare reprezintă un avans în aplicarea inteligenței artificiale în domeniul misiunilor de salvare de urgență.
