Más de las tres cuartas partes de las comunidades de Alaska no tienen acceso a carreteras o carreteras. En estas regiones remotas, los aviones pequeños son el autobús de una ciudad, ambulancia, y entrega de alimentos, el único medio de hacer que las personas y las cosas entren y salgan.

Tan rutinario como puede ser el vuelo diario, puede ser peligroso. Estos aviones pequeños (o de aviación general) suelen volar de forma visual, por un piloto mirando por las ventanas de la cabina. Si aparecen tormentas repentinas o niebla, es posible que un piloto no pueda ver una pista, aviones cercanos, o terreno en ascenso. En 2018, la Administración Federal de Aviación (FAA) informó 95 accidentes de aviación en Alaska, incluyendo varios accidentes fatales que ocurrieron en regiones remotas donde la mala visibilidad pudo haber jugado un papel.

"Los pilotos de aviación general en Alaska deben conocer las condiciones previstas durante la planificación previa al vuelo, sino también de las condiciones que cambian rápidamente durante el vuelo, "dice Michael Matthews, meteorólogo del Laboratorio Lincoln del MIT. "Hay ciertas reglas, como si no pudiera volar con menos de tres millas de visibilidad. Si es peor los pilotos necesitan volar con instrumentos, pero necesitan estar certificados para eso ".

Los pilotos comprueban las condiciones meteorológicas actuales o previstas antes de volar. pero la falta de estaciones de observación meteorológica automatizadas en todo el bosque de Alaska hace que sea difícil saber exactamente qué esperar. Ayudar, La FAA instaló recientemente 221 cámaras web cerca de pistas y pasos de montaña. Los pilotos pueden mirar las imágenes en línea para planificar su ruta. Todavía, es difícil examinar lo que podrían ser cientos de imágenes y estimar qué tan lejos se puede ver.

Entonces, Matthews ha estado trabajando con la FAA para convertir estas cámaras web en sensores de visibilidad. Ha desarrollado un algoritmo, llamado Estimación de visibilidad a través de Image Analytics (VEIA), que utiliza la alimentación de imágenes de una cámara para determinar automáticamente la visibilidad del área. Estas estimaciones pueden luego compartirse entre los pronosticadores y con los pilotos en línea en tiempo real.

Ojos entrenados

En concepto, el algoritmo VEIA determina la visibilidad de la misma manera que lo hacen los humanos. Busca "bordes" estacionarios. Para los observadores humanos, estos bordes son puntos de referencia de distancias conocidas desde un aeródromo, como una torre o la cima de una montaña. Están capacitados para interpretar qué tan bien pueden ver cada marcador en comparación con un claro, día soleado.

Igualmente, Primero se enseña al algoritmo cómo se ven los bordes en condiciones claras. El sistema analiza las imágenes de los últimos 10 días, un período de tiempo óptimo porque cualquier período de tiempo más corto podría verse sesgado por el mal tiempo y más tiempo podría verse afectado por cambios estacionales, según Matthews. Usando estas imágenes de 10 días, el sistema crea una imagen compuesta "clara". Esta imagen se convierte en la referencia con la que se compara una imagen actual.

Para realizar una comparación, Se aplica un algoritmo de detección de bordes (llamado filtro Sobel) tanto a la imagen de referencia como a la actual. Este algoritmo identifica los bordes que son persistentes:el horizonte, edificios laderas de las montañas y elimina los bordes fugaces como los automóviles y las nubes. Luego, el sistema compara las resistencias generales de los bordes y genera una relación. La relación se convierte en visibilidad en millas.

Desarrollar un algoritmo que funcione bien en imágenes de cualquier cámara web fue un desafío. Matthews dice. Según dónde se coloquen, algunas cámaras pueden tener una vista de 100 millas y otras de solo 100 pies. Otros problemas provenían de objetos permanentes que estaban muy cerca de la cámara y dominaban la vista, como una antena grande. El algoritmo tuvo que diseñarse para mirar más allá de estos objetos cercanos.

"Si eres un observador en el monte Washington, tiene un ojo entrenado para buscar cosas muy específicas para obtener una estimación de visibilidad. Decir, los remontes de la montaña Attitash, etcétera. No queríamos hacer un algoritmo que esté entrenado de manera tan específica; queríamos que este mismo algoritmo se aplicara en cualquier lugar y en todo tipo de bordes, "Dice Matthews.

Para validar sus estimaciones, el algoritmo VEIA se probó con datos de estaciones de observación de superficie automatizadas (ASOS). Estas estaciones, de los cuales hay cerca de 50 en Alaska, están equipados con sensores que pueden estimar la visibilidad cada hora. El algoritmo VEIA, que proporciona estimaciones cada 10 minutos, fue más del 90 por ciento de precisión en la detección de condiciones de baja visibilidad en comparación con los datos de ASOS coubicados.

Pilotos informados

La FAA planea probar el algoritmo VEIA en el verano de 2020 en un sitio web experimental. Durante el período de prueba, los pilotos pueden visitar el sitio web experimental para ver estimaciones de visibilidad en tiempo real junto con las imágenes de la cámara.

"Es más, las estimaciones de VEIA se pueden incorporar a modelos de predicción meteorológica para mejorar las previsiones, "dice Jenny Colavito, quien es el líder del proyecto de investigación de techo y visibilidad en la FAA. "Todo esto lleva a mantener a los pilotos mejor informados sobre las condiciones climáticas para que puedan evitar volar hacia los peligros".

La FAA está estudiando el uso de cámaras meteorológicas en otras regiones, comenzando en Hawaii. "Como Alaska, Hawái tiene condiciones climáticas y de terreno extremas que pueden cambiar rápidamente. Anticipo que el algoritmo VEIA se utilizará junto con las cámaras meteorológicas en Hawái para proporcionar la mayor cantidad de información posible a los pilotos. "Colavito agrega. Una de las ventajas clave de VEIA es que no requiere sensores especializados para hacer su trabajo, solo la imagen de las cámaras web.

Matthews aceptó recientemente un premio R&D 100 Award por el algoritmo, nombrado uno de los 100 productos más innovadores del mundo desarrollados en 2019. Como investigador en gestión del tráfico aéreo durante 28 años, está encantado de haber obtenido este honor.

"Algunos pasos de montaña en Alaska son como carreteras, especialmente en verano, con la cantidad de personas que vuelan. Puedes encontrar innumerables historias de accidentes terribles, personas que solo hacen cosas cotidianas:una familia en camino a un juego de voleibol, Matthews reflexiona:"Espero que VEIA pueda ayudar a las personas a vivir una vida más segura".

Esta historia se vuelve a publicar por cortesía de MIT News (web.mit.edu/newsoffice/), un sitio popular que cubre noticias sobre la investigación del MIT, innovación y docencia.