MIT、水難救助に役立つデータ駆動型アプローチを開発！海の状態をリアルタイムで分析

海の状態は、天気や風、海流などによって複雑に変化する。こうした不確実性の高さが、流された人や船などの捜索活動をむつかしくしていた。

MIT、スイス連邦工科大学（ETH）、ウッズホール海洋研究所（WHOI）らによる研究チームは、海での捜索活動を支援する新手法を開発した。

同手法は海の状態をリアルタイムで分析し、浮遊オブジェクトが流れ着く可能性の高いポイントを特定する。

“海の速度”のスナップショットを生成

海洋モデリングとデータ駆動型の予測アルゴリズムを利用することで、広大な海から最初に捜索すべき領域を計画できる。

予測アルゴリズムはETHチューリッヒの研究者らにより開発され、オイラーの定理に基づいたアプローチを採用した。海上風や海流、波の強さなどのデータから海の状況を分析。“海の速度”のスナップショットを統合し、人やオブジェクトの位置の軌跡を生成する。

データ分析が完了次第、予測が更新され、特定の時間における最も可能性の高い漂流領域をすばやく見いだるとのこと。

WHOIが主導して行った海上テストでは、人型のマネキンを海のさまざまな場所に配備。オブジェクトを数時間漂流させてGPSトラッカーで位置を記録した。

開発した手法により海洋の挙動と海流をモデリング。予測アルゴリズムを使用してマネキンが見つかる可能性の高い領域を予測した結果、予測領域に漂流オブジェクトが収束することが示されたという。

今後は同手法による予測の生成を高速化し、沿岸警備隊などに共有する計画とのことで、水難救助の成功率向上にも期待したい。

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