搜索和救援算法识别出了隐藏在海水中的“陷阱”

海洋是一个混乱和动荡的空间，风和天气在各个方向掀起波浪。当一件物体或一个人在海上失踪时，海洋复杂、不断变化的状况可能会扰乱并推迟关键的搜救行动。

现在，麻省理工学院、瑞士联邦理工学院(ETH)、伍兹霍尔海洋学研究所(WHOI)和弗吉尼亚理工大学的研究人员已经开发出一种技术，他们希望这种技术能帮助急救人员迅速找到可能有失踪物体或人员的海域。

该技术是一种新的算法，它可以分析海洋条件，如洋流的强度和方向、表面风和海浪，并实时识别海洋中最吸引人的区域，在那里漂浮的物体可能会聚在一起。

该团队在几次实地实验中展示了这项技术，他们在海洋的不同位置布置了漂流者和人形人体模型。他们发现，在几个小时的过程中，这些物体会迁移到算法预测的具有强烈吸引力的区域，这是基于目前的海洋条件。

该算法可以应用于现有的海洋状况模型，使得救援团队能够快速发现隐藏的“陷阱”，在给定的时间内，海洋可能会引导失踪人员。

麻省理工学院机械工程学教授托马斯•皮科克(Thomas Peacock)表示:“我们提供的这个新工具可以在不同的模型上运行，看看这些陷阱预计会出现在什么地方，从而确定最有可能出现船只搁浅或失踪人员的地点。”“这种方法以一种前所未有的方式使用数据，因此它为急救员提供了一个新的视角。”

皮科克和同样是麻省理工学院机械工程教授的皮埃尔·勒穆索(Pierre Lermusiaux)监督了这个项目，他们和他们的同事在今天出版的《自然通讯》(Nature Communications)杂志上报告了他们的研究结果。他们的合著者包括苏黎世联邦理工学院的首席作者Mattia Serra和通讯作者George Haller, WHOI的Irina Rypina和Anthony Kirincich，弗吉尼亚理工大学的Shane Ross，美国海岸警卫队的Arthur Allen和洛杉矶加州大学的Pratik Sathe。

隐藏的陷阱

如今的搜索和救援行动结合了天气预报和海洋动力学模型，以及物体在海洋中漂移的方式，以制定搜索计划，或者搜索团队应该集中搜索的区域。

但海洋是一个复杂的空间，有着不稳定的、不断变化的流动模式。加上一个失踪的人有可能不断漂浮在这个非定常流场一段时间,孔雀和他的同事们说,重要的错误可以先积累在预测看,当使用一个简单的方法,直接预测一些漂浮物的轨迹。

相反，该团队开发了一种使用先进的、数据驱动的海洋建模和预测系统来解释海洋复杂流动的方法。他们使用了一种新颖的“欧拉”方法，与更常用的“拉格朗日”方法形成了对比。拉格朗日方法是一种数学技术，涉及到整合海浪和洋流造成的海洋速度快照，从而缓慢地生成一个不确定的轨迹，以确定失踪的人或物体可能被带到何处。

新的欧拉方法使用最可靠的速度预测快照，接近失踪的人或物体最后被看到的地方，并在给定的时间迅速发现海洋最吸引人的区域。当下一批更新的速度信息可用时，这些欧拉预测就会不断更新。

该团队将他们的方法命名为“陷阱”，因为其目标是识别短暂的吸引轮廓，或水可能会聚并可能吸引物体或人的短暂区域。该方法基于最近的数学理论，

由苏黎世联邦理工学院的Serra和Haller开发，用于在高度不稳定流动数据中发现隐藏的吸引结构。

“我们有点怀疑像这样的数学理论是否能在船上实时应用，”哈勒说。“我们都很惊喜地看到，它反复做得很好。”

“我们可以把这些‘陷阱’想象成移动的磁铁，吸引一组扔在桌子上的硬币。硬币的拉格朗日轨迹是非常不确定的，但最强大的欧拉磁体可以在短时间内预测出硬币的位置，”Serra说。

“关键是，这些捕集器在洋流领域可能没有任何特征，”皮科克补充道。“如果你对这些陷阱进行这种处理，它们可能会出现在非常不同的地方，你看到的洋流可能会投射到你可能去的地方。”所以你必须做另一个层次的处理来提取这些结构。它们不是立即可见的。”

在海

在世界卫生组织航海专家的带领下，研究人员在海上进行了几次实验，测试了这种诱捕方法。“与任何新的理论技术一样，重要的是测试它在真实海洋中的工作情况，”瑞皮纳说。

在2017年和2018年，该团队驾驶一艘小型研究船驶离玛莎葡萄园岛(Martha’s Vineyard)海岸几个小时，他们在不同的地点部署了一组圆形小浮标和人体模型。

皮科克说:“这些物体相对于海洋的移动方式往往不同，因为不同的形状对风和洋流的感觉也不同。”“即便如此，这些陷阱对不确定性的吸引力如此之大，以至于它们应该克服这些差异，把所有东西都拉到它们身上。”

该团队运行他们的模型和预测系统，预测海洋的行为和洋流，并使用陷阱算法在实验过程中绘制出强烈吸引区域。研究人员让这些物体随洋流自由漂流几个小时，并通过GPS追踪器记录它们的位置，然后在当天结束时取回这些物体。

“有了GPS追踪器，我们可以实时看到所有东西的走向，”皮科克说。“所以我们设计了这些漂流者最初广泛分布的模式，并发现，最终，他们聚集在这些陷阱上。”

研究人员正计划与美国海岸警卫队(U.S. Coast Guard)等急救人员分享trap方法，以加快搜救算法的速度，并可能挽救更多在海上遇难的人。

皮科克说:“像海岸警卫队这样的人不断地对洋流在任何特定时间的活动进行模拟和建模，并不断更新数据，为模型提供信息。”“使用这种方法，他们就可以根据现有的数据立刻知道陷阱在哪里。因此，如果在过去的一小时内发生了事故，他们可以立即查看海底陷阱的位置。这一点很重要，因为他们必须在有限的时间内做出回应，希望能取得成功。”

这项研究主要由美国国家科学基金会的“危害看见”项目资助，另外还有来自海军研究办公室和德国国家科学基金会的支持。