Incorporan un algoritmo a un avión no tripulado para predecir el tiempo con más exactitud

Permite mandar al avión al lugar adecuado para que recoja los mejores datos posibles

Investigadores del Departamento de Aeronáutica y Astronáutica del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) han desarrollado un algoritmo que, incorporado a un avión no tripulado, permite que éste tome los mejores datos meteorológicos in situ. De esta manera, se podrá predecir con más exactitud el tiempo. La idea es que los aviones trabajen en equipo y que, de manera autónoma, varíen su ruta y su posición, para conseguir las mejores mediciones en función de por dónde están volando el resto de los aparatos. Sus creadores han tenido que trabajar con muchas variables posibles, lo cual ha supuesto un reto muy importante desde el punto de vista computacional. Tras tres años de investigación, el MIT está en disposición de probar el nuevo algoritmo en condiciones reales.

La predicción meteorológica no siempre tiene la mejor reputación. Todos recordamos errores garrafales. Hoy en día, sin embargo, los modelos computacionales utilizados permiten que las predicciones a 48 horas vista sean muy precisas. En cualquier caso, investigadores del MIT, han desarrollado un pequeño avión autónomo e inteligente al que han incorporado un algoritmo que “caza” datos que mejorará la predicción. La idea de sus creadores es que una flota de aviones esté siempre volando para recoger los datos que ayuden a predecir el tiempo con una mayor precisión.

“El tiempo afecta a muchos sectores económicos, como la agricultura y el transporte”, comenta Nicholas Roy, que ha trabajado en este proyecto, en un comunicado del MIT. “Con más tiempo para planificar, los agricultores pueden, por ejemplo, recoger su cosecha antes de que una tormenta la diezme. Asimismo, las compañías aéreas ajustan sus planes de vuelo con más antelación, reduciendo el impacto sobre los viajeros”.

Por el momento, lo algoritmos han sido testados en una simulación, cuyos resultado han sido presentados recientemente en la IEEE Conference on Decision Control, en Cancún, en Méjico. La marina estadounidense ya ha mostrado su interés por él, y el MIT se encuentra en disposición de ponerlo en práctica.

Las predicciones a largo plazo no son erróneas necesariamente debido a los modelos de predicción, sino porque las condiciones iníciales no fueron medidas con precisión. Estas inexactitudes se deben a vacios o huecos en los datos recogidos.

Los sensores en tierra se usan en la actualidad para recoger la temperatura, la velocidad del viento, la humedad, la densidad del aire o la cantidad de lluvia, pero sólo evalúan las condiciones sobre el terreno. En el mar, donde muchos de los episodios meteorológicos más duros se originan, la cobertura es más escasa todavía. La observación mediante satélites ayuda, pero éstos son “ciegos” a gran cantidad de datos muy útiles, como la velocidad del viento en altitudes bajas.

Aviones no tripulados

Para conseguir una lectura de condiciones más exacta, lo mejor es colocar los sensores allí donde se produce la situación meteorológica. En teoría, los globos puede hacer este trabajo, pero sólo si están en el lugar adecuado y en el momento justo. Por ello, los servicios meteorológicos usan aviones pilotados que recorren rutas preestablecidas tomando diferentes datos. La logística de este procedimiento es complicada y es difícil cambiar las rutas de unos de estos aparatos para responder a un cambio repentino en las condiciones del tiempo.

Por ese motivo, hay mucho interés en utilizar aviones no tripulados para realizar esta labor. La idea es que haya un número constante de aviones volando. Estos aviones trabajarían en colaboración y tendrían la capacidad de posicionarse por sí mismos respecto a los demás para conseguir los mejoras datos posibles.

El problema de esta propuesta es que calcular la localización más útil respecto a los demás es una tarea enormemente compleja. Según los creadores de este algoritmo, requiere el análisis de más de un millón de tablas de datos de cientos de miles de localizaciones de sensores. Procesar toda esta información lleva entre seis y ocho horas. Este es el reto al que han hecho frente los investigadores del MIT.

Retos

Otro de los retos de este proyecto es la gestión del combustible. Eso es lo que opina en Technolgy Review, Dario Floreano, un experto en aviones robotizados del Laboratory of Intelligent Systems de la École Polytechnique Fédérale, en Lausana, Suiza. Los algoritmos tienen que ser capaces de reorientar a los diferentes aviones rápidamente y con mucha eficacia para que mantengan una cobertura óptima. Esto obliga a tener en cuenta muchas variables, incluidos los requerimientos energéticos para las diferentes estrategias de relocalización.

En opinión de este profesor, otro reto es el tamaño. Los aviones tienen que ser pequeños y lo suficientemente seguros como para no poner en peligro objetos o personas en el caso de que sean desplegados muchos al mismo tiempo. En la actualidad, sería posible incorporar estos algoritmos en aviones que pesan menos de un kilo.

Los investigadores del MIT, quieren testar su algoritmo en un aparato relativamente grande. Se trata del ScanEagle, fabricado por Boeing, que pesa unos 18 kilos. Este modelo es capaz de volar más de 1.600 kilómetros, cargado con sensores y equipos de comunicación. De esta manera, sólo cuatro aparatos podrían cubrir un área geográfica importante sin poner en riesgo a personas u objetos.

Después de tres años de investigación usando simulaciones del tiempo por ordenador, el equipo de investigación considera que su algoritmo puede determinar de una manera precisa y rápida hacía qué puntos habría que mandar uno de estos aviones no tripulados para conseguir la mayor cantidad de mediciones posibles.