Mais de três quartos das comunidades do Alasca não têm acesso a rodovias ou estradas. Nessas regiões remotas, pequenas aeronaves são o ônibus de uma cidade, ambulância, e entrega de comida - o único meio de colocar e retirar pessoas e coisas.

Por mais rotineiro que seja o voo diário, pode ser perigoso. Essas aeronaves pequenas (ou de aviação geral) são normalmente voadas visualmente, por um piloto olhando pelas janelas da cabine. Se tempestades repentinas ou neblina aparecer, um piloto pode não ser capaz de ver uma pista, aeronave próxima, ou terreno ascendente. Em 2018, a Federal Aviation Administration (FAA) relatou 95 acidentes de aviação no Alasca, incluindo vários acidentes fatais que ocorreram em regiões remotas onde a visibilidade deficiente pode ter influenciado.

"Os pilotos da aviação geral no Alasca precisam estar cientes das condições previstas durante o planejamento de pré-voo, mas também de quaisquer condições de mudança rápida durante o vôo, "diz Michael Matthews, meteorologista do MIT Lincoln Laboratory. "Existem certas regras, como se você não pudesse voar com menos de três milhas de visibilidade. Se for pior, os pilotos precisam voar por instrumentos, mas eles precisam ser certificados para isso. "

Os pilotos verificam as condições meteorológicas atuais ou previstas antes de voar, mas a falta de estações de observação meteorológica automatizadas em todo o mato do Alasca torna difícil saber exatamente o que esperar. Ajudar, a FAA instalou recentemente 221 câmeras da web perto de pistas e passagens nas montanhas. Os pilotos podem ver os feeds de imagens online para planejar sua rota. Ainda, é difícil examinar o que poderiam ser centenas de imagens e estimar o quão longe se pode ver.

Então, Matthews tem trabalhado com a FAA para transformar essas câmeras da web em sensores de visibilidade. Ele desenvolveu um algoritmo, chamado de estimativa de visibilidade por meio de análise de imagem (VEIA), que usa a imagem da câmera para determinar automaticamente a visibilidade da área. Essas estimativas podem então ser compartilhadas entre os meteorologistas e com os pilotos online em tempo real.

Olhos treinados

Em conceito, o algoritmo VEIA determina a visibilidade da mesma forma que os humanos. Ele procura por "bordas" estacionárias. Para observadores humanos, essas bordas são marcos de distâncias conhecidas de um campo de aviação, como uma torre ou topo de montanha. Eles são treinados para interpretar o quão bem eles podem ver cada marcador em comparação com um claro, dia ensolarado.

Da mesma forma, o algoritmo é primeiro ensinado como as arestas se parecem em condições claras. O sistema analisa o valor das imagens dos últimos 10 dias, um prazo ideal porque qualquer prazo mais curto pode ser distorcido pelo mau tempo e mais pode ser afetado por mudanças sazonais, de acordo com Matthews. Usando essas imagens de 10 dias, o sistema cria uma imagem composta "clara". Essa imagem se torna a referência com a qual a imagem atual é comparada.

Para fazer uma comparação, um algoritmo de detecção de bordas (denominado filtro Sobel) é aplicado à imagem de referência e à imagem atual. Este algoritmo identifica arestas que são persistentes - o horizonte, edifícios, lados da montanha - e remove bordas fugazes como carros e nuvens. Então, o sistema compara as resistências gerais da aresta e gera uma proporção. A proporção é convertida em visibilidade em milhas.

Desenvolver um algoritmo que funcione bem em imagens de qualquer câmera da web foi um desafio, Matthews diz. Com base em onde eles são colocados, algumas câmeras podem ter uma visão de 160 quilômetros e outras de apenas 30 metros. Outros problemas surgiram de objetos permanentes que estavam muito próximos da câmera e dominaram a visão, como uma grande antena. O algoritmo teve que ser projetado para olhar além desses objetos próximos.

"Se você for um observador no Monte Washington, você tem um olho treinado para procurar coisas muito específicas para obter uma estimativa de visibilidade. Dizer, os teleféricos de esqui na montanha Attitash, e assim por diante. Não queríamos fazer um algoritmo treinado tão especificamente; queríamos que esse mesmo algoritmo fosse aplicado em qualquer lugar e em todos os tipos de arestas, "Diz Matthews.

Para validar suas estimativas, o algoritmo VEIA foi testado em relação aos dados das Estações de Observação de Superfícies Automatizadas (ASOS). Estas estações, dos quais existem cerca de 50 no Alasca, são equipados com sensores que podem estimar a visibilidade a cada hora. O algoritmo VEIA, que fornece estimativas a cada 10 minutos, foi mais de 90 por cento preciso na detecção de condições de baixa visibilidade quando comparado aos dados ASOS co-localizados.

Pilotos informados

A FAA planeja testar o algoritmo VEIA no verão de 2020 em um site experimental. Durante o período de teste, os pilotos podem visitar o site experimental para ver as estimativas de visibilidade em tempo real ao lado das próprias imagens da câmera.

"Além disso, as estimativas de VEIA podem ser ingeridas em modelos de previsão do tempo para melhorar as previsões, "diz Jenny Colavito, quem é o líder do projeto de pesquisa de teto e visibilidade da FAA. "Tudo isso leva a manter os pilotos melhor informados sobre as condições meteorológicas para que possam evitar voar em situações de risco."

A FAA está estudando o uso de câmeras meteorológicas em outras regiões, começando no Havaí. "Como o Alasca, O Havaí tem terreno e condições climáticas extremas que podem mudar rapidamente. Prevejo que o algoritmo VEIA será utilizado junto com as câmeras meteorológicas no Havaí para fornecer o máximo de informações possível aos pilotos, "Colavito acrescenta. Uma das principais vantagens do VEIA é que ele não requer sensores especializados para fazer seu trabalho, apenas o feed de imagens das webcams.

Matthews recentemente aceitou um prêmio R&D 100 pelo algoritmo, eleito um dos 100 produtos mais inovadores do mundo desenvolvidos em 2019. Como pesquisador em gestão de tráfego aéreo por 28 anos, ele está emocionado por ter alcançado esta honra.

"Alguns desfiladeiros no Alasca são como rodovias, especialmente no verão, com o número de pessoas voando. Você pode encontrar inúmeras histórias de acidentes terríveis, pessoas apenas fazendo coisas do dia a dia - uma família a caminho de um jogo de vôlei, "Matthews reflete." Espero que VEIA possa ajudar as pessoas a viver suas vidas com mais segurança. "

Esta história foi republicada por cortesia do MIT News (web.mit.edu/newsoffice/), um site popular que cobre notícias sobre pesquisas do MIT, inovação e ensino.