Modelo de computadora que ‘piensa’ como una persona desaparecida podría ayudar a buscar y rescatar esfuerzos

El equipo validó su modelo al establecer sus agentes de IA de los lugares salpicados en una recreación digital de Isla de Arran. El mapa de distribución de probabilidad de las ubicaciones de las personas perdidas en toda la isla se correlacionó fuertemente con los lugares en los lugares en los que el equipo basó su modelo sugirió que tenían más probabilidades de encontrar. Los resultados sugieren que el comportamiento de los agentes es un reflejo preciso del comportamiento perdido de las personas. Crédito: Universidad de Glasgow

Un nuevo método para predecir dónde se puede encontrar las personas perdidas en el desierto basada en simulaciones de sus procesos de toma de decisiones podría ayudar a los equipos de rescate de montaña a salvar vidas en el futuro.

Investigadores de la Universidad de Glasgow han desarrollado un sistema informático sofisticado para modelar las acciones de las personas simuladas perdidas en entornos al aire libre.

El sistema, que se basa en los datos extraídos de las cuentas de cómo las personas en el mundo real se comportaron después de encontrarse perdidos al aire libre, crea un “mapa de calor” que muestra la probabilidad de dónde se pueden encontrar personas desaparecidas en cualquier paisaje.

El equipo de Glasgow espera que pueda llevar al desarrollo de un nuevo método robusto para ayudar a los equipos de búsqueda y rescate a elegir dónde enfocar sus esfuerzos de recuperación, lo que podría incorporar drones equipados con sensores para ayudar a recorrer el panorama.

En un nuevo documento de acceso temprano publicado en la revista IEEE Access, el equipo describe cómo utilizaron datos de estudios históricos de cómo las personas perdidas se comportaron en situaciones del mundo real para crear “agentes” simulados que actúan basados ​​en diferentes estados psicológicos.

Los algoritmos que sustentan a los agentes están guiados por distintos submodelos, cada uno con un objetivo diferente en mente. Todos buscan encontrar su camino de regreso a la civilización dirigiéndose a agua, árboles, edificios, caminos o carreteras. Los agentes simulados toman decisiones sobre dónde ir según factores que incluyan su ubicación actual y si podrían ver su terreno preferido.

Para ayudar a informar el comportamiento de los agentes, el sistema del equipo también tuvo en cuenta los datos recopilados sobre la probabilidad de personas faltantes de ser encontradas en diferentes tipos de terreno, y las distancias que las personas típicamente viajaban desde su última ubicación conocida informada.

Jan-Hendrik Ewers de la Escuela de Ingeniería James Watt de la Universidad de Glasgow es el investigador principal del proyecto y el autor correspondiente en el documento. Él dijo: “Los equipos de búsqueda y rescate realizan un trabajo que salva vidas de vital importancia, a pesar de estar con frecuencia subfinanciado y a menudo a ser tripulados por voluntarios.

“Crecí en las rurales Highlands, y soy un entusiasta Hillwalker, por lo que soy muy consciente de lo peligroso que puede ser el caminata y qué increíbles equipos de búsqueda de trabajo y rescate.

“Inicialmente, como parte de mi Ph.D., me propuse ver si sería posible usar el aprendizaje automático para entrenar un nuevo tipo de sistema de búsqueda y rescate para predecir dónde se pueden encontrar excursionistas perdidos. Sin embargo, el aprendizaje automático requiere una gran cantidad de información para sacar sus conclusiones.

“Los recursos limitados de los equipos de búsqueda significan que están más centrados en salvar vidas que capturar datos en todos los aspectos de sus misiones de búsqueda, por lo que no había suficiente información disponible para que ese enfoque funcionara.

“Eso llevó a mis colegas y a mí a considerar si podríamos aprovechar la investigación existente sobre el comportamiento de las personas desaparecidas, lo que tiene como objetivo comprender sus elecciones sobre dónde fueron y por qué. Usar eso como base para estos agentes simulados nos ha dado algunos resultados realmente alentadores”.

El equipo validó su modelo al establecer sus agentes de IA de los lugares salpicados en una recreación digital de Isla de Arran. El mapa de distribución de probabilidad de las ubicaciones de las personas perdidas en toda la isla se correlacionó fuertemente con los lugares en los lugares en los que el equipo de investigación basó su modelo sugirió que tenían más probabilidades de ser encontrados. Los resultados sugieren que el comportamiento de los agentes es un reflejo preciso del comportamiento perdido de las personas.

La investigación es parte de los esfuerzos en curso en la Universidad de Glasgow para utilizar la tecnología de vanguardia para reforzar el trabajo de los equipos de búsqueda y rescate. La investigación relacionada ha utilizado un enfoque basado en datos para explorar formas de hacer que los drones controlados por IA sean mejores para buscar personas desaparecidas.

El Dr. David Anderson de la Escuela de Ingeniería James Watt es coautor en el periódico y Jan-Hendrik Ewers ‘Ph.D. supervisor. Él dijo: “Una de las ventajas de este tipo de enfoque de modelado psicológico para localizar a las personas desaparecidas es que podría aplicarse a cualquier paisaje. Eso significa que podría ayudar a buscar y rescatar equipos en todo el mundo, sin importar si están trabajando en las montañas, las selvas o los desiertos.

“Estamos ansiosos por explorar la posibilidad de aplicar esta técnica a nuestros esfuerzos continuos para realizar todo el potencial de los drones para las misiones de búsqueda y rescate. Se requerirá un mayor trabajo y validación antes de que pueda usarse en situaciones del mundo real, pero esta es una demostración temprana prometedora de la efectividad de este tipo de modelado y mapeo”.

Más información: Jan-Hendrik Ewers et al, Mapeo de densidad de probabilidad predictiva para la búsqueda y el rescate utilizando un enfoque basado en agentes con datos dispersos, IEEE Access (2025). Doi: 10.1109/access.2025.3557693

Proporcionado por la Universidad de Glasgow

Cita: modelo de computadora que ‘cree’ como una persona desaparecida podría ayudar a buscar esfuerzos de búsqueda y rescate (2025, 10 de abril) recuperado el 10 de abril de 2025 de https://techxplore.com/news/2025-04-person-efforts.html

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