Bandada de aves. Foto: Instituto Ornitológico de Suiza.
Un nuevo software es capaz de diferenciar de un modo rápido y preciso las señales provenientes de las bandadas de pájaros o de los enjambres de insectos. Este problema no quedaba bien resuelto en otros intentos hechos mediante otros dispositivos o técnicas. El adelanto es muy importante para el trabajo de los controladores aéreos, ya que las colisiones de los aviones con los pájaros pueden dañar gravemente el aparato, sobre todo cuando éstos son pequeños, y constituyen un problema grave (y muy caro) de seguridad.
El radar y los rayos infrarrojos detectan actualmente la presencia de pájaros e insectos, pero por ejemplo, son incapaces de decir cuando un pájaro es grande y, potencialmente, más peligroso para una aeronave.
La colisión de las aves contra aviones suele ocurrir a altitudes bajas, sobre todo cuando las naves están cerca de los aeropuertos. El Central Science Laboratory del Reino Unido estima, según informa NewScientist, que este hecho cuesta a las líneas aéreas en todo el mundo 12.000 millones de dólares anualmente en reparaciones y periodos de inactividad de los aviones.
La última colisión grave conocida afectó a un Antonov 12 BP que el día 29 de julio del año pasado hacía un vuelo entre las ciudades rusas de Moscú y Omsk. Sus siete tripulantes murieron.
Las señales de radar que rebotan contra las bandadas de pájaros volando se confunden fácilmente con aquellas que lo hacen contra tupidas masas de insectos. Los técnicos más experimentados sí que pueden diferenciarlos. El aleteo de los pájaros hace que la señal de radar recoja unos suaves pulsos que les dan una pista para separar una cosa de otra. Sin embargo, no es un trabajo sencillo, sobre todo cuantos las bandadas de pájaros e insectos están mezcladas.
Poco tiempo
El problema es que los controladores aéreos no siempre tienen tiempo para hacer este trabajo. “Si tenemos que emplear varios segundos con cada señal, y ante nosotros hay miles de señales, nos llevaría meses separar los pájaros de los insectos”, comenta Serge Zaugg del Instituto Ornitológico de Suiza.
Zaugg y sus colegas de instituciones de investigación en Francia, Holanda y Alemania han combinado técnicas de recogida de datos, análisis estadístico e inteligencia artificial para crear un algoritmo capaz de aprender a reconocer las aves con muy poco margen de error.
El equipo ha introducido en el programa miles de señales de radar de pájaros e insectos que en su momento fueron diferenciados satisfactoriamente por técnicos expertos, así como verificadas con observaciones visuales. Las señales usadas son tanto de bandadas de pájaros como de insectos, o una mezcla de ambas, recogidas en el desierto del Sahara en Mauritania entre los años 2003 y 2004.
Después “entrenamiento” al que ha sido sometido, el programa puede identificar señales nuevas con un acierto de entre un 93 y un 98%.
El radar y los rayos infrarrojos detectan actualmente la presencia de pájaros e insectos, pero por ejemplo, son incapaces de decir cuando un pájaro es grande y, potencialmente, más peligroso para una aeronave.
La colisión de las aves contra aviones suele ocurrir a altitudes bajas, sobre todo cuando las naves están cerca de los aeropuertos. El Central Science Laboratory del Reino Unido estima, según informa NewScientist, que este hecho cuesta a las líneas aéreas en todo el mundo 12.000 millones de dólares anualmente en reparaciones y periodos de inactividad de los aviones.
La última colisión grave conocida afectó a un Antonov 12 BP que el día 29 de julio del año pasado hacía un vuelo entre las ciudades rusas de Moscú y Omsk. Sus siete tripulantes murieron.
Las señales de radar que rebotan contra las bandadas de pájaros volando se confunden fácilmente con aquellas que lo hacen contra tupidas masas de insectos. Los técnicos más experimentados sí que pueden diferenciarlos. El aleteo de los pájaros hace que la señal de radar recoja unos suaves pulsos que les dan una pista para separar una cosa de otra. Sin embargo, no es un trabajo sencillo, sobre todo cuantos las bandadas de pájaros e insectos están mezcladas.
Poco tiempo
El problema es que los controladores aéreos no siempre tienen tiempo para hacer este trabajo. “Si tenemos que emplear varios segundos con cada señal, y ante nosotros hay miles de señales, nos llevaría meses separar los pájaros de los insectos”, comenta Serge Zaugg del Instituto Ornitológico de Suiza.
Zaugg y sus colegas de instituciones de investigación en Francia, Holanda y Alemania han combinado técnicas de recogida de datos, análisis estadístico e inteligencia artificial para crear un algoritmo capaz de aprender a reconocer las aves con muy poco margen de error.
El equipo ha introducido en el programa miles de señales de radar de pájaros e insectos que en su momento fueron diferenciados satisfactoriamente por técnicos expertos, así como verificadas con observaciones visuales. Las señales usadas son tanto de bandadas de pájaros como de insectos, o una mezcla de ambas, recogidas en el desierto del Sahara en Mauritania entre los años 2003 y 2004.
Después “entrenamiento” al que ha sido sometido, el programa puede identificar señales nuevas con un acierto de entre un 93 y un 98%.
Rádar usado para localizar bandadas de aves. Foto: Instituto Ornitológico de Suiza.
Otras técnicas
Otros equipos de investigación han usado técnicas diversas para conseguir distinguir entre pájaros e insectos, como relacionando la velocidad del viento con los movimientos detectados por el radar. Mientras que los insectos se mueven a favor de la corriente de aire, los pájaros pueden volar más rápido y en dirección contraria.
En cualquier caso, ningún proyecto había conseguido esa diferenciación por medios automáticos y eran los técnicos quienes tenían que llevarla a cabo, asistidos por programas informáticos.
Ni siquiera otro hito en este campo alcanzó los niveles de precisión de este software que ha sido presentado en la revista Journal of the Royal Society Interface. Hace dos años el Nacional Institute Standars and Technology (NIST) estadounidense hizo una prueba con lo que llamaron “telescopio de audio”, que era capaz de distinguir con mucha precisión los cantos y sonidos provenientes de los pájaros. Para ello, adaptaron el software de reconocimiento de voz que usamos con los humanos.
Distinguir el sonido de los pájaros tampoco es algo menor para la industria de la aviación, ya que no es lo mismo que un pájaro grande alcance una nave a que lo haga uno pequeño.
Este dispositivo consistía en 192 micrófonos colocados en el suelo en círculos concéntricos que captaba el sonido de pájaros distantes. Este “telescopio” amplificaba los sonidos de una dirección concreta y cancelaba todo lo demás. Trabajaba de un modo muy parecido a como los humanos determinan la localización de una fuente de sonido: analizando el tiempo en que cada oído capta dicho sonido.
Este software era capaz, de esta manera, de distinguir el sonido emitido de una especie de pájaro en comparación con otra.
En su momento, este sistema podía sólo detectar sonidos a unos cientos de metros. Para haber podido utilizarse en los aeropuertos para evitar colisiones con los aviones, tendría que haber alcanzado una distancia de unos 2,5 kilómetros, lo cual sería factible añadiendo más micrófonos al “telescopio”.
Otros equipos de investigación han usado técnicas diversas para conseguir distinguir entre pájaros e insectos, como relacionando la velocidad del viento con los movimientos detectados por el radar. Mientras que los insectos se mueven a favor de la corriente de aire, los pájaros pueden volar más rápido y en dirección contraria.
En cualquier caso, ningún proyecto había conseguido esa diferenciación por medios automáticos y eran los técnicos quienes tenían que llevarla a cabo, asistidos por programas informáticos.
Ni siquiera otro hito en este campo alcanzó los niveles de precisión de este software que ha sido presentado en la revista Journal of the Royal Society Interface. Hace dos años el Nacional Institute Standars and Technology (NIST) estadounidense hizo una prueba con lo que llamaron “telescopio de audio”, que era capaz de distinguir con mucha precisión los cantos y sonidos provenientes de los pájaros. Para ello, adaptaron el software de reconocimiento de voz que usamos con los humanos.
Distinguir el sonido de los pájaros tampoco es algo menor para la industria de la aviación, ya que no es lo mismo que un pájaro grande alcance una nave a que lo haga uno pequeño.
Este dispositivo consistía en 192 micrófonos colocados en el suelo en círculos concéntricos que captaba el sonido de pájaros distantes. Este “telescopio” amplificaba los sonidos de una dirección concreta y cancelaba todo lo demás. Trabajaba de un modo muy parecido a como los humanos determinan la localización de una fuente de sonido: analizando el tiempo en que cada oído capta dicho sonido.
Este software era capaz, de esta manera, de distinguir el sonido emitido de una especie de pájaro en comparación con otra.
En su momento, este sistema podía sólo detectar sonidos a unos cientos de metros. Para haber podido utilizarse en los aeropuertos para evitar colisiones con los aviones, tendría que haber alcanzado una distancia de unos 2,5 kilómetros, lo cual sería factible añadiendo más micrófonos al “telescopio”.