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17 de mayo de 2014

¿Por qué se utiliza la palabra Mayday para pedir ayuda?


¿Por qué los barcos y aviones usan esta palabra como sinónimo de ayuda?

La llamada de Mayday fue ideada en 1923 por Frederick Stanley Mockford (1897-1962). Mockford, un oficial de radio del aeropuerto de Croydon en Londres, recibió el encargo de encontrar una palabra que indicara señal de socorro y fuera entendida fácilmente por todos los pilotos y personal de tierra en una emergencia. Debido a que gran parte del tráfico estaba en ese entonces entre Croydon y el aeropuerto de Le Bourget en París, Mockford propuso la palabra “mayday”, proveniente del "m’aidez" francés, cuya traducción sería “venga a ayudarme”.

Mayday debe ser considerada una representación fonética inglesa. Se debe recalcar que en inglés la frase es utilizada sólo como llamada de socorro, en francés contiene más sentido de urgencia que su traducción al inglés. Lo que los francoparlantes utilizan en casos de emergencia es la llamada, “Au secours!”.

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25 de marzo de 2014

De esta manera las matemáticas ayudar a hallar los restos del MH370

Restos del vuelo Air France 447

Restos del vuelo de Air France durante la investigación en 2009.

¿Podrían técnicas matemáticas inspiradas en un clérigo británico del siglo XVIII ayudar a hallar fragmentos del vuelo de Malaysia Airlines MH370? 

Este lunes, el primer ministro malasio, Najib Razak, confirmó que el vuelo MH370 "acabó en el mar" y descartó que haya sobrevivientes.
Sin embargo, la búsqueda de los restos del aparato y de la caja negra, que daría las claves de las circunstancias que llevaron a la desaparición del avión, continúa.

Una tarea difícil en la que las matemáticas podrían tener un papel importante, como ya sucedió en el caso del vuelo 447 de Air France, desaparecido durante su trayecto desde Río de Janeiro a París en junio de 2009.
¿Cómo ayudaron las matemáticas en aquel misterio? Y, ¿cómo podrían contribuir a resolver este?

Segmentos del Airbus 330 de Air France fueron hallados flotando en el Atlántico cinco días después, pero no podía resolverse el misterio del accidente sin hallar la caja negra y las grabaciones en la cabina.

Marten van Sluys, familiar de una de las víctimas del vuelo Air France 447 en 2009

El vuelo de Air France del 1 de julio de 2009 costó la vida a 228 personas.

Podría pensarse que tras localizar algunas partes de la aeronave sería fácil hallar el resto del avión, pero los objetos pueden desplazarse grandes distancias con las corrientes marinas.

El servicio de guardacostas de Estados Unidos utiliza frecuentemente diferentes tipos de software para simular el movimiento de posibles restos luego del impacto inicial.

Pero estos programas no servían en el caso del vuelo de Air France debido a las corrientes impredecibles que caracterizan la franja ecuatorial, especialmente en la época del año en la que ocurrió el accidente.
Buques y submarinos de Estados Unidos, Brasil y Francia buscaron el avión sin resultados.

La autoridad de investigación de accidentes de Francia, BEA por sus siglas en francés, decidió entonces pedir ayuda a un grupo de expertos en estadística de Estados Unidos con una reconocida trayectoria en la localización de objetos perdidos en el mar.

Fue así como Colleen Keller voló a Francia para contribuir en la búsqueda.

"BEA ya tenía varias teorías sobre los posibles sitios de impacto", dijo la analista.

Para transformar toda esa información en números y probabilidades, Keller y su equipo de la empresa Metron Inc en Viriginia se basaron en el llamado Teorema de Bayes, desarrollado por un estadístico y clérigo presbiteriano británico llamado Thomas Bayes, quien falleció en 1761.

Todos los escenarios

Thomas Bayes

La técnica diseñada por Bayes es utilizada en muchos campos, desde las finanzas hasta la predicción del tiempo.

La técnica creada por Bayes permite evaluar al mismo tiempo varios escenarios, incluso contradictorios, para hallar la opción de mayor probabilidad.

Keller y sus colegas evaluaron el grado de incertidumbre de cada dato disponible para determinar el sitio más probable de localización del avión.

Los expertos dividieron el área de búsqueda en cuadrículas y usaron cifras para calcular en cada sección la probabilidad de que allí se encontrara la aeronave.

Para obtener esas cifras, Keller y su equipo analizaron las diferentes teorías sobre la causa del siniestro. Por ejemplo, evaluaron diferentes fallas mecánicas y llegaron a diferentes grados de probabilidad para cada escenario.

Los investigadores estadounidenses estudiaron luego datos históricos de accidentes previos y determinaron, por ejemplo, que los aviones fueron hallados frecuentemente muy cerca de su última posición conocida.
Por ultimo, Keller redujo la probabilidad para aquellos sitios donde ya se habían realizado búsquedas infructuosas.

"Hay dos componentes de la matemáticas de Bayes que la hacen única", explicó Keller.

"Por un lado permite considerer toda la información incluyendo distintos grados de incertidumbre y combinar los datos, incluso posibilidades que se excluyen".

"En el caso del vuelo MH370 de Malaysia Airlines se manejaba una posible trayectoria o arco hacia el norte y otra hacia el sur de la última ubicación conocida. El avión no pudo haber tomado ambos rumbos, fue hacia un lado o hacia el otro, pero el teorema de Bayes permite incluir y sopesar todas las teorías".

La segunda ventaja es que la técnica desarrollada por Bayes es muy flexible, señaló Keller. Si hay nuevos datos, éstos se incorporan y el mapa de probabilidades se actualiza.

Hipótesis errada

Alain Bouillard, de la agencia de investigación de accidentes de Francia

La agencia de investigaciones de accidentes de Francia anunció el hallazgo de la caja negra en 2011.

En el caso del vuelo de Air France, había certeza de que el avion había caído en un radio de 40 millas de la última localización transmitida por el sistema de seguridad de la aeronave.

Pero el área de búsqueda era tan enorme que los investigadores no sabían por donde comenzar.
El mapa de probabilidades diseñado por Keller permitió centrar el rastreo en una zona más limitada, pero aún así no fue posible localizar los restos del avión.

Por un momento pareció que la estadística no podia ayudar.

Pero varios meses después, Air France volvió a contactar a Keller para solicitarle un último intento de análisis de datos.

En esta ocasión, la analista y sus colegas cuestionaron una hipótesis asumida en un comienzo.
Datos históricos de otros accidentes indicaban que luego de la caída de un avión, la caja negra seguirá emitiendo una señal en el 90% de los casos.

Inmediatamente después de la desaparición del vuelo de Air France los equipos de búsqueda pasaron días barriendo con radares las áreas próximas a la última ubicacion conocida, intentando detectar señales o "pings" de los grabadores de voz o de la caja negra.

Puesto que no registraron ninguna señal, Keller y sus colegas habían concluido que la probabilidad de hallar el avión en esos sitios era muy baja.

¿Pero que sucedería si ni la caja negra ni los grabadores estaban enviando señales?

Los expertos de Metron adaptaron su modelo para incluir esa posibilidad y determinaron nuevas áreas de alta probabilidad. Un equipo de búsqueda retomó el rastreo con estas coordenadas y esta vez sí localizaron la aeronave.

Avión de la Fuerza Aérea de Brasil

Un avión de radar de Brasil a punto de partir del archipiélago Fernando de Noronha al este de la costa brasileña durante la búsqueda.

"Áreas inmensas"

El misterio fue resuelto. La caja negra y el grabador de voz mostraron que una combinación de errores humanos y fallos técnicos fue lo que causó la caída del avión de Air France que se hundió en el Océano Atlántico en 2009.

El accidente del vuelo de Air France Río de Janeiro-París del 1 de julio de 2009 les costó la vida a las 228 personas que viajaban a bordo.

El informe final señaló que el piloto automático del Airbus dejó de funcionar por dos horas durante el turbulento vuelo nocturno y luego hubo fallas con el altímetro del avión y los sensores de velocidad de aire.
"Si el avión se encuentra en el fondo del Océano Índico, tristemente tal vez no sea hallado jamás"
Colleen Keller

Los investigadores también dijeron que el capitán no cumplió con sus responsabilidades de gestión al no retomar el control de los copilotos después de un descanso.

"Fue un milagro encontrar los restos del avión," dijo Keller.

"Estaban en el fondo del mar, en una zona muy arenosa. Pero hay áreas en el fondo marino que parecen el Himalaya, con verdaderas montañas y valles".

"Si el avión hubiera estado en una de esas zonas, tal vez jamás habría sido detectado".

Keller no tiene certeza de que los restos del avión de Malaysia Airlines sean hallados algún día.
Aún si se encuentran partes de la aeronave, ello no quiere decir que pueda localizarse el resto.

"Han pasado tantos días desde que el avión desapareció que no creo que hallar algún objeto pueda ayudarnos demasiado", dijo Keller.

"Estamos hablando de áreas inmensas. Sé que muchos pueden pensar, ¿cómo es posible no encontrar un Boeing 777?

"Pero si se encuentra en el fondo del Océano Índico, tristemente tal vez no sea hallado jamás".

Mapa del área de búsqueda del vuelo MH370
 
Fuente:
 
BBC Ciencia

19 de febrero de 2013

El 'efecto dominó' de los vuelos con retraso

Un panel muestra un vuelo retrasado en el aeropuerto de Barajas | E.M.

Un panel muestra un vuelo retrasado en el aeropuerto de Barajas | E.M.
Imagine coger un vuelo de Madrid a Río de Janeiro. Sale con retraso y despega dos horas más tarde de lo previsto. Ahora imagine que al llegar a Río de Janeiro otra persona tiene que coger ese mismo avión hacia Madrid. Al haber llegado con retraso, también despegará con retraso. Cuando se traslade a Madrid, y de ahí a cualquier otro destino, seguirá arrastrando ese retraso 'ad infinitum'.

Esa suerte de 'efecto dominó' del retraso de aviones, que estresa a pasajeros de todo el mundo, forma largas colas en los aeropuertos y tiene costes tanto económicos como medioambientales, no siempre es consecuencia de fenómenos exógenos, de acontecimientos fuera del alcance de controladores y pilotos. La rotación de la tripulación y las conexiones y escalas de los pasajeros de un avión a otro propagan sistémicamente los retrasos en la red áerea, lo que desencadena un efecto con consecuencias a escala global, según un estudio del CSIC publicado en la revista Scientific Reports.

Tras analizar datos de la Administración Federal de Aviación de Estados Unidos (FAA), las horas de salida y llegada de diversos aviones, y sus datos de puntualidad, los investigadores han confirmado que la congestión del espacio aéreo es un fenómeno colectivo. Esto es, que el retraso de un vuelo en su salida no únicamente afecta al siguiente que va a despegar, sino también influye sustancialmente en el aeropuerto de llegada. Esto crea un efecto dominó y "arrastra" la impuntualidad a los demás vuelos y demás aeropuertos, lo que eleva sustancialmente el retraso agregado o total del día a escala global.

"En base a los datos que obtuvimos de la FAA, que son públicos, hemos analizado qué es lo que ocurre, cómo se forman las congestiones", afirma Víctor M. Eguíluz, investigador del CSIC en el Instituto de Física Interdisciplinar y Sistemas Complejos de la Universidad de las Islas Baleares y responsable del estudio. "Lo siguiente ha sido, con esos datos, construir un modelo que reproduzca lo que vemos", añade el investigador. Este modelo, basado en la medida TAT (Turn Around Time), un modelo computacional que cuantifica el tiempo que tarda en estar operativo un programa informático una vez encendido, mide las variaciones temporales de un avión en tierra, el tiempo que está en tierra entre que aterriza y despega.

Los responsables del estudio descubrieron que, a pesar de que la falta de capacidad aeroportuaria y las condiciones meteorológicas influyen en el retraso, son los cambios de tripulación y las conexiones (escalas) de pasajeros los que lo aumentan en una escala global.

Lea el artículo completo en:

El Mundo Ciencia 

23 de julio de 2012

Según el MIT, los principales transmisores de enfermedades infecciosas son los aeropuertos


mit
 No es una novedad que los aeropuertos suelen ser transmisores de enfermedades debido al alto tránsito que se genera en estos lugares. Pero, a pesar del trabajo de los científicos y epidemiólogos por estudiar los complejos sistemas de redes y patrones de contagio de las enfermedades, estos modelos matemáticos sólo están centrados en las últimas instancias de la propagación, es decir, donde se desarrollan las tasas más altas de infecciones.

El Departamento de Ingeniería Civil y Ambiental (CEE) del Instituto Tecnológico de Masachussets (MIT) decidió cambiar el enfoque de estos estudios para centrarlos en los comienzos de una epidemia, para determinar probabilidades más efectivas de frenarlas.

En este estudio se determinó que los 40 aeropuertos más grandes de Estados Unidos son uno de los principales transmisores de origen de algunas enfermedades contagiosas

A diferencia de los modelos existentes, el nuevo modelo del MIT incorpora las variaciones a los patrones de viaje entre los individuos, las ubicaciones geográficas de los aeropuertos, la disparidad en las interacciones entre los aeropuertos y los tiempos de espera en individuales para crear una herramienta que podría utilizarse para predecir dónde y qué tan rápido podría propagarse una enfermedad.

Situaciones como las sucedidas durante la útima década, entre las que se destacaron el brote del Síndrome Respiratorio Agudo Severo (SARS) en 2003, que se expandió a 37 países causando cerca de mil muertes, o la pandemia de gripe H1N1 de 2009 que mató a unas 300.000 personas en todo el mundo, podrían terminarse si estos estudios logran descifrar el comportamiento de una propagación infecciosa y detenerlo, aislarlo o aplicar las vacunas adecuadas antes de su crecimiento exponencial. 


Fuente:  

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