Técnicas matemáticas inspiradas em um clérigo britânico do século 18 já ajudaram nas buscas por aeronaves acidentadas no mar. Será que poderão ajudar nos esforços para encontrar o voo MH370?
No entanto, a busca pelos restos do avião e sua caixa-preta continua, ela pode dar pistas sobre as circunstâncias que levaram a seu desaparecimento.
A Autoridade Marítima Australiana afirmou, na quarta-feira (noite de terça no Brasil) que as buscas foram retomadas após as condições meteorológicas terem melhorado no sul do oceano Índico, onde acredita-se que o avião tenha se acidentado. Segundo a Austrália, 12 aeronaves participam da operação.
No caso do voo AF 447, da Air France, que se acidentou no Atlântico em 2009 na rota Rio de Janeiro-Paris, destroços foram encontrados flutuando no oceano cinco dias após a tragédia, mas o mistério ao redor do tema não poderia ser resolvido sem que se encontrasse a caixa-preta com as gravações da cabine.
E, por conta das correntes marítimas, as partes do avião podem se distanciar muito do local do acidente.
A guarda-costeira americana frequentemente usa diferentes tipos de software para simular possíveis movimentos dos destroços após o impacto inicial. Mas esses programas não serviam no caso do AF 447 por causa da imprevisibilidade que caracteriza a faixa equatorial, sobretudo na época do ano em que a tragédia ocorreu.
Navios e submarinos de Estados Unidos, Brasil e França continuaram as buscas, sem resultados. A autoridade francesa de investigação de acidentes (BEA, na sigla em francês) decidiu então pedir ajuda a um grupo de especialistas em estatísticas dos Estados Unidos, com experiência na localização de objetos perdidos no mar.
Foi por isso que Colleen Keller foi à França para colaborar com as buscas.
Para transformar em números e probabilidades as teorias da BEA quanto aos possíveis locais do acidente, Keller e sua equipe da empresa Metron Inc se basearam no chamado Teorema de Bayes, desenvolvido pelo estatístico e clérigo presbiteriano britânico Thomas Bayes, morto em 1761.
A técnica criada por Bayes permite avaliar ao mesmo tempo vários cenários, inclusive contraditórios, para encontrar a opção de maior probabilidade.
Keller e seus colegas avaliaram o grau de incerteza de cada dado disponível para determinar o local mais provável da localização do avião.
Daí dividiram a área de busca em quadrados e usaram cifras para calcular, em cada seção, a chance de que os destroços estivessem ali.
Essas cifras vieram da análise de diferentes teorias sobre as causas do acidente - por exemplo, avaliações de diferentes falhas mecânicas possíveis levaram a diferentes graus de probabilidade de cada cenário.
Os investigadores americanos estudaram então dados históricos de acidentes prévios e determinaram, por exemplo, que os aviões foram encontrados frequentemente muito perto de sua última posição conhecida.
Por fim, Keller reduziu a probabilidade dos locais onde já haviam sido realizadas buscas infrutíferas.
"Há dois componentes que fazem da matemática de Bayes algo único", explicou Keller. "Por um lado, permite considerar toda a informação incluindo diferentes graus de incerteza e combinar dados, até mesmo probabilidades excludentes."
"No caso do voo MH370, se considerava uma possível trajetória ao norte e outra ao sul da última posição conhecida. O avião foi para um lado ou outro, mas o teorema permite avaliar todas as teorias."
Além disso, a técnica desenvolvida por Bayes é flexível, diz Keller. Se houver novos dados, eles são incorporados, e o mapa de probabilidades se atualiza.
FONTE: BBC - BRASIL
