Bei virtuellen Tests war Ewers‘ Algorithmus beiden Ansätzen in zwei wichtigen Punkten überlegen: der Entfernung, die eine Drohne zurücklegen müsste, um die vermisste Person zu finden, und der Prozentsatz der Zeit, in der die Person gefunden wurde. Während der Rasenmäher und der bestehende algorithmische Ansatz die Person in 8 % bzw. 12 % der Fälle fanden, war dies bei Ewers‘ Ansatz in 19 % der Fälle der Fall. Wenn sich das neue System in realen Rettungssituationen als erfolgreich erweist, könnte es die Reaktionszeiten verkürzen und in Szenarien, in denen jede Minute zählt, mehr Leben retten.
„Der Such- und Rettungsbereich in Schottland ist äußerst vielfältig und auch ziemlich gefährlich“, sagt Ewers. Notfälle können in dichten Wäldern auf der Isle of Arran, den steilen Bergen und Hängen rund um das Cairngorm-Plateau oder den Wänden des Ben Nevis auftreten, einem der am meisten verehrten, aber gefährlichsten Kletterziele in Schottland. „Die Möglichkeit, eine Drohne in die Luft zu schicken und damit effizient zu suchen, könnte möglicherweise Leben retten.“
Such- und Rettungsexperten sagen, dass der Einsatz von Deep Learning zur Entwicklung effizienterer Drohnenrouten dazu beitragen könnte, vermisste Personen in verschiedenen Wildnisgebieten schneller zu finden – abhängig davon, wie gut sich die Umgebung für die Erkundung durch Drohnen eignet (zum Beispiel ist es für Drohnen schwieriger, ein dichtes Baumkronendach zu erkunden als offenes Buschwerk).
„Dieser Ansatz klingt im schottischen Hochland durchaus praktikabel, vor allem in der Anfangsphase der Suche, wenn man darauf wartet, dass noch andere Leute auftauchen“, sagt David Kovar, Direktor der US-amerikanischen National Association for Search and Rescue in Williamsburg im US-Bundesstaat Virginia. Er hat Drohnen schon für alles Mögliche eingesetzt, von der Katastrophenhilfe in Kalifornien bis hin zu Suchmissionen in der Wildnis der White Mountains in New Hampshire.
Doch es gibt auch Vorbehalte. Der Erfolg eines solchen Planungsalgorithmus hängt davon ab, wie genau die Wahrscheinlichkeitskarten sind. Ein übermäßiges Vertrauen in diese Karten könnte dazu führen, dass Drohnenpiloten zu viel Zeit mit der Suche in den falschen Gebieten verbringen.