There is a newer version of the record available.

Published February 27, 2026 | Version v1
Preprint Open

Swarm-Intelligence and AI-Driven Drift Prediction in Aviation SAR: The MARIT-Luft Methodology and URCM-Compatible Interpretive Engineering Framework for Multi-Domain Survivor Localization.

Description

Данная препринтная статья представляет собой не просто теоретическое исследование, призванное создать продуманный и работоспособный инженерный протокол для спасения жизни там, где стандартные системы оказываются неэффективными.

В рамках метода MARIT-Luft и прекращения интерпретационной инженерии (совместимого с URCM) мы переосмысливаем логику поиска: от локализации обломков самолета мы переходим к поиску конкретного человека.

Почему этот документ важен:

  • Экономический прорыв: Мы предлагаем модульную систему (Water-Kit), которая позволяет авиакомпаниям внедрять высокие стандарты безопасности без чрезмерных затрат, адаптируя оборудование к рискам на маршруте.

  • Технологическая целостность: это подробный протокол, описывающий принципы роевого интеллекта и защиты органов управления, позволяющий сократить время обнаружения с неопределенных часов до минут.

    • Глобальная открытость: Работа получила поддержку для внутренней проверки   Полный текст исследования и техническое обоснование можно найти по следующей ссылке:

    • https://doi.org/10.5281/zenodo.18632940

    • Этот проект не является собственностью какой-либо одной страны. Он создан для всего Европейского сообщества.

    Мы не стремимся к патентной защите или коммерческой выгоде. Мы предлагаем этот протокол в качестве открытого исходного кода и призываем инженеров, наблюдающих и регулирующих органов, чтобы весь мир присоединился к нам . Помогите нам прогрессировать, протестировать и улучшить эту систему.

    Безопасность в небе не знает границ, и наша цель — обеспечить своевременное обнаружение любого человека, терпящего бедствие.

Files

Marit Luft Preprint Draft V1.pdf

Files (138.9 kB)

Name Size Download all
md5:86d8699f281aec4856eeffb487921241
71.7 kB Preview Download
md5:c813b419c4ed87f30b52424cdfd3d56e
36.5 kB Preview Download
md5:a04d52cb255b2816d347711a43562087
30.7 kB Preview Download