Colsto ने प्रोपेलर विमानों की हल्की आवाज़ से कैमरे की लोकेशन खोजी

आवाज़ से कैसे निकला सुराग

Colsto ने ऑडियो को स्पेक्ट्रोग्राम में खोला, जो समय के साथ ध्वनि की आवृत्तियाँ दिखाता है। सही आवृत्ति-सीमा में ज़ूम करने पर Doppler प्रभाव से बनने वाले वक्र दिखे, जैसे एम्बुलेंस के सायरन की पिच पास आते समय ऊँची और दूर जाते समय नीची लगती है। सरल मॉडल में आवृत्ति के बदलाव से विमान की गति और माइक्रोफ़ोन से न्यूनतम दूरी का अनुमान लगता है।

उन्होंने लगभग 920 सेकंड, यानी 15 मिनट 20 सेकंड, के अंतर वाले दो विमान-गुज़ारे चुने। फिर उस दिन अमेरिका के ऊपर उड़े विमानों का ADS-B डेटा लिया और जेट विमान हटा दिए। शुरुआत में 200 मीटर के अंतराल वाली संभावित जगहों की ग्रिड बनी। ध्वनि को पहुँचने में लगने वाला समय, विमान की ऊँचाई और भू-भाग की ऊँचाई भी गणना में जोड़ी गई। बीच के क़रीब 15 मिनट में कोई और विमान न सुनाई देने से संभावित जगहें लगभग 73,000 से घटकर 15,000 रह गईं।

फिर हर उम्मीदवार जगह के लिए ज्ञात उड़ान पथों से वक्र सिम्युलेट किए गए और स्पेक्ट्रोग्राम से मिलाए गए। ग्रिड को 100 मीटर तक बारीक करने पर एक संयोजन साफ़ उभरा। अंतिम पुष्टि Google Street View पर पेड़ों की आकृति मिलाकर की गई।

सीमाएँ

यह तरीक़ा आसान नहीं है। Colsto के अनुसार इसमें कई महीने लगे, 5,000 से अधिक लाइनों का कोड लिखा गया और 50 GB डेटा संसाधित हुआ। केवल एक मिनट के ऑडियो और 20:37 UTC की सटीक रिकॉर्डिंग-समय की जानकारी के साथ भी वे उसी इलाक़े तक पहुँचे। इसके लिए ऑडियो में विमान की उपयोगी आवाज़, उड़ान डेटा और खोज की सीमा तय करने लायक जानकारी ज़रूरी है। कुछ ऑडियो फ़िल्टरिंग के बाद भी वक्र बचा रहा, पर इससे यह साबित नहीं होता कि हर फ़िल्टर या ऐप में ऐसा होगा।