Theo giới học giả Australia, một loạt các công thức toán học phức tạp từng được sử dụng để tìm chuyến bay 447 của hãng Air France đâm xuống Đại Tây Dương năm 2011, có thể được áp dụng để tìm chuyến bay MH370.
Phải mất 2 năm nhưng cuối cùng chuyến bay 447 của hãng hàng không Air France cũng được tìm thấy ở dưới đáy Đại Tây Dương nhờ các công thức toán học đặc biệt.
Giáo sư Michael McCarthy của Đại học Melbourne cho biết, phương pháp tìm kiếm tối ưu và thống kê Bayesian là 1 thuật toán có thể giúp tìm thấy chuyến bay MH370 của Malaysia Airlines chở theo 239 hành khách mất tích ngày 8.3.
Theo giáo sư McCarthy, phương pháp tìm kiếm tối ưu giúp xác định làm thế nào để tối đa hóa cơ hội tìm thấy chiếc máy bay mất tích trong khi mở rộng phạm vi tìm kiếm. Kỹ thuật này được phát triển trong Chiến tranh thế giới thứ 2 để săn lùng tàu ngầm, tính toán xác suất mục tiêu xuất hiện.
Trong khi đó, phương pháp thống kê Bayesian có thể được sử dụng để tập hợp được nhiều dữ liệu nhất.
Đồng tình với ý kiến trên, Phó giáo sư Adrian Barnett của Đại học Queensland nhấn mạnh: “Phương pháp thống kê Bayesian trong trường hợp này sẽ là một bản đồ các xác suất, rất hữu ích để giúp các chuyên gia khoanh vùng tìm kiếm”.
Trước đó, giới chức trách tìm kiếm chuyến bay mất tích của hãng Air France đã sử dụng phương pháp thống kê Bayesian để lọc tập hợp các xác suất trong toàn bộ khu vực tìm kiếm. Phương pháp thống kê tính đến một khả năng đột phá: đó là đèn hiệu định vị của hộp đen đã không hoạt động.
Từ việc khả năng đột phá như vậy được lưu ý, việc tìm kiếm chuyến bay 447 cuối cùng có kết quả.
Từ đó, Phó Giáo sư Barnett nhận định, các thuật toán sẽ rất hữu ích đối với việc tìm kiếm chuyến bay MH370: "Đó chắc chắn là một cách tiếp cận đúng và đây là hy vọng để tìm thấy chiếc máy bay mất tích trong thời gian sớm nhất”.
Theo Phương Đăng