YouTuber localiza geograficamente vídeos usando sons de aviões

O YouTuber Colsto ganhou fama ao encontrar novas maneiras de rastrear locais ocultos: fotos de capas de álbuns, Primitive Technology e, hum, Andrew Tate. (Felizmente, todos nós podemos fazer o último agora.) Porém, em seu último vídeo, Colsto se superou. O vídeo descreve uma técnica que pode revelar onde uma gravação de outra forma não identificável foi feita, analisando seu áudio em busca de sons fracos de aeronaves passando. A técnica é fascinante e assustadora.

Ele funciona observando as curvas Doppler, que traçam a forma como o som de um avião muda à medida que ele passa por cima por causa do efeito Doppler. Este é o mesmo efeito Doppler familiar que faz com que a frequência de uma sirene aumente à medida que se aproxima e depois diminua à medida que passa e se afasta. De forma mais geral, é o fenômeno pelo qual a frequência de uma onda percebida por um observador muda quando o observador e a fonte da onda estão se movendo um em relação ao outro. (A propósito, isso se aplica a todos os tipos de outras ondas, incluindo as eletromagnéticas, que discutimos recentemente no contexto das coisas estranhas que acontecem quando você se aproxima da velocidade da luz.)

Porém, é o som que é relevante aqui, e especificamente o som dos aviões. No início do vídeo, Colsto traz à tona um mapa dos voos que estavam no ar no momento da gravação do vídeo que ele está traçando. Muitas dessas informações estão disponíveis publicamente. Aeronaves equipadas com Vigilância Dependente Automática – Transmissão (ADS-B) transmitem dados sobre sua posição, velocidade e altitude, que os serviços de rastreamento de voo coletam e disponibilizam ao público. Embora nem todos os aviões sejam rastreados, o sistema fornece uma enorme quantidade de informações sobre os movimentos das aeronaves. (Também escrevemos sobre isso há pouco tempo no contexto da geolocalização de drones.)

Aqui está uma captura de tela da OpenSky Network, que rastreia dados ADS-B, de aviões sobre a cidade de Nova York no momento em que eu estava escrevendo este artigo:

E aqui está um ampliado um pouco mais:

Está claro, então, que há uma muito de aviões sobrevoando os EUA a qualquer momento. Não são apenas os EUA:

A questão é que, se você mora em um país sobre o qual voa um grande número de aviões, então, a qualquer momento, é provável que haja um avião em algum lugar acima de você. O problema é que você nem precisa ouvir os aviões. Aeronaves a hélice produzem sons distintos de baixa frequência que podem viajar longas distâncias e serem registrados em microfones mesmo quando são muito fracos para serem percebidos pelos ouvintes humanos.

Como você deve ter adivinhado, a ideia básica é usar dados ADS-B para combinar os aviões ouvidos na gravação com os aviões no céu e, em seguida, usar essas informações para descobrir a localização do vídeo. É claro que, embora isto pareça simples em princípio, na prática é difícil, mas surpreendentemente eficaz.

Para demonstrar a ideia, Colsto começa com um vídeo cuja componente visual é uma imagem fixa simples e de baixa resolução de algumas árvores. Tudo o que sabemos é que o vídeo foi filmado no dia 8 de setembro em algum lugar do território continental dos EUA. Enquanto observamos, ele abre um espectrograma do áudio que o acompanha e o examina para ver se consegue encontrar o que procura. Como ouvintes, tudo o que ouvimos são sons ambientes e cantos de pássaros. Mas ampliando o espectrograma (que os fãs de Aphex Twin podem reconhecer como o mesmo tipo de enredo em que nosso herói escondeu o rosto naquela época), Colsto localiza duas listras de aparência inócua: curvas Doppler de aeronaves que passam, os primeiros 920 segundos antes do segundo.

Isto é um começo, mas apenas um começo, porque acontece que muitos, muitos lugares nos EUA ouviram dois aviões com 920 segundos de diferença na data em questão. A chave para encontrar a localização correta são as próprias curvas Doppler, que codificam uma quantidade notável de informações sobre os planos que as criaram.

Para começar, seu formato básico fornece estimativas decentes da velocidade do avião e da distância do microfone. A referência cruzada das curvas com os dados ADS-B produz inicialmente cerca de 70.000 locais candidatos. Colsto então reduz esse número para aproximadamente 15.000, procurando locais onde dois aviões passaram com 920 segundos de intervalo, enquanto descarta áreas onde aeronaves adicionais deveriam ter sido detectadas na gravação. Para passar de 15.000 para 1 é necessário observar os detalhes sutis das duas curvas e, especificamente, os pequenos aspectos de sua forma que revelam o que o avião estava fazendo ao passar: acelerando ou desacelerando, subindo ou descendo, mudando de rumo, etc.

Em vez de tentar extrair esta informação dos mínimos detalhes das curvas, Colsto trabalha ao contrário: ele modela um monte de curvas potenciais, depois compara-as com os dados reais e pontua-as de acordo com o quão próximo elas se ajustam. Assim que tiver um candidato forte, ele identifica os voos em questão, restringe a localização e bam: uma rápida visita ao Street View do Google mais tarde e ele tem a câmera de segurança exata que gravou a filmagem.

Este é um feito técnico realmente impressionante e uma prova de conceito um tanto assustadora. Existem isenções de responsabilidade óbvias: o fato de haver tantos dados de voo sobre os EUA significa que você precisa de alguma maneira de restringir o conjunto de dados para começar, porque apenas começar com um som e nenhuma informação adicional significa procurar a proverbial agulha em um palheiro de rotas de voo. Mas com uma gravação contendo os sons corretos da aeronave e algumas informações sobre quando ou onde foi feita, a técnica oferece uma maneira surpreendentemente poderosa de restringir sua localização. É mais um lembrete de que até mesmo o ruído de fundo de um vídeo pode revelar informações que seu criador nunca pretendeu compartilhar. Boas filmagens!