雷撃の予測を改善するためにAIを使用

天気予報は過去10年間で大幅に改善され、5日間の予報の正確性は約90%に達しています。ただし、雷撃は予測が非常に難しい天気の一つでした。雷撃は予測が難しいため、人命、財産、自然への被害を最小限に抑えることが非常に難しいです。スイス連邦工科大学ローザンヌ校（EPFL）の研究チームの努力により、雷撃の予測は近い将来、大幅に改善される可能性があります。

SciTechDailyによると、EPFLのエンジニアリング学部の電磁気学研究所の研究チームは、10〜30分以内に30キロメートル半径内で雷撃が発生する可能性を正確に予測できるAIプログラムを最近開発しました。このシステムは、気象データに人工知能アルゴリズムを適用し、ヨーロッパレーザー雷防護プロジェクトで利用される予定です。

ヨーロッパレーザー雷防護（ELLR）プロジェクトの目的は、新しいタイプの雷防護システムと技術を開発することです。具体的には、ELLRは、レーザーを使用して下向きの自然雷撃を減らすシステムを開発することを目指しています。これは、上向きの雷撃を刺激することで達成されます。

研究チームによると、現在の雷撃予測方法は、レーダーまたは衛星から収集されたデータに依存しており、非常に高価です。レーダーは嵐をスキャンし、嵐の電気的電位を決定するために使用されます。他の雷撃予測システムは、雷撃の発生を三角測量するために、地域に3つ以上の受信機を必要とします。このような方法で予測を行うのは、非常に時間がかかり、複雑なプロセスです。

一方、EPFLチームが開発した方法は、標準的な気象観測所で収集できるデータを使用します。これは、データの収集が非常に安価で簡単であることを意味し、衛星やレーダーシステムがカバーしていない、通信網が不十分な遠隔地でもシステムを適用できる可能性があります。

予測に使用されるデータは、リアルタイムで迅速に収集できます。これは、地域が嵐が形成される前に雷撃の接近を知ることができる可能性があることを意味します。 ScienceDailyによると、EPFLチームが予測を行うために使用した方法は、スイスの12の気象観測所で収集されたデータを使用してトレーニングされた機械学習アルゴリズムです。データは10年間のもので、山岳地域と都市地域の両方がデータセットに含まれていました。

雷撃が予測できる理由は、雷撃が特定の気象条件と密接に相関しているためです。雷撃の形成に最も重要な要素の1つは、湿った空気が上昇し、大気が不安定になる際の強い対流です。雲の中での水滴、氷粒子、他の分子の衝突により、粒子内の電気的な電荷が分離することができます。これにより、反対の電荷を持つ雲の層が形成され、雷撃が発生します。雷撃に関連するこれらの気象条件は、機械学習アルゴリズムに供給されて雷撃を予測することができます。

データセットには、風速、相対湿度、気温、気圧などの変数が含まれていました。これらの変数は、記録された雷撃と雷撃を検知したシステムの位置でラベル付けされました。これらの変数に基づいて、アルゴリズムは雷撃を引き起こす条件のパターンを解釈することができました。モデルをテストした結果、約80%の時間で雷撃を正確に予測できることが証明されました。

EPFLチームのモデルは、一般的に利用可能な気象データに基づいて雷撃を正確に予測できる初のシステムであるという点で注目に値するものです。