Sztuczna inteligencja wykorzystywana do poprawy przewidywania uderzeń piorunów

Przewidywanie pogody znacznie poprawiło się w ciągu ostatniej dekady, a pięciodniowe prognozy są obecnie około 90% dokładne. Jednak jeden aspekt pogody, który długo unikał prób przewidzenia, to piorun. Ponieważ piorun jest tak nieprzewidywalny, bardzo trudno jest zminimalizować szkody, które może wyrządzić ludziom, mieniu i przyrodzie. Dzięki pracy zespołu badawczego z EPFL (Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne) Szkoły Inżynierii, uderzenia piorunów mogą być wkrótce znacznie bardziej przewidywalne.

Jak donosi SciTechDaily, zespół badawczy z Laboratorium Kompatybilności Elektromagnetycznej w Szkole Inżynierii EPFL, niedawno stworzył program sztucznej inteligencji, który może dokładnie przewidywać uderzenie piorunem w ciągu 10 do 30 minut i na obszarze 30-kilometrowym promieniu. System stworzony przez zespół inżynierów wykorzystuje algorytmy sztucznej inteligencji do danych meteorologicznych, a system zostanie wykorzystany w projekcie European Laser Lightning Rod.

Celem projektu European Laser Lightning Rod (ELLR) jest stworzenie nowych typów systemów i technik ochrony przed piorunem. Konkretnie, ELLR ma na celu stworzenie systemu, który wykorzystuje laserową technikę do zmniejszenia liczby naturalnych uderzeń piorunem, poprzez stymulowanie wznoszących się błysków piorunowych.

Zgodnie z oświadczeniem zespołu badawczego, obecne metody przewidywania piorunów opierają się na danych zebranych przez radar lub satelitę, co jest bardzo kosztowne. Radar jest wykorzystywany do skanowania burz i określania potencjału elektrycznego burzy. Inne systemy przewidywania piorunów często wymagają użycia trzech lub więcej odbiorników w regionie, aby możliwe było trójkątnowanie wystąpień piorunów. Tworzenie prognoz w ten sposób jest często powolnym i złożonym procesem.

Zamiast tego, metoda opracowana przez zespół EPFL wykorzystuje dane, które mogą być zebrane w każdej standardowej stacji pogodowej. Oznacza to, że dane są znacznie tańsze i łatwiejsze do zebrania, a system mógłby być potencjalnie wykorzystany w odległych regionach, gdzie systemy satelitarne lub radarowe nie są dostępne, a sieci komunikacyjne są słabe.

Dane do prognoz mogą być również zebrane szybko i w czasie rzeczywistym, co oznacza, że region może być potencjalnie poinformowany o nadchodzących uderzeniach piorunem, nawet przed powstaniem burzy w regionie. Jak donosi ScienceDaily, metoda, którą zespół EPFL wykorzystał do tworzenia prognoz, jest algorytmem uczenia maszynowego, który został wytrenowany na danych zebranych z 12 szwajcarskich stacji pogodowych. Dane obejmowały okres dekady i zarówno regiony górskie, jak i miejskie były reprezentowane w zbiorze danych.

Przyczyną, dla której uderzenia piorunów mogą być w ogóle przewidywane, jest to, że są one silnie skorelowane z określonymi warunkami pogodowymi. Jednym z najważniejszych składników tworzenia piorunów jest intensywna konwekcja, gdzie wilgotne powietrze unosi się, gdy atmosfera staje się niestabilna w regionie lokalnym. Zderzenia między kroplami wody, cząsteczkami lodu i innymi cząsteczkami w chmurach mogą powodować rozdzielenie ładunków elektrycznych w cząsteczkach. To rozdzielenie prowadzi do tworzenia się warstw chmur z przeciwnymi ładunkami, co prowadzi do wyładowań, które pojawiają się jako piorun. Cechy atmosferyczne związane z tymi warunkami pogodowymi mogą być wprowadzane do algorytmów uczenia maszynowego w celu przewidywania uderzeń piorunem.

Wśród cech w zbiorze danych były takie zmienne, jak prędkość wiatru, wilgotność względna, temperatura powietrza i ciśnienie atmosferyczne. Te cechy zostały oznaczone jako zarejestrowane uderzenia piorunem i lokalizacja systemu, który wykrył uderzenie. Na podstawie tych cech algorytm był w stanie interpretować wzorce warunków, które prowadziły do uderzeń piorunem. Kiedy model został przetestowany, okazało się, że jest w stanie prawidłowo przewidzieć uderzenie piorunem około 80% czasu.

Model zespołu EPFL jest godny uwagi, ponieważ jest to pierwszy przykład systemu opartego na powszechnie dostępnych danych meteorologicznych, który może dokładnie przewidywać uderzenia piorunem.