Inteligența Artificială Utilizată Pentru A Îmbunătăți Predicția Loviturilor De Fulger

Predicția vremii a devenit substanțial mai bună în decursul ultimului deceniu, prognozele pe cinci zile fiind acum de aproximativ 90% precise. Cu toate acestea, un aspect al vremii care a evitat mult timp încercările de a o prezice este fulgerul. Deoarece fulgerul este atât de imprevizibil, este foarte greu să se minimizeze daunele pe care le poate provoca asupra vieții omenești, a proprietății și a naturii. Mulțumită muncii unei echipe de cercetare de la EPFL (Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne) Școala de Inginerie, lovirile de fulger ar putea fi mult mai previzibile în viitorul apropiat.

După cum a fost raportat de SciTechDaily, o echipă de cercetători de la Școala de Inginerie – Laboratorul de Compatibilitate Electromagnetică, a creat recent un program de inteligență artificială capabil să prezică cu acuratețe o lovitură de fulger într-un interval de 10 până la 30 de minute și pe o rază de 30 de kilometri. Sistemul creat de echipa de ingineri aplică algoritmi de inteligență artificială la date meteorologice, iar sistemul va fi utilizat în proiectul European Laser Lightning Rod.

Scopul proiectului European Laser Lightning Rod (ELLR) este de a crea noi tipuri de sisteme și tehnici de protecție împotriva fulgerului. În mod specific, ELLR își propune să creeze un sistem care utilizează o tehnică bazată pe laser pentru a reduce cantitatea de lovituri de fulger naturale descendente, realizată prin stimularea fulgerelor ascendente.

Conform echipei de cercetare, metodele actuale de predicție a fulgerului se bazează pe date colectate prin radar sau satelit, care tind să fie foarte scumpe. Radarul este utilizat pentru a scana furtunile și a determina potențialul electric al furtunii. Alte sisteme de predicție a fulgerului necesită adesea utilizarea a trei sau mai multe receptoare într-o regiune pentru a putea triunghiula aparițiile de fulger. Crearea de predicții în acest mod este adesea un proces lent și complex.

În schimb, metoda dezvoltată de echipa EPFL utilizează date care pot fi colectate la orice stație meteorologică standard. Acest lucru înseamnă că datele sunt mult mai ieftine și mai ușor de colectat, iar sistemul ar putea fi aplicat în regiuni îndepărtate unde sistemele de satelit sau radar nu acoperă și unde rețelele de comunicații sunt slabe.

Datele pentru predicții pot fi colectate și rapid, în timp real, ceea ce înseamnă că o regiune ar putea fi avertizată cu privire la lovirile de fulger care urmează chiar înainte ca o furtună să se formeze în regiune. După cum a fost raportat de ScienceDaily, metoda utilizată de echipa EPFL pentru a face predicții este un algoritm de învățare automată instruit pe date colectate de la 12 stații meteorologice elvețiene. Datele acopereau o perioadă de zece ani și atât regiunile muntoase, cât și cele urbane erau reprezentate în setul de date.

Motivul pentru care lovirile de fulger pot fi prezise deloc este că acestea sunt puternic corelate cu anumite condiții meteorologice. Unul dintre cele mai importante ingrediente pentru formarea fulgerului este convecția intensă, în care aerul umed se ridică pe măsură ce atmosfera devine instabilă în regiunea locală. Coliziunile dintre picături de apă, particule de gheață și alte molecule din nori pot cauza separarea sarcinilor electrice în interiorul particulelor. Această separare duce la crearea unor straturi de nori cu sarcini opuse, ceea ce duce la descărcările care apar sub forma fulgerului. Caracteristicile atmosferice asociate cu aceste condiții meteorologice pot fi introduse în algoritmi de învățare automată pentru a prezice lovirile de fulger.

Printre caracteristicile din setul de date se numărau variabile precum viteza vântului, umiditatea relativă, temperatura aerului și presiunea atmosferică. Aceste caracteristici au fost etichetate cu lovituri de fulger înregistrate și locația sistemului care a detectat lovitura. Pe baza acestor caracteristici, algoritmul a fost capabil să interpreteze modelele în condițiile care au condus la lovirile de fulger. Când modelul a fost testat, s-a dovedit a fi capabil să prevadă corect o lovitură de fulger în aproximativ 80% din cazuri.

Modelul echipei EPFL este notabil deoarece este primul exemplu de sistem bazat pe date meteorologice disponibile în mod obișnuit care poate prezice cu acuratețe lovirile de fulger.