ИИ используется для улучшения прогнозирования ударов молнии

Прогнозирование погоды существенно улучшилось за последнее десятилетие, и теперь прогнозы на пять дней точны примерно на 90%. Однако один аспект погоды, который долгое время ускользал от попыток его предсказать, – это молния. Поскольку молния так непредсказуема, очень трудно минимизировать ущерб, который она может нанести человеческой жизни, имуществу и природе. Благодаря работе исследовательской группы из EPFL (Эcole Polytechnique Fédérale de Lausanne) Школы инженерии, удары молнии могут стать намного более предсказуемыми в ближайшем будущем.

Как сообщает SciTechDaily, команда исследователей из Школы инженерии EPFL – Лаборатории электромагнитной совместимости, недавно создала программу ИИ, способную точно предсказать удар молнии в течение периода от 10 до 30 минут и в радиусе 30 километров. Система, созданная инженерной командой, применяет алгоритмы искусственного интеллекта к метеорологическим данным, и система будет использоваться в проекте Европейской лазерной молниезащиты.

Цель проекта Европейской лазерной молниезащиты (ELLR) – создать новые типы систем и методов защиты от молнии. Конкретно, ELLR направлена на создание системы, которая использует лазерную технику для уменьшения количества естественных ударов молнии, достигаемого путем стимуляции восходящих вспышек молнии.

Согласно исследовательской команде, текущие методы прогнозирования молнии основаны на данных, собранных с помощью радара или спутника, что обычно очень дорого. Радар используется для сканирования штормов и определения электрического потенциала шторма. Другие системы прогнозирования молнии часто требуют использования трех или более приемников в регионе, чтобы можно было триангулировать случаи молнии. Создание прогнозов таким образом – это часто медленный и сложный процесс.

Вместо этого, метод, разработанный командой EPFL, использует данные, которые можно собрать на любой стандартной метеостанции. Это означает, что данные намного дешевле и легче собирать, и система потенциально может быть применена в удаленных регионах, где системы спутников или радаров не покрывают, и где сети связи нестабильны.

Данные для прогнозов также можно собирать быстро и в реальном времени, что означает, что регион потенциально может быть предупрежден о надвигающихся ударах молнии даже до образования шторма в регионе. Как сообщает ScienceDaily, метод, который использовала команда EPFL для прогнозирования, представляет собой алгоритм машинного обучения, обученный на данных, собранных из 12 швейцарских метеостанций. Данные охватывали десятилетие и включали как горные, так и городские регионы.

Причина, по которой удары молнии можно предсказать вообще, заключается в том, что они тесно связаны с конкретными погодными условиями. Одним из наиболее важных ингредиентов для образования молнии является интенсивная конвекция, при которой влажный воздух поднимается, когда атмосфера становится нестабильной в местном регионе. Столкновения между каплями воды, ледяными частицами и другими молекулами внутри облаков могут вызвать разделение электрических зарядов внутри частиц. Это разделение приводит к созданию облачных слоев с противоположными зарядами, что приводит к разрядам, которые появляются как молния. Атмосферные особенности, связанные с этими погодными условиями, можно подать в алгоритмы машинного обучения для прогнозирования ударов молнии.

Среди особенностей в наборе данных были переменные, такие как скорость ветра, относительная влажность, температура воздуха и атмосферное давление. Эти особенности были помечены зарегистрированными ударами молнии и местоположением системы, которая обнаружила удар. На основе этих особенностей алгоритм смог интерпретировать закономерности в условиях, которые привели к ударам молнии. Когда модель была протестирована, она оказалась способной правильно прогнозировать удар молнии примерно 80% времени.

Модель команды EPFL примечательна тем, что она является первым примером системы, основанной на общедоступных метеорологических данных, способной точно предсказать удары молнии.