Yıldırım Çakmalarının Öngörüsünü İyileştirmek İçin Kullanılan AI

Hava tahmini, son on yıl içinde önemli ölçüde iyileşti ve beş günlük tahminler şimdi yaklaşık %90 doğru. Ancak, hava durumunun öngörülmesi uzun süredir zor olan bir yönü, yıldırım çakmalarıdır. Yıldırım çakmaları o kadar öngörülemez ki, insan hayatlarına, mülkiyete ve doğaya verebileceği zararı en aza indirmek çok zordur. EPFL (Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne) Mühendislik Okulu’ndan bir araştırma ekibinin çalışmaları sayesinde, yıldırım çakmaları yakın gelecekte çok daha öngörülebilir olabilir.

SciTechDaily’e göre, EPFL Mühendislik Okulu – Elektromanyetik Uygunluk Laboratuvarı’ndan bir grup araştırmacı, 10 ila 30 dakika içinde ve 30 kilometre yarıçapında bir alanda yıldırım çakmasını doğru bir şekilde öngören bir AI programı oluşturdu. Mühendislik ekibi tarafından oluşturulan sistem, yapay zeka algoritmalarını meteorolojik verilere uygular ve sistem, Avrupa Lazer Yıldırım Çubukları projesinde kullanılacaktır.

Avrupa Lazer Yıldırım Çubukları (ELLR) projesinin amacı, yeni tür yıldırım koruma sistemleri ve teknikleri oluşturmaktır. Özellikle ELLR, lazer tabanlı bir teknik kullanarak aşağı doğru doğal yıldırım çakmalarını azaltan bir sistem oluşturmayı amaçlar, bu da yukarı doğru yıldırım çakmalarını uyarmakla gerçekleştirilir.

Araştırma ekibine göre, mevcut yıldırım öngörme yöntemleri, radar veya uydu tarafından toplanan verilerle çalışır, bu da çok pahalı olabilir. Radar, fırtınaları taramak ve fırtınanın elektriksel potansiyelini belirlemek için kullanılır. Diğer yıldırım öngörme sistemleri genellikle bir bölgede üç veya daha fazla alıcıyı gerektirir, böylece yıldırım oluşumları üçgenleme yoluyla belirlenebilir. Bu şekilde öngörüler oluşturmak yavaş ve karmaşık bir süreçtir.

EPFL ekibi tarafından geliştirilen yöntem, herhangi bir standarda uygun hava istasyonunda toplanabilen veriler kullanır. Bu, verilerin çok daha ucuz ve kolay toplanabileceği anlamına gelir ve sistem, uydu veya radar sistemlerinin kapsamadığı ve iletişim ağlarının zayıf olduğu uzak bölgelere uygulanabilir.

Öngörüler için veri, hızlı ve gerçek zamanlı olarak toplanabilir, bu nedenle bir bölge, fırtına bölgede oluşmadan önce gelen yıldırım çakmaları hakkında uyarılabilir. ScienceDaily’e göre, EPFL ekibinin öngörülerde kullandığı yöntem, 12 İsviçre hava istasyonundan toplanan verilere dayalı bir makine öğrenimi algoritmasıdır. Veriler on yıl boyunca toplanmış ve hem dağlık hem de kentsel bölgeler veri setinde temsil edilmiştir.

Yıldırım çakmaları öngörülebiliyor çünkü bunlar belirli hava koşullarıyla güçlü bir şekilde ilişkili. Yıldırım oluşumunun en önemli bileşenlerinden biri, nemli havanın yükseldiği ve atmosferin yerel olarak kararsız hale geldiği yoğun konveksiyondur. Bulutlar içindeki su damlacıkları, buz parçacıkları ve diğer moleküller arasındaki çarpışmalar, parçacıklar içindeki elektrik yüklerinin ayrılmasına neden olabilir. Bu ayrılma, zıt yüklerle bulut katmanlarının oluşmasına yol açar, bu da yıldırım olarak görünen deşarjlara yol açar. Bu hava koşullarına bağlı atmosferik özellikler, yıldırım çakmalarını öngörmek için makine öğrenimi algoritmalarına beslenebilir.

Veri setindeki özellikler arasında rüzgar hızı, bağıl nem, hava sıcaklığı ve atmosferik basınç gibi değişkenler bulunuyordu. Bu özellikler, kayıtlı yıldırım çakmaları ve çakmanın tespit edildiği sistemin konumuyla etiketlenmiştir. Bu özelliklere dayanarak, algoritma, yıldırım çakmalarına yol açan koşullardaki kalıpları yorumlayabildi. Model test edildiğinde, yaklaşık %80 oranında doğru bir şekilde yıldırım çakmasını öngörebildiği kanıtlandı.

EPFL ekibinin modeli, yaygın olarak bulunan meteorolojik verilere dayanan ilk sistem örneği olduğu için dikkat çekicidir ve yıldırım çakmalarını doğru bir şekilde öngörebilmektedir.