Використання штучного інтелекту для покращення прогнозування ударів блискавки

Прогнозування погоди значно покращилось за останні десять років, і зараз п’ятиденні прогнози мають точність близько 90%. Однак один аспект погоди, який довго ухилявся від спроб його передбачити, – це блискавка. Через те, що блискавка так непередбачувана, дуже важко мінімізувати шкоду, яку вона може завдати людському життю, власності та природі. Дякуючи роботі дослідницької групи зі Швейцарської вищої технічної школи (EPFL) школи інженерії, удари блискавки можуть стати більш передбачуваними в найближчому майбутньому.

За повідомленням SciTechDaily, група дослідників зі школи інженерії EPFL – лабораторії електромагнітної сумісності, недавно створила програму штучного інтелекту, яка能够 точно передбачити удар блискавки за період від 10 до 30 хвилин і в радіусі 30 кілометрів. Система, створена інженерною командою, застосовує алгоритми штучного інтелекту до метеорологічних даних, і система буде використовуватися в проекті Європейської лазерної блискавки.

Метою проекту Європейської лазерної блискавки (ELLR) є створення нових типів систем захисту від блискавки та методів. Зокрема, ELLR спрямований на створення системи, яка використовує лазерну техніку для зменшення кількості природних ударів блискавки, досягнутого шляхом стимуляції висхідних блискавок.

За словами дослідницької групи, сучасні методи прогнозування блискавки засновані на даних, зібраних радаром або супутником, що досить дорого. Радар використовується для сканування штормів і визначення електричного потенціалу шторму. Інші системи прогнозування блискавки часто потребують використання трьох або більше приймачів в регіоні, щоб можна було триангулювати місце ударів блискавки. Створення прогнозів таким чином часто є повільним і складним процесом.

Натомість, метод, розроблений командою EPFL, використовує дані, які можна зібрати на будь-якій стандартній метеостанції. Це означає, що дані значно дешевші і легші для збору, і система потенційно може бути застосована в віддалених регіонах, де немає покриття супутником або радаром, і де мережі зв’язку слабкі.

Дані для прогнозів також можна зібрати швидко і в реальному часі, що означає, що регіон потенційно може бути попереджений про наближення ударів блискавки навіть до того, як шторм сформується в регіоні. За повідомленням ScienceDaily, метод, який використала команда EPFL для створення прогнозів, являє собою алгоритм машинного навчання, навчений на даних, зібраних з 12 швейцарських метеостанцій. Дані охоплювали десятирічний період і включали як гірські, так і міські регіони.

Причина, по якій удари блискавки можна передбачити взагалі, полягає в тому, що вони сильно корельовані з певними погодними умовами. Одним з найважливіших інгредієнтів для утворення блискавки є інтенсивна конвекція, коли вологе повітря піднімається, коли атмосфера стає нестабільною в місцевому регіоні. Зіткнення між краплями води, кристалами льоду та іншими молекулами у хмарах може викликати електричні заряди у частинках. Це роз’єднання призводить до створення хмарних шарів з протилежними зарядами, що призводить до розрядів, які виглядають як блискавка. Атмосферні особливості, пов’язані з цими погодними умовами, можна подати в алгоритми машинного навчання для передбачення ударів блискавки.

У числі особливостей у наборі даних були такі змінні, як швидкість вітру, відносна вологість, температура повітря та атмосферний тиск. Ці особливості були позначені зареєстрованими ударами блискавки та місцем системи, яка виявила удар. На основі цих особливостей алгоритм能够 інтерпретувати закономірності в умовах, які призводили до ударів блискавки. Коли модель була протестована, вона продемонструвала здатність правильно прогнозувати удар блискавки близько 80% часу.

Модель команди EPFL примітна тим, що вона є першим прикладом системи, заснованої на загальнодоступних метеорологічних даних, яка能够 точно передбачити удари блискавки.