Usando IA para predecir cuándo y dónde caerá un rayo

El rayo es uno de los fenómenos naturales más impredecibles de la naturaleza. Mata regularmente a personas y animales y prende fuego a hogares y bosques. Sin embargo, se sabe poco sobre lo que desencadena los rayos, y no existe una tecnología simple para predecir cuándo y dónde caerán los rayos sobre el suelo.


En la escuela de Ingeniería de EPFL, los investigadores del Laboratorio de Compatibilidad Electromagnética, dirigido por Farthad Rachidi, han desarrollado un sistema simple y económico que puede predecir cuando caerá un rayo a los 10 a 30 minutos más cercanos, en un radio de 30 kilómetros. El sistema utiliza una combinación de datos meteorológicos estándar inteligencia artificial. Este artículo ha sido publicado en Climate and Atmospheric Science, una revista asociada a Nature. Los investigadores planean utilizareste tipo de tecnología en el proyecto europeo Laser Lighting Rod.

“Los sistemas actuales son lentos y muy complejos, y requieren costosos datos externos adquiridos por radar o satélite”, explica Amirhossein Mostajabi, el estudiante de doctorado que ideó la técnica.

“Nuestro método utiliza datos que se pueden obtener de cualquier estación meteorológica. Eso significa que podemos cubrir regiones remotas que están fuera del alcance del radar y del satélite y donde las redes de comunicación no están disponibles”.

Gracias a la facilidad con la que se pueden adquirir los datos, se pueden permitir alertas incluso antes de que se haya formado una tormenta.

ENTRENANDO LA IA USANDO LOS DATOS DISPONIBLES

El método de los investigadores de EPFL utiliza un algoritmo de aprendizaje automático que ha sido entrenado para poder reconocer las condiciones que conducen a los rayos. Para ello, los investigadores utilizaron datos recopilados durante un período de diez años de 10 estaciones meteorológicas suizas, ubicadas tanto en áreas urbanas como montañosas.

Se tuvieron en cuenta cuatro parámetros: presión atmosférica, la temperatura del aire, humedad y velocidad del viento. Con estos parámetros se correlacionaron con grabaciones de sistemas de detección y localización de rayos. Usando ese método, el algoritmo pudo aprender las condiciones bajo las cuales ocurren los rayos.

El sistema logro hacer predicciones que resultaron correctas casi el 80% del tiempo.

Esta ha sido la primera vez que un sistema basado en datos meteorológicos simples ha logrado predecir rayos a través de cálculos en tiempo real. El método ofrece una forma simple de predecir un fenómeno complejo.

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