Se pueden predecir los rayos con IA

Todos hemos la historia del amigo de un amigo al que le cayó un rayo. O al menos nos enterado en las noticias de un acontecimiento similar. Tal vez pensamos que era mala suerte: no se puede predecir un rayo. ¿O sí? Usando la inteligencia artificial, parece que sí: se pueden predecir los rayos, apoyándose en los registros meteorológicos.

Se pueden predecir los rayos usando IA. Para que no digas que no te avisaron.

Una nueva técnica predice en tiempo real dónde caerán rayos. Lo hace con un margen de 10 a 30 minutos en un radio de 30 kilómetros.

Calculando lo impredecible

El rayo es uno de los fenómenos más impredecibles de la naturaleza. Mata regularmente a personas y animales y prende fuego a hogares y bosques. Mantiene los aviones en tierra y daña las líneas eléctricas. Perjudica las turbinas eólicas y las instalaciones de paneles solares. Sin embargo, se sabe poco sobre lo que desencadena los rayos. No existe una tecnología simple para predecir cuándo y dónde caerán los rayos sobre el suelo. Hasta ahora.

En la Escuela de Ingeniería de EPFL (Escuela Politécnica Federal de Lausana), los investigadores del Laboratorio de Compatibilidad Electromagnética, dirigido por Farhad Rachidi, desarrollaron un sistema simple y económico. Puede predecir cuándo caerá un rayo con entre 10 a 30 minutos de anticipación. El radio es de 30 kilómetros. El sistema utiliza una combinación de datos meteorológicos estándar e inteligencia artificial.

Un método más sencillo

El artículo de investigación ha sido publicado en Climate and Atmospheric Science, una revista asociada de Nature. Los investigadores ahora planean usar su tecnología en el proyecto europeo Laser Lightning Rod. «Los sistemas actuales son lentos y muy complejos. Requieren costosos datos externos adquiridos por radar o satélite», explica en un comunicado Amirhossein Mostajabi, el estudiante de doctorado que ideó la técnica. Entonces, «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».

Ahora, los datos se pueden adquirir fácilmente y en tiempo real. Por tanto, se pueden hacer predicciones muy rápidamente. Y emitir alertas incluso antes de que se forme una tormenta.

Diferentes mitologías han asociado los rayos con divinidades. En la imagen, Zeus, dios de los rayos en Grecia.
Diferentes mitologías han asociado los rayos con divinidades. En la imagen, Zeus, dios de los rayos en Grecia.
Aprendizaje automático y alta fiabilidad

El método de los investigadores de EPFL utiliza un algoritmo de aprendizaje automático. Este se entrenó para reconocer las condiciones que conducen a los rayos. Para llevar a cabo la capacitación, los investigadores utilizaron datos recopilados durante un período de diez años de 12 estaciones meteorológicas suizas. Y las ubicaron tanto en áreas urbanas como montañosas.
Se tuvieron en cuenta cuatro parámetros. Presión atmosférica, temperatura del aire, humedad relativa y velocidad del viento. Esos parámetros se correlacionaron con grabaciones de sistemas de detección y localización de rayos. Por tanto, usando ese método, el algoritmo pudo aprender las condiciones bajo las cuales ocurren los rayos.

Una vez entrenado, el sistema hizo predicciones que resultaron correctas casi el 80% del tiempo. Ahora se puede usar en cualquier lugar. Esta es la primera vez que un sistema basado en datos meteorológicos simples ha sido capaz de predecir rayos a través de cálculos en tiempo real. El método ofrece una forma simple de predecir un fenómeno complejo.

Fuente Nowcasting lightning with machine learning techniques
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