Используя AI, чтобы предсказать, где и когда молния ударит

Молния является одним из самых непредсказуемых явлений в природе. Он регулярно убивает людей и животных и поджигает дома и леса. Он держит самолет заземлен и повреждений линий электропередач, ветряные турбины и солнечные панели установки. Тем не менее, мало известно о том, что вызывает молнии, и не существует простой технологии для прогнозирования, когда и где молния ударит в землю.

В школе ЕПФЛ инженерной, исследователи в лаборатории электромагнитной совместимости, возглавляет Фархад Rachidi, разработали простые и недорогие системы, которые могут предсказать, когда молния ударит в ближайшие 10 до 30 минут, в пределах 30-километрового радиуса. Система использует комбинацию стандартных метеорологических данных и искусственного интеллекта. Научно-исследовательская работа была опубликована в климат и атмосферные науки, природа партнер журнал. Исследователи теперь планируют использовать свою технологию в проекте Европейского лазера громоотвод.

«Нынешние системы работают медленно и очень сложные, и они требуют дорогостоящего внешние данные, приобретенное на радар или спутник», — объясняет Amirhossein Mostajabi, аспирант, который придумал технику. «Наш метод использует данные, которые могут быть получены от любой метеостанции. Это значит, что мы можем охватить отдаленные регионы, которые находятся вне радара и спутникового диапазона и где коммуникационные сети недоступны».

Более того, поскольку эти данные могут быть получены легко и в режиме реального времени, прогнозы могут быть сделаны очень быстро, и предупреждения могут быть выданы даже прежде, чем образовался шторм.

Обучение машины с использованием имеющихся данных

Метод исследователи ЕПФЛ использует машинного обучения алгоритм, который был обучен распознавать условия, которые приводят к молнии. Для проведения этих учений, ученые использовали данные, собранные за десятилетний период с 12 швейцарских метеорологические станции, расположенные в городских и горных районах.

Четыре параметры учтены: атмосферного давления, температуры воздуха, относительной влажности и скорости ветра. Эти параметры коррелировали с записями от обнаружения молний и системы. Используя этот метод, алгоритм удалось узнать условия, при которых молния происходит.

После прохождения подготовки, системы предсказаний, которые подтвердились почти 80% времени.

Это первый раз, что система, основанная на простых метеорологических данных удалось предсказать ударов молнии путем вычислений в режиме реального времени. Метод предлагает простой способ прогнозирования сложное явление.

сделать разницу: спонсорские возможности