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Usan la inteligencia artificial para predecir dónde y cuándo caerá un rayo

Los rayos son uno de los fenómenos más complejos, más estudiados y menos conocidos de la meteorología. Hasta ahora, los sistemas de predicción de rayos se apoyaban en observaciones desde el satélite, sistemas aerotransportados o en modelos apoyados en sensores que registran desde tierra la magnitud del campo electroestático. Tecnologías todas muy caras y poco certeras.

Ahora, un equipo de investigadores de universidades suizas y británicas han desarrollado un simple y económico sistema que puede predecir cuándo caerá un rayo con una anticipación de 10 a 30 minutos y en un radio de 30 km. El sistema utiliza una combinación de datos meteorológicos estándar e inteligencia artificial.

«Los sistemas actuales son lentos y muy complejos y, además, requieren el contar con costosos datos adquiridos por radar o satélites», explica Amirhossein Mostajabi, 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 satélite y donde las redes de comunicación no estén disponibles».

Además, debido a que los datos se pueden adquirir fácilmente y en tiempo real, se pueden hacer predicciones de forma muy rápida, y se pueden emitir alertas incluso antes de que se haya formado una tormenta.

 

Entrenar a la máquina

El método utiliza un algoritmo de aprendizaje automático que ha sido entrenado para reconocer las condiciones que conducen a lageneración del rayo. Para llevar eso, los investigadores utilizaron datos recopilados durante un periodo de diez años de 12 estaciones meteorológicas suizas, ubicada 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. Usando este método, el algoritmo pudo aprender las condiciones bajo las cuales ocurren los rayos.

 

Eficiencia comprobada

Una vez entrenado, el sistema hizo predicciones que resultaron correctas casi un 80% del tiempo. 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 tan complejo como la generación y descarga de los rayos.

«Consideramos tres rangos temporales de anticipación: de 0 a 10 minutos, 10 a 20 minutos y 20 a 30 minutos. La probabilidad media de detección entre las 12 estaciones fue respectivamente del 78%, 78% y 76%» explica Mostajabi.

Los investigadores ahora planean usar su tecnología en el proyecto europeo Láser Lightning Rod. El objetivo de esta iniciativa es desarrollar sistemas para protegerse contra los rayos. Lanzado en 2017, el proyecto implica el envió de pulsos láser cortos a varios teravatios a la atmósfera durante una tormenta para desencadenar un rayo, guiándolo hacia una ubicación específica y lejos de áreas vulnerables.

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