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, las turbinas eólicas y las instalaciones de paneles solares. 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.
En la Escuela de Ingeniería de EPFL (Suiza), los investigadores del Laboratorio de Compatibilidad Electromagnética, dirigido por Farhad Rachidi, han desarrollado un sistema simple y económico que puede predecir cuándo caerá un rayo entre 10 a 30 minutos, dentro de un radio de 30 kilómetros. El sistema utiliza una combinación de datos meteorológicos estándar e inteligencia artificial. El artículo de investigación ha sido publicado en la Revista Climate and Atmospheric Science. Los investigadores ahora planean usar su tecnología en el proyecto europeo Laser Lightning 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”.
Además, debido a que los datos se pueden adquirir fácilmente y en tiempo real, se pueden hacer predicciones muy rápidamente, y se pueden emitir alertas incluso antes de que se haya formado una tormenta.
Machine Learning usando los datos disponibles
El método de los investigadores de EPFL utiliza un algoritmo de aprendizaje automático que ha sido entrenado 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, ubicadas 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 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.
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.
Una técnica similar queremos poner en marcha para tener una aviso de corto plazo donde puede empezar a llover en nuestras estaciones. Muy interesante y accesible esta técnica.
Fuente: Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne / Suiza
