閃電是自然界中最不可預測的現(xiàn)象之一。它經(jīng)常殺死人和動物，并縱火燒毀房屋和森林。它可以使飛機保持接地狀態(tài)，并損壞電源線，風力渦輪機和太陽能電池板安裝。但是，對于什么觸發(fā)閃電知之甚少，并且沒有簡單的技術來預測閃電何時何地觸地。

在EPFL的工程學院，由Farhad Rachidi領導的電磁兼容性實驗室的研究人員開發(fā)了一種簡單而廉價的系統(tǒng)，該系統(tǒng)可以預測何時雷擊將在30公里半徑內精確到10至30分鐘。該系統(tǒng)結合了標準氣象數(shù)據(jù)和人工智能。該研究論文已發(fā)表在《自然》雜志的氣候與大氣科學雜志上。研究人員現(xiàn)在計劃在歐洲激光避雷針項目中使用他們的技術。

提出該技術的博士生Amirhossein Mostajabi解釋說：“當前的系統(tǒng)速度慢且非常復雜，它們需要通過雷達或衛(wèi)星獲取昂貴的外部數(shù)據(jù)。”“我們的方法使用可以從任何氣象站獲得的數(shù)據(jù)。這意味著我們可以覆蓋雷達和衛(wèi)星范圍之外且通訊網(wǎng)絡不可用的偏遠地區(qū)。”

而且，由于可以輕松，實時地獲取數(shù)據(jù)，因此可以快速做出預測-甚至在風暴形成之前就可以發(fā)出警報。

使用可用數(shù)據(jù)訓練機器

EPFL研究人員的方法使用了經(jīng)過訓練的機器學習算法，可以識別導致雷電的條件。為了進行培訓，研究人員使用了十年來從市區(qū)和山區(qū)的12個瑞士氣象站收集的數(shù)據(jù)。

考慮了四個參數(shù)：大氣壓力，空氣溫度，相對濕度和風速。這些參數(shù)與雷電檢測和定位系統(tǒng)的記錄相關。使用該方法，該算法能夠了解發(fā)生閃電的條件。

一旦經(jīng)過培訓，該系統(tǒng)所做的預測幾乎可以在80%的時間內證明是正確的。

這是基于簡單氣象數(shù)據(jù)的系統(tǒng)第一次能夠通過實時計算來預測雷擊。該方法提供了一種預測復雜現(xiàn)象的簡單方法。