Los rayos son uno de los fenómenos más impredecibles de la naturaleza. Regularmente mata a personas y animales y prende fuego a hogares y bosques. Mantiene los aviones conectados a tierra y daña las líneas eléctricas, turbinas eólicas e instalaciones de paneles solares. Sin embargo, poco se sabe sobre lo que desencadena los rayos, y no existe una tecnología simple para predecir cuándo y dónde caerá un rayo en el suelo.

En la Escuela de Ingeniería de EPFL, investigadores del Laboratorio de Compatibilidad Electromagnética, dirigido por Farhad Rachidi, han desarrollado un sistema simple y económico que puede predecir cuándo caerá un rayo con una precisión de 10 a 30 minutos, dentro de un radio de 30 kilómetros. El sistema utiliza una combinación de datos meteorológicos estándar e inteligencia artificial. El trabajo de investigación ha sido publicado en Ciencia del clima y la atmósfera , a Naturaleza diario de socios. Los investigadores ahora planean utilizar su tecnología en el proyecto europeo de pararrayos láser.

"Los sistemas actuales son lentos y muy complejos, y requieren costosos datos externos adquiridos por radar o satélite, "explica Amirhossein Mostajabi, el Ph.D. estudiante 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".

Y lo que es más, porque 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 forme una tormenta.

Entrenamiento de la máquina 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 realizar la formación, los investigadores utilizaron datos recopilados durante un período de diez años de 12 estaciones meteorológicas suizas, ubicado tanto en zonas 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 las grabaciones de los sistemas de localización y detección 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% de las veces.

Esta es la primera vez que un sistema basado en datos meteorológicos simples ha sido capaz de predecir la caída de rayos mediante cálculos en tiempo real. El método ofrece una forma sencilla de predecir un fenómeno complejo.