EPFL的研究人员已经开发了一种预测雷击到最接近的10至30分钟，在30公里的半径范围内进行了一种新颖的方式。该系统使用来自气象站和人工智能的标准数据的组合。
闪电是自然界中最不可预测的现象之一。它经常杀死人和动物，并将火焚烧房屋和森林。它使飞机接地并损坏电力线，风力涡轮机和太阳能电池板装置。然而，对闪电闪电的众所周知，没有简单的技术，用于预测闪电将攻击地面的何时何地。
在EPFL的工程学院，由Farhad Rachidi领导的电磁兼容实验室研究人员开发了一种简单且廉价的系统，可以预测闪电将在30公里半径内攻击最接近的10至30分钟。该系统使用标准气象数据和人工智能的组合。研究文件于今天（2019年11月8日）在气候和大气科学中发表，其自然伙伴杂志。研究人员现在计划在欧洲激光雷杆项目中使用它们的技术。
“目前的系统很慢，非常复杂，它们需要雷达或卫星获取的昂贵的外部数据，”梅西霍斯·斯多雅布（Ph.D）解释说明。提出技术的学生。“我们的方法使用可以从任何气象站获得的数据。这意味着我们可以涵盖超出雷达和卫星范围的远程区域，并且通信网络不可用。“
更重要的是，由于可以轻松且实时获取数据，所以可以非常快速地进行预测 - 即使在暴风雨形成之前也可以发出警报。
使用可用数据训练机器
EPFL研究人员的方法使用已培训的机器学习算法，以识别导致闪电的条件。为了进行培训，研究人员使用位于城市和山区的12瑞士气象站的十年内收集的数据。
考虑到四个参数：大气压，空气温度，相对湿度和风速。这些参数与避雷检测和定位系统的录音相关。使用该方法，该算法能够了解闪电发生的条件。
曾经接受过培训，该系统使预测已证明近80％的时间。它现在可以在任何地方使用。
这是第一次基于简单气象数据的系统能够通过实时计算来预测雷击。该方法提供了一种预测复杂现象的简单方法。
激光避雷针项目
欧洲激光避雷棒项目的目的是开发系统以防止雷击。该项目于2017年推出，涉及在风暴期间将多Terawatt短的激光脉冲发送到大气中，以便触发闪电，将其引导朝向特定的位置，远离脆弱的区域。
EPFL研究人员将利用基于机器学习的方法为该项目做出贡献，以预测何时何地发生雷击攻击。
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参考：“北卡斯特闪电从普通可用的气象参数采用机器学习技术”，AMIRHOSSEIN MOSTAJABI，DECTERN L. FINNEY，Marcos Rubinstein和Farhad Rachidi，2019年11月8日，NPJ气候和大气科学.DOI：
10.1038 / s41612-019-0098-0.
