Saber cuándo y dónde va a caer un rayo es posible mediante inteligencia artificial.
Un grupo de científicos han desarrollado un sistema que combinando 4 parámetros básicos que pueden ser obtenidos por cualquier estación meteorológica y una estadística de rayos en la zona, es capaz de anticiparse a la descarga eléctrica cercana, con un tiempo de antelación de 30 minutos.
Lógicamente, el proceso tiene aún detalles por mejorar y pulir.
4 variables meteorológicas y una serie estadística
Este novedoso sistema de inteligencia artificial solo necesita cuatro variables meteorológicas que proporciona cualquier estación meteorológica: la temperatura del aire a dos metros de altura, la velocidad del viento, la presión atmosférica a la altura de la estación y la humedad relativa del aire.
Cómo desarrollaron el sistema
Para desarrollarlo, este grupo de científicos suizos y británicos recopilaron todos los registros de 12 estaciones repartidas por Suiza desde 2006 hasta 2019, junto a los rayos detectados en su entorno.
A partir de este enorme volumen de información programaron un algoritmo que buscara patrones de correlación entre los cuatro parámetros y la caída de un rayo.
De esta forma, la rutina informática forzaba un aprendizaje de la máquina, relacionando las variaciones de dichos parámetros producidas cada 10 minutos con la incidencia de las descargas eléctricas en la zona.
El programa lo probaron con éxito con los datos de las dos estaciones que más y mejores datos tenían.
Rangos de anticipación muy buenos
Después de ejecutar el sistema, consideraron 3 rangos temporales de anticipación: de 0 a 10 minutos, 10 a 20 minutos y 20 a 30 minutos, obteniendo una probabilidad media de detección entre las 12 estaciones fue respectivamente del 78%, 78% y 76%.
En otras palabras, el sistema anticipó el 78% de las descargas 30 minutos antes de que se produjeran.
Resolución espacial más pobre
En cambio, de momento, el rango espacial es poco preciso pues el sistema es capaz de anticipar esos porcentajes para un radio de 30 kilómetros alrededor de cada estación.
Se trata de una distancia que puede ser grande, sobre todo para ciertas actividades o ciertas zonas en las que no haya pararrayos o en situaciones que deban desarrollarse al aire libre.
Pero para los autores del programa no es un problema del sistema de inteligencia artificial el hecho de tener estos resultados sino de falta de información. Con más estaciones y mejores estadísticas, aumentaría notablemente el éxito.
Útil para ciertas situaciones
Este sistema puede ser muy útil en lugares donde no se puedan instalar pararrayos, como entornos naturales, campos eólicos, granjas solares, líneas de transporte eléctrico o para actividades específicas como la navegación aérea.
En estas situaciones, lo único que puede usarse es la tecnología de los detectores de rayos para tratar de analizar la evolución y avance de las tormentas eléctricas.
Mejor resultado que otros modelos
Este sistema de inteligencia artificial ha demostrado ser más eficaz que otros tres modelos predictivos al ser usados en las dos estaciones que tenían sensores de campo electroestático vertical con registros más antiguos.
En el trabajo se demuestra que salvo contra uno de estos modelos y en la anticipación de los 10 minutos, en el resto de combinaciones, el poder predictivo de su inteligencia artificial fue superior.
Dónde funcionará mejor el sistema
Puesto que para que se desarrolle una tormenta es preciso que se active un proceso convectivo en la atmósfera, que haga subir el aire húmedo e inestable a las capas altas, en las montañas, la detección es más eficaz y este algoritmo funciona mejor, al ser más útil la información recogida por esas 4 variables atmosféricas.
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