EPFL Gebruikt AI om Bliksemslagen te Voorspellen, Publieke Veiligheid Te Verbeteren

Gemeenschappen in staat te stellen om te weten over bliksemslagen die in de komende 10 tot 30 minuten komen, kan hen de tijd geven om dodelijke slachtoffers of schade te voorkomen.

Bliksemstorms zijn misschien fascinerend om te bekijken, maar elk jaar verliezen honderden mensen hun leven door bliksemslagen. Ondanks dit is er niet veel onderzoek gedaan om beter te voorspellen waar bliksem zal inslaan, en hoe heftig het zal zijn.

Bij de École Polytechnique Fédérale de Lausanne's (EPFL) School of Engineering in Zwitserland, hebben onderzoekers gewerkt aan een systeem om bliksemslagen beter te voorspellen. Het team, geleid door Farhad Rachidi, heeft kunstmatige intelligentie in een meteorologische database ingebed, die tien jaar beslaat, om accurate voorspellingen te maken binnen een straal van 30 km.

Het team bouwde het systeem door de AI real-time data te voeden over luchtdruk, luchtvochtigheid, temperatuur en windsnelheid en dit te toetsen tegen de meteorologische database.

In vroege tests voorspelde het systeem een storm correct in 80 procent van de gevallen.

Zoals te zien in een infographic van Swissinfo, zijn bliksemslagen een ernstig natuurgevaar in Zwitserland, met name in het Noordwesten, waar veel wind en overstromingen voorkomen.

"Huidige systemen zijn traag en zeer complex, en ze vereisen dure externe data verkregen via radar of satelliet," zei Amirhossein Mostajabi, een Ph.D.-student bij EPFL. "Onze methode gebruikt data die verkregen kan worden van elk weerstation. Dat betekent dat we afgelegen regio's kunnen bedekken die buiten radar- en satellietbereik liggen en waar communicatienetwerken onbeschikbaar zijn."

Door gemeenschappen in te stellen om te weten over bliksemslagen die in de komende 10 tot 30 minuten komen — en de hevigheid van de storm — kan het hen de tijd geven om dodelijke slachtoffers of schade te voorkomen. Het kan ook luchthavens een beter begrip geven van of ze opstijgen of niet.