Un grupo de investigadores suizos crea un programa capaz de anticipar la caída de un rayo por medio de pocos datos meteorológicosGracias a la inteligencia artificial es posible predecir dónde y cuándo caerá un rayo

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Más allá de la recomendación de no acercarse a cuerpos altos y solitarios durante una tormenta eléctrica o del mito de que un rayo no cae dos veces sobre el mismo árbol,  son pocos los elementos que han permitido a un ser humano el prever cuál será el sitio de impacto de las descargas eléctricas entre las nubes y la tierra. Pero son sólo cuatro los datos meteorológicos que permitieron a un equipo de científicos suizos el anticipar el tiempo y el espacio que ocupará un rayo en su manifestación. Por medio de un sistema de inteligencia artificial capaz de poner en común estos cuatro parámetros con todo el historial de veinte años de descargas celestiales, los científicos han logrado predecir la caída de un rayo hasta media hora antes de su impacto.

Entender en profundidad el fenómeno que encierra a los rayos es una de las más grandes ambiciones de la meteorología. El fenómeno consiste básicamente en la generación de grandes descargas de energía entre los colosales campos eléctricos formados en una tormenta y los existentes a nivel del suelo. En la ciudad los pararrayos se ocupan de mantener a la población despreocupada frente a este fenómeno meteorológico, pero la situación cambia en el campo o en otros entornos naturales donde estos son capaces de desatar incendios, afectar la navegación aérea o la distribución de energía eléctrica. Hasta la aparición de esta tecnología de inteligencia artificial, los meteorólogos predecían la caída de los rayos por medio de observaciones satelitales o gracias a sensores ubicados a nivel de la tierra capaces de registrar las  variaciones de los campos electrostáticos.

El descubrimiento de estos investigadores permite realizar las mismas predicciones de forma más rápida y más precisa gracias a datos fácilmente obtenibles por cualquier estación meteorológica: 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. Para entrenar a su sistema de inteligencia artificial se recopilaron registros de doce estaciones ubicadas en Suiza desde 2006, datos con los que luego elaboraron un algoritmo para buscar patrones que pusiesen en común las variaciones cada diez minutos de los cuatro parámetros mencionados. «Consideramos tres rangos temporales de anticipación: de 0 a 10 minutos, 10 a 20 minutos y 20 a 30 minutos. La probabilidad media de detección entre las 12 estaciones fue respectivamente del 78%, 78% y 76%», comentó en un correo el investigador del laboratorio de compatibilidad electromagnética de la Escuela Politécnica Federal de Lausana (Suiza) y principal autor del ingenio, Amir Mosajabai.

Aunque el tiempo de caída fue de lo más preciso en la predicción, no fue así para el lugar de impacto. En efecto, el sitio de la caída tiene un margen de error de 30 kilómetros a la redonda alrededor de cada estación de meteorología. «Es cierto que, para algunos usos, la distancia es grande», reconoció Mosajabai, pero asegura que es solo por falta de más información. «Los datos de los rayos con los que contábamos eran los del rango de los tres kilómetros o los del rango de los 30 kilómetros» y no disponían de registros de distancias intermedias. El trabajo de los investigadores, publicado en las revistas «Climate» y «Atmospheric Science», fue comparado con otros modelos predictivos más antiguos que utilizan sensores de campo electrostático más tradicionales. En la mayoría de los casos el poder de predicción de la inteligencia artificial superó a los antiguos sistemas.

«Hay que reconocer que el rendimiento parece realmente bueno (alto porcentaje de detección, ratio de falsos positivos muy baja, menor del 10%), pero lo lograron en dos estaciones, una de un área montañosa y otra de alta montaña, respectivamente», comentó en un correo el investigador del Grupo de Investigación de Rayos (LRG, por sus siglas en inglés) de la Universitat Politècnica de Catalunya, Oscar Van der Velde. Para que haya una tormenta eléctrica, Van der Velde recuerda que se necesitan tres cosas: «Un fuerte gradiente vertical de temperatura, suficiente vapor de agua y un mecanismo que haga subir el aire. En las montañas, el tercer requisito lo cumplen muy bien los vientos que suben ladera arriba debido al calentamiento diurno solar. En las zonas alejadas de las montañas, el rendimiento será probablemente menor, ya que es más difícil capturar el mecanismo de elevación usando una única estación meteorológica».

 

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2 Comentarios
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