利用人工智能預測閃電
11月8日，瑞士洛桑聯邦理工學院和英國利茲大學的科學家在《氣候和大氣科學》期刊上發表研究稱，研究者利用氣象站標準數據和人工智能開發出一種簡單、廉價的系統，其可在30公里半徑范圍內提前10至30分鐘預測出閃電。
閃電是自然界中最不可預測的現象之一，可導致人和動物死亡、房屋和森林起火、飛機停飛，破壞輸電線、風力渦輪機和太陽能電池板。
“當前預測閃電的系統非常復雜，速度慢，并且需要借助雷達或衛星獲取的昂貴的外部數據。而我們開發的系統可以利用從任何氣象站獲取的數據，這就意味著其可以覆蓋雷達和衛星范圍之外的區域，以及那些沒有通信網絡的偏遠區域。”該研究主要作者之一阿米爾霍森·莫斯塔雅比說。
研究人員利用瑞士12個氣象站（城市和山區均有）十多年來收集的數據來訓練機器學習算法，最后該算法可識別導致閃電發生的各種條件。算法中考慮了4個參數，即大氣壓、氣溫、相對濕度和風速，這些參數與閃電探測定位系統獲取的數據記錄相關。利用該方法，機器學習算法就能夠學會提取出閃電發生的條件。
研究表明，經過訓練后，該系統的預測準確率接近80％。此外，由于可以很容易地實時獲取數據，因此該系統可快速做出預測，甚至在風暴形成之前就能發出警報。
該研究提供了一種預測閃電的簡單方法，科研人員目前正計劃將該技術應用于歐洲激光避雷針項目
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