Maschinelles Lernen soll helfen, Gewitterunfälle zu vermeiden

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An der Schweizer EPFL wird an einem System geforscht, das Blitzeinschläge vorhersagen kann.

Bei Gewittern schlägt der Blitz mehrere Millionen Mal pro Jahr auf die Erde ein, aber eine genaue Vorhersage, wann und wo dies geschehen wird, ist derzeit kaum möglich. Sie gefährden technische Anlagen, Wälder, ganze Häuser, Tiere und Menschen – und eine Frühwarnung wäre äußerst nützlich.

Wissenschaftler der Eidgenössischen Technischen Hochschule Lausanne (École polytechnique fédérale de Lausanne, EPFL) setzen deshalb jetzt das maschinelle Lernen (ML) und andere Techniken der künstlichen Intelligenz ein, um Blitzeinschläge im Umkreis von 30 Kilometern mit einer Genauigkeit von 10 bis 30 Minuten vorherzusagen, berichtet die Technology Review in ihrer Online-Ausgabe (“Impact with announcement”).

Für ihre Erkennungs- und Prognosemethode haben die Forscher der EPFL Daten von zwölf Schweizer Wetterstationen über insgesamt zehn Jahre ausgewertet. Die Daten stammten sowohl aus städtischen Regionen als auch aus dem ländlichen Raum und den Bergen. Mit den vier Wetterparametern Temperatur, relative Luftfeuchtigkeit, Windgeschwindigkeit und Luftdruck sowie mit Geodaten zu meteorologischen Ereignissen haben die Forscher die Algorithmen erstellt, mit denen sie Blitzeinschläge mit fast 80%iger Genauigkeit vorhersagen können.

Diese Genauigkeit soll in Zukunft noch weiter gesteigert werden. Das Spannende an der Methode ist, dass sie universell einsetzbar sein soll – nur die entsprechenden meteorologischen Standarddaten müssen verfügbar sein. “Es kann überall eingesetzt werden”, sagen die Forscher. Erstmals ist es einem System gelungen, Blitzeinschläge aus einfachen meteorologischen Informationen vorherzusagen – basierend auf Echtzeitberechnungen. “Die Methode eröffnet einen einfachen Weg, ein komplexes Phänomen vorherzusagen.”

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