Uma equipe de pesquisadores criou um sistema relativamente simples e barato capaz de prever quedas de raios dentro de 30 quilômetros, em um tempo entre 10 e 30 minutos. O sistema utiliza machine learning e dados meteorológicos

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O grupo de cientistas da Escola Politécnica Federal de Lausanne, na Suíça, utilizou a inteligência artificial para desenvolver um método de prevenção de acidentes com raios. “Usamos técnicas de aprendizado de máquina para impedir com êxito os riscos de raios próximos e distantes, observando parâmetros meteorológicos em um único local”, escreveram os autores em um novo artigo publicado na revista Climate and Atmospheric Science, no início deste mês.

Ao contrário da previsão, o chamado “hindcasting” é uma maneira de testar modelos matemáticos. Entradas conhecidas ou estimadas de eventos passados são usadas em um modelo para ver o quão bem essa saída corresponde a resultados conhecidos. Se o resultado do modelo corresponder à saída conhecida, está correta. Nesse caso, os pesquisadores foram capazes de usar dados sobre descargas atmosféricas passadas para criar um algoritmo que poderia fazer previsões sobre novos casos.

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Para isso, a equipe treinou seu algoritmo de aprendizado da máquina para reconhecer condições climáticas que normalmente levam a raios. Especificamente, eles usaram quatro variáveis: pressão do ar no nível da estação meteorológica, temperatura do ar, velocidade do vento e umidade relativa. Esses dados de treinamento vieram de 12 estações meteorológicas da Suíça, em ambientes urbanos e montanhosos entre 2006 e 2017.

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Depois de completa a fase de aprendizado, o algoritmo fez previsões corretas sobre novos raios em 80% das vezes. É a primeira vez que um modelo simples, treinado em dados meteorológicos, previu descargas elétricas com cálculos ao vivo. Por ser baseado em dados existentes, é muito barato e fácil de replicar.

Os pesquisadores esperam usar seu o modelo como uma ferramenta no projeto European Lightning Rod, na tentativa de construir um novo tipo de proteção contra raios. Ao invés de depender apenas de um para-raios, o consórcio por trás do projeto testa pulsos de luz laser para estimular o número de raios ascendentes. Eles esperam transferir as cargas da nuvem para o solo dessa maneira, influenciando diretamente onde ocorrem as descargas elétricas.

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Via: Popular Mechanics