11月8日，瑞士洛桑联邦理工学院和英国利兹大学的科学家在《气候和大气科学》期刊上发表研究称，研究者利用气象站标准数据和人工智能开发出一种简单、廉价的系统，其可在30公里半径范围内提前10至30分钟预测出闪电。
闪电是自然界中最不可预测的现象之一，可导致人和动物死亡、房屋和森林起火、飞机停飞，破坏输电线、风力涡轮机和太阳能电池板。
“当前预测闪电的系统非常复杂，速度慢，并且需要借助雷达或卫星获取的昂贵的外部数据。而我们开发的系统可以利用从任何气象站获取的数据，这就意味着其可以覆盖雷达和卫星范围之外的区域，以及那些没有通信网络的偏远区域。”该研究主要作者之一阿米尔霍森·莫斯塔雅比说。
研究人员利用瑞士12个气象站（城市和山区均有）十多年来收集的数据来训练机器学习算法，最后该算法可识别导致闪电发生的各种条件。算法中考虑了4个参数，即大气压、气温、相对湿度和风速，这些参数与闪电探测定位系统获取的数据记录相关。利用该方法，机器学习算法就能够学会提取出闪电发生的条件。
研究表明，经过训练后，该系统的预测准确率接近80％。此外，由于可以很容易地实时获取数据，因此该系统可快速做出预测，甚至在风暴形成之前就能发出警报。
该研究提供了一种预测闪电的简单方法，科研人员目前正计划将该技术应用于欧洲激光避雷针项目（European Laser Lightning Rod project）。
（来源：《自然》 编译：吴鹏 责任编辑：王敬涛）
