闪电是自然界中最不可预测的现象之一。它经常杀死人和动物，放火焚烧房屋和森林。它会使飞机停飞，并损坏电力线、风力涡轮机和太阳能电池板的安装。然而，人们对闪电的触发因素知之甚少，也没有简单的技术来预测闪电何时何地击中地面。
在EPFL工程学院，由法尔哈德拉希迪领导的电磁兼容性实验室的研究人员开发了一种简单而廉价的系统，可以预测闪电在30公里半径内的最后10到30分钟。该系统将标准气象数据与人工智能相结合。这篇研究论文发表在自然杂志《气候与大气科学》上。研究人员现在计划将他们的技术用于欧洲激光避雷针项目。
Amirhossein Mostajabi博士解释说：“目前的系统速度慢，非常复杂，需要通过雷达或卫星获取昂贵的外部数据。发明这项技术的学生。“我们的方法使用可以从任何气象站获得的数据。这意味着，我们可以覆盖不在雷达和卫星覆盖范围内、通信网络不可用的偏远地区。”
此外，因为可以容易地实时获取数据，所以可以非常快速地进行预测，并且甚至可以在风暴形成之前发出警报。
用可用数据训练机器
EPFL研究人员的方法使用机器学习算法，该算法已经过训练，可以识别引起闪电的条件。为了进行培训，研究人员使用了过去十年中从城市和山区的12个瑞士气象站收集的数据。
考虑四个参数：大气压、气温、相对湿度和风速。这些参数与闪电探测和定位系统的记录有关。利用这种方法，算法可以知道闪电发生的条件。
一旦经过训练，系统做出的预测几乎80%的情况下都能被证明是正确的。
这是基于简单气象数据的系统首次通过实时计算预测雷击。这种方法为预测复杂现象提供了一种简单的方法。
