Có thể dự báo vị trí sét đánh nhờ trí tuệ nhân tạo

Tại Trường Kỹ thuật của EPFL, Thụy Sĩ, các nhà nghiên cứu trong Phòng thí nghiệm Tương thích điện từ do Farhad Rachidi dẫn đầu, đã phát triển một hệ thống đơn giản và rẻ tiền có thể dự đoán khi nào sét sẽ tấn công trong vòng 10 đến 30 phút gần nhất, trong bán kính 30 km. Hệ thống sử dụng kết hợp dữ liệu khí tượng tiêu chuẩn và trí tuệ nhân tạo.

Báo cáo nghiên cứu đã được xuất bản trên Tạp chí Khoa học khí hậu và khí quyển, các nhà nghiên cứu hiện đang lên kế hoạch sử dụng công nghệ của họ trong dự án phòng chống sét của châu Âu mang tên European Laser Lightning Rod project.

Tiến sĩ Amirhossein Mostajabi giải thích: "Các hệ thống hiện tại rất chậm và rất phức tạp, và chúng đòi hỏi dữ liệu bên ngoài đắt tiền thu được từ radar hoặc vệ tinh. Phương pháp của chúng tôi sử dụng dữ liệu có thể thu được từ bất kỳ trạm thời tiết nào. Điều đó có nghĩa là chúng tôi có thể bao phủ các vùng xa xôi nằm ngoài phạm vi radar và vệ tinh và nơi không có mạng truyền thông."

Hơn thế nữa, vì dữ liệu có thể được lấy một cách dễ dàng và trong thời gian thực, các dự đoán có thể được đưa ra rất nhanh chóng và các cảnh báo có thể được đưa ra ngay cả trước khi một cơn bão hình thành.

Phương pháp của các nhà nghiên cứu EPFL sử dụng thuật toán học máy đã được đào tạo để nhận ra các điều kiện dẫn đến sét. Để thực hiện khóa đào tạo, các nhà nghiên cứu đã sử dụng dữ liệu được thu thập trong khoảng thời gian mười năm từ 12 trạm thời tiết Thụy Sĩ, nằm ở cả khu vực thành thị và miền núi.

Bốn thông số đã được tính đến: áp suất khí quyển, nhiệt độ không khí, độ ẩm tương đối và tốc độ gió. Những thông số này tương quan với các bản ghi từ hệ thống phát hiện và vị trí sét. Sử dụng phương pháp đó, thuật toán có thể tìm hiểu các điều kiện theo đó sét xảy ra.

Sau khi thử nghiệm, hệ thống đã đưa ra dự đoán đã chứng minh đúng gần 80% thời gian.

Đây là lần đầu tiên một hệ thống dựa trên dữ liệu khí tượng đơn giản có thể dự đoán sét đánh thông qua các tính toán thời gian thực. Phương pháp này cung cấp một cách đơn giản để dự đoán một hiện tượng phức tạp.

Nguồn: HOA LAN/nhandan.com.vn