El rayo es uno de los fenómenos más impredecibles de la naturaleza. Con su capacidad eléctrica mantiene regulares tasas de accidentes que terminan en víctimas fatales o estructuras incendiadas. A pesar de esto, es poco lo que se conoce sobre los fenómenos detrás de existencia y, hasta ahora, no existía una tecnología simple para predecir cuándo y dónde caerían.

Es por esto que un equipo de científicos, combinando registros meteorológicos e inteligencia artificial, logró una nueva técnica que predice en tiempo real dónde caerán rayos con un margen de 10 a 30 minutos en un radio de 30 kilómetros.

Se trata de un trabajo desarrollado en la Escuela de Ingeniería de EPFL (Escuela Politécnica Federal de Lausana), en que los investigadores del Laboratorio de Compatibilidad Electromagnética, dirigido por Farhad Rachidi, han desarrollado un sistema simple y económico que puede predecir estos eventos.

El artículo de investigación ha sido publicado en Climate and Atmospheric Science, una revista asociada de Nature, y ahora los investigadores planean usar su tecnología en el proyecto europeo Laser Lightning Rod.

“Los sistemas actuales son lentos y muy complejos, y requieren costosos datos externos adquiridos por radar o satélite”, explica en Amirhossein Mostajabi, el estudiante de doctorado que ideó la técnica. “Nuestro método utiliza datos que se pueden obtener de cualquier estación meteorológica. Eso significa que podemos cubrir regiones remotas que están fuera del alcance del radar y del satélite y donde las redes de comunicación no están disponibles”.

Además, debido a que los datos se pueden adquirir fácilmente y en tiempo real, se pueden hacer predicciones muy rápidamente, y se pueden emitir alertas incluso antes de que se forme una tormenta.

El método de los investigadores de EPFL utiliza un algoritmo de aprendizaje automático que ha sido entrenado para reconocer las condiciones que conducen a los rayos. Para llevar a cabo la capacitación, los investigadores utilizaron datos recopilados durante un período de diez años de 12 estaciones meteorológicas suizas, ubicadas tanto en áreas urbanas como montañosas.

Para lograr las conclusiones que obtiene este sistema se consideran cuatro parámetros: presión atmosférica, temperatura del aire, humedad relativa y velocidad del viento. Esos factores se correlacionaron con grabaciones de sistemas de detección y localización de rayos. Usando ese método, el algoritmo pudo aprender las condiciones bajo las cuales ocurren los rayos.