Tecno

Tres rayos pueden caer en un mismo sitio gracias a plataformas IA

En diversas ocasiones hemos expuesto sobre como las plataformas IA están rompiendo los límites de la humanidad, desde áreas de la salud hasta educación. La forma que logran hacerlo es superando en todo sentido los cálculos que puede realizar el hombre y los algoritmos sencillos. En esta ocasión se desafía más allá que la humanidad, a la propia naturaleza.

Predecir el clima es casi imposible

Un tema con el análisis del clima es que es muy volátil, similar al criptomercado. Por lo cual, cuando se ve en las noticias sobre la probabilidad de lluvia, sol o demás cambios, son estimaciones.

Por esa razón también las aplicaciones de clima destacan que es una probabilidad que ocurra. El problema recae que para analizar de forma precisa estos cambios, se requiere el conocimiento a tiempo real de una gran cantidad de variables.

Humanamente no es posible analizar cada caso de estudio, por lo cual, las plataformas IA entran en juego para superar esta tarea que parece imposible.

En Suiza, un equipo de investigadores de la École Polytechnique Fédérale de Lausanne ha diseñado una plataforma IA que logra predecir las tormentas eléctricas, incluso donde caerán los rayos.

«Hemos utilizado técnicas de aprendizaje automático para predecir con éxito los peligros de rayos cercanos y distantes al observar observaciones de parámetros meteorológicos en un solo sitio», escribieron los autores en un nuevo artículo publicado a principios de este mes en la revista Climate and Atmospheric Science.

Análisis de Rayos

Utilizando datos meteorológicos estándar y aprendizaje automático, los científicos idearon un sistema relativamente simple y barato que puede predecir la caída de rayos a los 10 a 30 minutos más cercanos dentro de un radio de 30 kilómetros.

Para hacer esto, el equipo entrenó su IA para reconocer las condiciones climáticas que generalmente conducen a los rayos. Específicamente, utilizaron cuatro variables, incluida la presión del aire a nivel de la estación, la temperatura del aire, la humedad relativa y la velocidad del viento. Estos datos de capacitación provienen de 12 estaciones meteorológicas suizas en entornos urbanos y montañosos entre 2006 y 2017.

Después de que la IA completó su fase de aprendizaje, realizó predicciones correctas sobre nuevos rayos aproximadamente el 80% del tiempo. Es la primera vez que un modelo simple, entrenado en datos meteorológicos, ha pronosticado rayos con cálculos en vivo. Y dado que se basa en datos existentes, es bastante barato y fácil de replicar.

Diferencia con lo tradicional

La predicción posterior, a diferencia de la predicción normal, es una forma de probar modelos matemáticos. Las entradas conocidas o estimadas de eventos pasados ​​se utilizan en un modelo para ver qué tan bien esa salida coincide con los resultados conocidos.

Si la salida del modelo coincide con la salida conocida, es correcta. Los investigadores pudieron usar datos sobre los últimos rayos para construir un algoritmo de IA que luego podría hacer predicciones sobre nuevos rayos.

«Los sistemas actuales son lentos y muy complejos, y requieren costosos datos externos adquiridos por radar o satélite», dijo a Science Daily 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».

Finalmente, les preguntamos de que otras maneras consideran que las plataformas IA pueden desafiar a la naturaleza misma.

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