Los rayos son uno de los fenómenos más impredecibles de la naturaleza. Estos son responsables de la muerte de personas y animales y la generación de incendios en bosques y hogares. También es una fuente importante de interferencias electromagnéticas y daños a circuitos electrónicos, edificios y otra estructuras expuestas, como el alumbrado, las líneas de transmisión o instalaciones de energías renovables como aerogeneradores o paneles solares fotovoltaicos. Sin embargo, se sabe poco sobre lo que desencadena el rayo y no existe una tecnología simple para predecir cuándo y dónde caerán estos. 

En la Escuela de Ingeniería de EPFL, los investigadores del Laboratorio de Compatibilidad Electromagnética, dirigido por Farhad Rachidi, han desarrollado un simple y económico sistema que puede predecir cuándo caerá un rayo con una anticipación de 10 a 30 minutos y  en un radio de 30 km. El sistema utiliza una combinación de datos meteorológicos estándar e inteligencia artificial. Los resultados de la investigación fueron recientemente publicados en la revista científica asocia a Nature,  “Climate and Atmospheric Science”. 

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

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

Entrenando la herramienta usando los datos disponibles

El método de los investigadores del EPFL utilizan un algoritmo de aprendizaje automático (machine learning) que ha sido entrenado para reconocer las condiciones que conducen a la generación del rayo. Para llevar a la capacitación, los investigadores utilizaron datos recopilados durante un periodo de diez años de 12 estaciones metereológicas suizas, ubicadas tanto en áreas urbanas como montañosas. 

Se tuvieron en cuenta cuatro parámetros: presión atmosférica, temperatura del aire, humedad relativa y velocidad del viento. Esos parámetros se correlacionaron con grabaciones de sistemas de detección y localización de rayos. Usando este método, el algoritmo pudo aprender las condiciones bajo las cuales ocurren los rayos. 

Una vez entrenado, el sistema hizo predicciones que resultaron correctas casi en un 80% del tiempo. Esta es la primera vez que un sistema basado en datos meteorológicos simples ha sido capaz de predecir rayos a través de cálculos en tiempo real. El método ofrece una forma simple de predecir un fenómeno tan complejo como la generación y descarga de los rayos. 

Los investigadores ahora planean usar su tecnología en el proyecto europeo Láser Lightning Rod. El objetivo de esta iniciativa es desarrollar sistemas para protegerse contra los rayos. Lanzado en 2017, el proyecto implica el envío de pulsos láser cortos de varios teravatios a la atmósfera durante una tormenta para desencadenar un rayo, guiandolo hacia una ubicación específica y lejos de áreas vulnerables.