Algorithmus erkennt lokale Blitzgefahr an vier einfachen Wetterparametern KI sagt Blitzschlag voraus - scinexx | Das Wissensmagazin
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KI sagt Blitzschlag voraus

Algorithmus erkennt lokale Blitzgefahr an vier einfachen Wetterparametern

Blitze
Blitze zeitlich und räumlich präzise vorherzusagen, ist bislang sehr aufwändig – dank KI könnte sich dies jedoch ändern. © assalve/ iSTock

Präzisere Blitzwarnung: Ein neues KI-System kann Blitzschläge im 30-Kilometer-Umkreis schon eine halbe Stunde vorher voraussagen – und das nur mithilfe einfachster Wetterdaten. Denn der Algorithmus hat gelernt, die subtilen Gesetzmäßigkeiten zu erkennen, die einen Blitzschlag ankündigen, wie seine Entwickler berichten. In einem ersten Test lag die KI immerhin in 76 Prozent der Blitzwarnungen richtig.

Blitze können in Sekundenbruchteilen enorme Energiemengen freisetzen. Die Entladungen zwischen Erdboden und Gewitterwolke heizen die Luft im Blitzkanal bis auf 30.000 Grad auf und erzeugen dabei Plasma und sogar Antimaterie. Besonders häufig zucken die Blitze über einem See in Venezuela, in Deutschland liegt der Blitz-Hotspot im Alpenvorland. Schlägt ein Blitz ein, kann das elektronische Geräte und auch die Elektronik von Flugzeugen zerstören und für einen Menschen tödlich enden.

Das Problem jedoch: Einen Blitzschlag zeitlich und räumlich genau vorherzusagen, ist bisher schwierig und sehr aufwändig. Meist gelingt dies nur mithilfe von Radarmessungen und Satellitenunterstützung und dies erst, wenn ein Gewitter schon begonnen hat und im Anzug ist.

Subtile Vorwarnzeichen

Doch nun haben Amirhossein Mostajabi vom Eidgenössischen Institut für Technologie (EPFL) in Lausanne und seine Kollegen eine Methode entwickelt, die künftig rechtzeitig und ortsbezogen vor einem Blitzschlag warnen kann. Der große Vorteil: „Unsere Methode nutzt Daten, die von jeder Wetterstation bezogen werden können“, erklärt Mostajabi. „Dadurch können wir auch Regionen abdecken, die keine Radar- oder Satellitenabdeckung haben.“

Kern der neuen Vorhersagemethode ist eine Künstliche Intelligenz. Dieses lernfähige Programm wird zunächst mit einem Datensatz trainiert, der meteorologische Parameter von Blitzeinschlägen und zum Vergleich von nichtblitzträchtigen Bedingungen umfasst. Die vier Parameter sind Luftdruck, Lufttemperatur, relative Luftfeuchte und Windgeschwindigkeit. Das KI-System kann anhand dieser Trainingsdaten versteckte Muster und Gesetzmäßigkeiten in den Wetterdaten der Blitzereignisse erkennen und erlernen.

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Test der Echtzeitprognose erfolgreich

Aufgabe des solcherart trainierten KI-Systems ist es dann, aus aktuellen Wetterdaten in Echtzeit eine Blitzprognose zu erstellen, die das Risiko für ein Gebiet in einem Umkreis von 30 Kilometern und bis zu 30 Minuten im Voraus angibt. Der Vorteil dabei: Eine solche Prognose ist konkreter als allgemeine Gewitterwarnungen und gibt gleichzeitig noch genügend Zeit, um sensible Geräte abzuschalten oder in Sicherheit zu bringen, wie die Forscher erklären.

Im Test fütterten die Forscher ihr System mit den Wetterdaten von zwölf Schweizer Wetterstationen aus der Zeit von 2006 bis 2017, ohne mit anzugeben, ob und wann es Blitzschläge gab. Aufgabe des Algorithmus war es, wie bei einer Echtzeitvorhersage allein aus den jeweiligen Wetterdaten das Blitzrisiko zu ermitteln. Und es gelang: In mehr als 76 Prozent der Fälle lag die KI mit ihrem „Nowcasting“ für die nächsten 30 Minuten richtig, wie Mostajabi und seine Kollegen berichten.

Nach Ansicht der Forscher belegt dies, dass eine kurzfristige Blitzvorhersage auf Basis selbst einfachster Wetterdaten möglich ist. Dank des KI-gestützten Systems kann die Methode das Blitzrisiko der näheren Umgebung rechtzeitig vorhersagen, ohne dass Radar oder Satelliten benötigt werden. Damit könnte sich diese Blitzvorhersage auch für entlegene Regionen eignen. (npj Climate and Atmospheric Science, 2019; doi: 10.1038/s41612-019-0098-0)

Quelle: Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne

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