人工智能预测闪电和雷电!

日前，来自萨尔大学的电脑科学教授延斯·迪特里希及其博士研究生克里斯蒂安·舍恩与德国气象局合作，共同研发了一个可以更精确地预测当地暴风雨天气的系统。这一系统主要基于卫星图像和人工智能。

6月初，德国气象局在几天内计算了夜空中的177,000个闪电。

自然奇观产生了后果：有几个人因阵风，冰雹和雨水而受伤。与德国国家气象局一起，来自萨尔大学的Deutscher Wetterdienst，计算机科学教授Jens Dittrich和他的博士生ChristianSchön正在开发一种系统，该系统可以比以前更精确地预测局部雷暴。它基于卫星图像和人工智能。为了更详细地研究这种方法，研究人员将从联邦运输部获得270,000欧元。

气象服务的核心任务之一是警告危险的天气条件。其中包括特别是雷暴，因为这些通常伴随着阵风，冰雹和强降雨。Deutscher Wetterdienst(DWD)使用“NowcastMIX”系统实现此目的。

它每隔五分钟轮询几个遥感系统和观测网络，以便在接下来的两个小时内警告雷暴，大雨和降雪。“然而，NowcastMIX只能在已经发生强降水的情况下检测雷暴细胞。这就是为什么卫星数据更早用于检测雷暴细胞的形成，从而提前警告它们的原因，”教授计算机科学的Jens Dittrich教授解释道。在萨尔州大学担任“大数据分析”小组负责人。他与博士生ChristianSchön和来自DWD的气象学家RichardMüller一起开发了一个系统，可以很快补充NowcastMIX预测雷暴。他们的项目是探索人工智能在预测天气和气候现象中的适用性的第一步。

为了准确地预测特定区域内的雷暴，必须尽早且精确地检测所谓的气团对流，即在周围区域较冷的空气下沉时加热的空气的上升。这已经很久了。然而，新系统的亮点在于它只需要二维图像，即卫星图像来检测这些三维空气位移。

为了基于二维图像三维地观察天空中发生的事情，研究人员使用相隔十五分钟拍摄的照片。相应区域的图像系列的一部分作为算法的输入，该算法计算未提供给算法的未来图像看起来是什么样的。然后科学家将这个结果与真实图像进行比较。预测与现实之间的偏差大小 - 研究人员将其称为“误差” - 然后作为第二种算法的输入，研究人员使用机器学习训练，以识别误差大小与雷雨的发生。

通过这种方式，他们可以计算出是否有雷电。“当我们将人工智能应用于大量数据时，这就是力量。它识别出对我们隐藏的模式，“Dittrich教授解释说。这是他和其他同事刚刚发起新的学士和硕士学位课程”数据科学和人工智能“的原因之一。

在闪电和雷声的情况下，这种组合绝对是“多方面的”，Dittrich说。“仅基于卫星图像，我们可以在接下来的15分钟内预测闪光的准确率为96%。如果预测窗口进一步打开，精度会降低，但仍会保持在83%以上，持续长达5个小时。”

然而，据研究人员称，误报率仍然过高。尽管如此，他们相信他们可以通过训练他们的模型来显着减少这些误报，例如当前NowcastMIX系统也使用这些功能。联邦运输部已经授予Saarbruecken计算机科学家270,000欧元的更多细节。