Wetterdaten aus zehn Jahren

Hinter der Methode steckt ein lernender Algorithmus, den die Forschenden mit Daten von zwölf Schweizer Wetterstationen aus einem zehnjährigen Zeitraum trainierten. Im Fokus standen Luftdruck, Lufttemperatur, relative Luftfeuchtigkeit und Windgeschwindigkeit. Hinzu kamen Aufzeichnungen über Blitzeinschläge. Die Daten stammten dabei sowohl aus den Bergen als auch aus Stadtgebieten.

Anhand dieses Datensatzes lernte der Algorithmus, welche Bedingungen eng mit Blitzeinschlägen zusammenhängen. Nach diesem Training testeten die Forschenden die Vorhersagekraft anhand von weiteren Daten, die nicht Teil des Trainings waren. Auf Basis der Wetterdaten machte das System Vorhersagen für Blitzeinschläge, die in 80 Prozent der Fälle richtig lagen, wie die Forschenden im Fachblatt «Climate and Atmospheric Science» berichten.

In einem nächsten Schritt wollen die Forschenden das System im Rahmen eines europäischen Projekts mit dem Titel «Laser Lightning Rod» (auf Deutsch «Laser-Blitzableiter») einsetzen. Ziel des seit 2017 laufenden Projekts ist, ein System zum Schutz vor Blitzeinschlägen zu entwickeln.

Dabei wollen die Projektbeteiligten in Gewittern extrem starke und kurze Laserpulse einsetzen, um Blitze gezielt auszulösen und von gefährdeter Infrastruktur abzulenken. Der Algorithmus des EPFL-Teams soll hierzu mit Vorhersagen über Blitzeinschläge beitragen.