Grâce au machine learning, les données en temps réel sont rapidement analysées. © Ivan Kurmyshov, fotolia

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Une IA permet de prédire où va tomber la foudre

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En combinant les données météorologiques sur dix ans et le machine learning, des ingénieurs de l'École polytechnique fédérale de Lausanne sont parvenus à mettre au point une intelligence artificielle capable de prédire l'impact de la foudre dans un rayon de 30 kilomètres à 10 ou 30 minutes près. Une relative précision qui va permettre de mieux avertir les populations, mais aussi d'améliorer l'actuel projet Laser Lightning Rod qui consiste à dévier les impacts.

Même si les conseils de bon sens permettent d'éviter d'être frappé par la foudre, les spécialistes n'ont toujours pas trouvé le moyen de prédire l'endroit exact où elle frappera. À la faculté des Sciences et Techniques de l'Ingénieur de l'EPFL (Lausanne), des chercheurs de l'Electromagnetic Compatibility Laboratory, emmenés par Farhad Rachidi, ont ainsi mis au point un système capable de prédire le moment où s'abattra la foudre à 10 ou 30 minutes près, dans un rayon de trente kilomètres.

Ce n'est pas encore la précision exacte mais on s'en rapproche et pour cela, ils s'appuient sur une intelligence artificielle nourrie des données récoltées durant dix ans dans 12 stations météorologiques suisses, situées aussi bien en régions urbaines qu'en régions montagneuses. Quatre paramètres ont été pris en compte : pression atmosphérique, température de l'air, humidité relative et vitesse du vent. Ces paramètres ont ensuite été mis en corrélation avec les enregistrements émanant des systèmes de détection et de localisation de foudre.

Un taux de réussite de 80 %

Ainsi, l'algorithme a pu apprendre à identifier les conditions favorables aux éclairs et c'est le machine learning qui permet ensuite d'adapter l'algorithme aux données en temps réel. En fonction des données passées, et des points d'impact relevés, l'IA reconnaît les conditions menant à la création des éclairs.

Une fois entraîné, le système a effectué des prédictions qui se sont révélées correctes dans près de 80 % des cas. Selon les chercheurs, ce système a l'avantage d'être simple à mettre en place et peu coûteux. Autre avantage : les données peuvent être fournies facilement en temps réel, et les prédictions peuvent être effectuées très rapidement avant même la formation d'un orage.

Cette vidéo montre toutes les activités orageuses enregistrées par les réseaux de détection de foudre nationaux et mondiaux de Vaisala en 2018. Au total, la société a détecté 2,4 milliards d'impacts associés à la foudre ou à une activité orageuse. © IEEE Spectrum

Prochaine étape : déplacer l'impact de l'éclair

« Les systèmes actuels sont lents et très complexes. Ils ont besoin de données externes coûteuses obtenues par radar ou satellite, explique Amirhossein Mostajabi, le doctorant à l'origine de la technique. Notre méthode se base sur des données accessibles dans toutes les stations météorologiques. Nous pouvons ainsi couvrir des régions reculées qui échappent aux radars et satellites, et où les réseaux de communication ne sont pas disponibles. »

Cette innovation va désormais rejoindre le projet européen baptisé Laser Lightning Rod. Lancé en 2017, il consiste notamment dans l'envoi d'un laser multi-terawatt à impulsion ultra-courte dans l'atmosphère orageuse, afin de provoquer la foudre, puis la guider vers un endroit précis, et ainsi décharger les zones à risque. Sans doute que le machine learning permettra d'anticiper encore mieux les orages et de gagner de précieuses minutes pour orienter les éclairs.

Le projet Laser Lightning Rod développe de nouveaux systèmes de protection contre la foudre. © EPFL

  • À Lausanne, des chercheurs ont mis au point une IA capable de prédire l'endroit où frappera la foudre.
  • Le machine learning permet d'analyser des données météorologiques passées, et de les appliquer aux données en temps réel.
  • À terme, l'objectif est d'améliorer les outils de déviation des impacts de foudre.
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