【環球網智能報導 記者 張陽】運用人工智慧技術，研究人員開發了一種算法可以用來監測導致風暴、颶風的雲團的形成。這項研究發表在《IEEE地球科學與遙感學報》上，它展示了一個模型，可以幫助更快更準確的識別潛在的嚴重風暴。
研究人員創建了一個基於機器學習的框架，從衛星圖像中檢測雲層的旋轉運動。「最好的預測需要包含了儘可能多的數據，因為大氣是無限複雜的，通過使用現有的模型和數據，我們對大氣狀況進行了儘可能完整的觀察。」美國AccuWeather高級氣象學家史蒂夫·維斯塔表示。
在這項研究中，研究人員分析了5萬多張美國氣象衛星圖像，識別並標記了逗號狀的雲的形狀和運動軌跡。這些雲與氣旋的形成密切相關，氣旋可能會導致冰雹、雷暴、大風和暴風雪等惡劣天氣。
利用計算機視覺和機器學習技術，計算機可以自動識別和探測衛星圖像中「逗號形」的雲。這些數據可以幫助氣象學專家將注意力集中在有可能發生惡劣天氣的區域，以便儘早的發現可能形成惡劣天氣的雲團。
研究人員發現，他們的方法能夠有效的探測到「逗號狀」的雲，準確率高達99%，平均每次預測的時間大約40秒，它還能預測64%的惡劣天氣事件，優於現在的天氣預測方法。