據外媒報導，科學家研製出一種新型的計算機模，可利用人工智能更快、更準確的預測惡劣天氣。往往在預報天氣時，氣象學家會使用許多模型和數據源來跟踪雲的形狀和運動，這些雲可能預示著嚴重的風暴。

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然而，隨著越來越多的天氣數據集和迫在眉睫的最後期限，他們幾乎不可能實時監測所有風暴的形成，尤其是小規模的風暴。

由美國賓夕法尼亞州立大學、阿庫氣象公司、西班牙阿爾梅里亞大學等機構組成的研究小組研製出一種用於識別潛在風暴的新型計算機模塊。這種計算機模塊可以從衛星圖像中檢測雲的旋轉運動，是一種基於機器學習線性分類器的人工智能解決方案。並且這種人工智能解決方案已經運行在匹茲堡超級計算中心的Bridges超級計算機上。

在他們的研究中，研究人員分析了50000多張美國氣象衛星的歷史圖像，在這些圖像中，氣象學家鑑定並標記了逗點雲型雲系的形態和運動。逗點雲型因其外形類似於逗號而得名，與氣旋的形成密切相關，而氣旋的形成可導致包括冰雹、雷暴、大風和暴風雨等惡劣天氣事件。

研究人員利用人工智能技術，“教會”計算機自動識別和檢測衛星圖像中的逗點雲型，幫助氣象專家更高效地在海量的天氣數據中及時檢測惡劣天氣。

他們發現，這個方法可以有效地檢測出逗點雲型，準確率高達99%，而且每次預測平均僅需40秒。此外，這種方法還可以有效地預測出64%的惡劣天氣事件，優於其他現有的惡劣天氣檢測方法。

研究人員表示：“這項研究還處於早期嘗試，旨在向科學界證明基於人工智能天氣預測的可行性。將這種方法與其他天氣預報模型相結合，將有可能使天氣預報更準確。”