在预报天气时,气象学家们使用许多模型和数据来追踪云的形状和运动,这些云的变化可能预测到严重的风暴。 但是,随着越来越多的天气数据的增加,实时检测所有暴风雨的时间表,特别是小型暴风雨几乎是不可能的。
该研究小组开发了可识别潜在风暴的新计算机模块。 该计算机模块能够从卫星图像中检测云的旋转运动,本质上是基于机器学习线性分类器的人工智能解决方案。 研究人员分析了超过5万颗美国气象卫星的历史影像,最终气象学家确定并标记了彗星云型云系的形态和运动。 这与旋风分离器的形成密切相关,旋风分离器的形成会引起冰雹、大风、暴风等恶劣天气。
最终研究人员教导计算机利用人工智能技术自动识别和检测卫星图像中的逗号云型。 能够帮助气象专家更简单地在大量气象数据中立即检测出恶劣天气。 最终研究人员采用该方法可高效地检测彗星云型,精度高达99%,一次预测时间仅为40秒左右。 此外,该预测方法可以有效地预测64%的恶劣天气,需要知道这是比现有恶劣天气检测更好的方法。
目前用人工智能技术预测恶劣天气还为时过早。 然而,这证明了人工智能预测天气的可能性,将来该方法与其他天气预报模型相结合,使天气预报更加准确。