运用人工智能技术，研究人员开发了一种算法可以用来监测导致风暴、飓风的云团的形成。这项研究发表在《IEEE地球科学与遥感学报》上，它展示了一个模型，可以帮助更快更准确的识别潜在的严重风暴。
研究人员创建了一个基于机器学习的框架，从卫星图像中检测云层的旋转运动。“最好的预测需要包含了尽可能多的数据，因为大气是无限复杂的，通过使用现有的模型和数据，我们对大气状况进行了尽可能完整的观察。”美国AccuWeather高级气象学家史蒂夫·维斯塔表示。
在这项研究中，研究人员分析了5万多张美国气象卫星图像，识别并标记了逗号状的云的形状和运动轨迹。这些云与气旋的形成密切相关，气旋可能会导致冰雹、雷暴、大风和暴风雪等恶劣天气。
利用计算机视觉和机器学习技术，计算机可以自动识别和探测卫星图像中“逗号形”的云。这些数据可以帮助气象学专家将注意力集中在有可能发生恶劣天气的区域，以便尽早的发现可能形成恶劣天气的云团。
研究人员发现，他们的方法能够有效的探测到“逗号状”的云，准确率高达99%，平均每次预测的时间大约40秒，它还能预测64%的恶劣天气事件，优于现在的天气预测方法。
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