2019年7月，美国宾夕法尼亚州立大学研究人员已开发出一种计算模型，可帮助气象学家检测那些导致恶劣天气的云层形态，有助于他们更快、更准确地预测恶劣天气。由宾夕法尼亚州立大学、AccuWeather气象公司和西班牙阿尔梅里亚大学组成的研究小组，研发出一种可以帮助预报员更快、更准确地识别潜在的严重风暴的计算机模型。他们开发了一个基于机器学习线性分类器的人工智能框架。这种框架可从卫星图像中检测到在他处可能会被忽视的云的旋转运动。

        AccuWeather气象公司的高级气象学家斯蒂夫.威斯塔（Steve Wistar）表示，该工具使他转向关注可能具有威胁性的云层形态，并帮他做出更准确的预测。同时，威斯塔还表示，“最好的预测往往都结合了尽可能多的数据，鉴于气候的无限复杂性，所以有很多东西都需要考虑。通过使用大量的模型和数据源，我们可以拍摄出最完整的气象图片”。

来源：美国宾夕法尼亚州立大学 

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