据英国《每日邮报》6月21日报道称，长期以来，研究人员一直致力于准确预测气候，因为云层及大气的变暖和润湿确实是一大挑战。面对不断增加的温室气体浓度，气候变化的准确预测对决策者而言至关重要。专家称，他们已训练了深度神经网络，从代表云层的模拟中学习，该算法可预测云的变暖、润湿和散热。
来自哥伦比亚大学工程学院的研究人员已经使用机器学习技术来提高气候模块的分辨率，更准确地代表云层。地球研究所及数据科学研究院成员皮埃尔•根丁(Pierre Gentine)称，“这或许是气候预测过程中一次真正改变传统规则的创新。我们对地球气候对温室气体浓度上升反应的预测存在极大不确定性。主要原因是云的表现形式以及它们对气体变化的反应。研究表明，机器学习技术可帮助我们更准确地代表云层，从而更好地预测全球及地区气候对不断上升的温室气体浓度的反应”。
研究人员使用了一个被称为“水上星球”(aquaplanet)(大陆行星)的理想化装置，用于训练深度神经网络，在一个明确代表云层的模拟中学习。
专家将他们的算法称为云脑(CBRAIN)，它可以巧妙地预测对气候模拟至关重要的云变暖、润湿和散热等特性。CBRAIN也可能会提高对未来气温的预测，因为全球气温对二氧化碳的敏感性与云计算密切相关。这意味着该技术有可能被用来预测温室气体的反应。
