科技大學研究團隊研發人工智能模型，可利用衛星資料，提前4小時預警危險的強對流天氣，包括雷暴、黑色暴雨及突發性強降雨等。

系統可以每15分鐘更新預報，覆蓋2000萬平方公里範圍，包括中國、南韓和東南亞等地區。團隊指，系統於2至4小時的預報成效突出，關鍵預警時段的準確率平均提升約8%；而在48平方公里的範圍內，預報準確率更可提升超過15%。

團隊指，現行天氣預報主要依靠數值模式模擬大氣狀態，運算成本高昂，並容易受大氣混沌性及觀測資料不足的影響，只能提前20分鐘至2小時準確預報雷暴及暴雨；團隊在訓練模型的過程中，亦特別於數據注入噪音，訓練系統反向生成高品質預報信息。

研究團隊又指，傳統系統所用的地面雷達，要在有足夠大的雲層時，才能觀察到反射回波從而進行預測；新的人工智能模型則採用衛星數據，能偵測到早期的對流及雲層，能更早和更全面地作出預測。

研究人員又指，系統使用深度衛星擴散技術，其中一個分支負責建立確定性模式，另一個分支則建立隨機成份進行校正，但估計最少要數個月時間，才能引入到天文台的預報系統中。團隊會先 利用天文台的數據，提升模型的效能，期望在夏季前取得成果，又期望日後可適用與不同衛星數據，擴大覆蓋範圍。