某些種類的雲似乎行為異常——出現的頻率更高，且比以往更低。為了協助辨識影響這些變化的因素（例如地球長期天氣型態的轉變），科學家們邀請全球各地擁有相機的民眾，透過 NASA 支持的「太空雲監測」（Space Cloud Watch）計畫提交這些雲朵的最新影像。現在，一位志工開發了一項新工具，以協助其他「太空雲監測」的志工更有效率地工作。
這些行為異常的雲是「夜光雲」（noctilucent clouds, NLCs）。這些雲在日落後許久、日出前許久仍會散射陽光，呈現銀色的光輝。但儘管有這道光輝，要將夜光雲與低海拔的相似雲種區分開來卻很困難。這種混淆意味著計畫領導者需要額外的工作。
志工 Namai Chandra 分享道：「我注意到夜光雲的影像是由計畫領導者手動驗證的。我覺得這項任務非常適合由人類參與的機器學習流程，它可以自動處理重複性的篩選工作，同時將人類的判斷力置於最關鍵的影像上。」換句話說，Namai 找到了一種方法，可以協助觀測者驗證他們是否確實看到了夜光雲，以及何時不是。
Namai 聯繫了「太空雲監測」的科學家 Chihoko Cullens 博士和 Brentha Thurairajah 博士，他們對他的想法感到非常高興。Namai 很快就開發了一個機器學習流程，並使用各種雲朵影像進行訓練，包括夜光雲以及經常提交給「太空雲監測」的低海拔相似雲種。該流程結合了影像預篩、雲種分類和基於信心的審查路由。經過數輪的開發、測試和改進後，他將其夜光雲辨識工具發布給該計畫。現在，這項工具正被那些不確定自己是否觀測到夜光雲的雲朵貢獻者，以及希望標記影像以供審查的計畫科學家所使用。
今天就拿起相機，加入「太空雲監測」計畫吧！如果你因為不確定所見是否為夜光雲而猶豫是否要為「太空雲監測」做出貢獻，現在多虧了 Namai，你可以在分享之前先進行檢查。
在日落後或黎明前拍攝雲朵，以研究我們不斷變化的地球大氣。