IBM的SMT系統使用天氣型態在數周前收集海量數據點并預測有多少太陽能和風能可被利用。

通過預測天氣，科技可以預報有多少能源可以通過太陽能和風能資源產生。

IBM已經發明了一個計算機系統，它可以從海量數據中學習到天氣走向并提前幾天，甚至幾周預測到多少從太陽能田和風力田獲得的能源可在美國能源網中使用。

新系統比現今最高水平的如國家氣象局等組織使用的天氣預報系統要更精確30%，根據國家再生能源實驗室提供的數據。

“它正提供太陽能、風能和其他環境參數的預報。從太陽能植物和氣象站獲得，并且不斷地適應并改進預報，”IBM T.J. 華盛頓研究中心的研究經理Hendrik Hamann說道。

因為該系統可以更好地預測有多少可再生能源可用，國家的能源網可以更好的通過傳統形式的能源融合該電能。

IBM新的計算機算法，稱為自主學習天氣模型以及可再生預測技術（值得慶幸的是叫做SMT），使用大數據分析和機器學習來改進太陽能預測系統。該系統工作機制是通過結合每天收集超過1600個氣象監視站、在美國大陸上的太陽能、風能植物以及從天氣衛星接收到的超過1T的數據。

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