Az Amerikai Meteorológiai Társaság Mesterséges és számítási intelligencia és alkalmazásai a környezettudományokban konferenciáján egyértelmű igény mutatkozott a gépi tanulás integrációja iránt. A bemutatott projektek mind ezt a célkitűzést hangsúlyozták, mert csak így lehet mintákat azonosítani a gigászi adatsorokban. Ezek a minták segítenek életek megmentésében, idő és pénz megtakarításában a gyorsan változó környezetben.
A Goddard Űrrepülési Központ közösségi ötletbörzével (crowdsourcing) kombinál gépitanulás-algoritmust, hogy a NASA műholdas képei alapján jobban osztályozzon tenger feletti alacsony felhőket. Az információkkal a döntéshozók a klímaváltozás hatásait figyelembe vevő felelősebb javaslatokkal állnak elő.