2月24日，一项发表在《国际仿生计算期刊》的研究提出了一种新的混合人工智能系统，旨在帮助卫星图像“穿透”云层，提高遥感图像的可用性。该系统名为SenseNet，它将云层或雾霾视为结构性噪声，并采用混合郊狼-狐狸优化算法，模拟犬科动物的社交与协作行为，以优化网络参数并避免陷入局部最优解。

SenseNet系统通过深度去噪应用，显著提升了信噪比，超过2分贝的提升意味着性能改善近60%。与传统依赖大气光散射物理模型或图像处理技术的方法相比，SenseNet能更清晰地划分农业边界、绘制道路网络与水体分布，从而更细致地观测森林砍伐、农作物产量和基础设施建设等情况。这项技术的进步对于常年多云区域尤为重要，它能够减少数据缺口，为气候适应和灾害应对策略提供更可靠的近实时卫星情报。