Prediksi cuaca yang akurat dan cepat telah lama menjadi tantangan besar dalam dunia meteorologi. Selama bertahun-tahun, prakiraan cuaca dibuat melalui sistem yang kompleks, membutuhkan superkomputer canggih, dan melibatkan tim ahli dalam jumlah besar. Namun, kemajuan kecerdasan buatan (AI) kini membawa revolusi besar dalam bidang ini. Sebuah metode baru memungkinkan seorang peneliti tunggal dengan komputer desktop menghasilkan prakiraan cuaca yang lebih cepat dan akurat dibandingkan sistem tradisional.
Teknologi inovatif ini dikembangkan oleh Aardvark Weather, berdasarkan penelitian dari Huawei, Google, dan Microsoft. Dengan memanfaatkan AI, sistem ini mampu menggantikan numerikal solver, salah satu tahap utama dalam prediksi cuaca. Hasilnya, prakiraan cuaca tidak hanya lebih cepat, tetapi juga jauh lebih efisien dan hemat biaya.
AI dalam Prakiraan Cuaca Global
Aardvark Weather mengembangkan metode ini berdasarkan penelitian terbaru dari Huawei, Google, dan Microsoft. Penelitian ini menunjukkan bahwa AI dapat menggantikan numerikal solver, salah satu tahap utama dalam prediksi cuaca. Dengan pendekatan ini, prakiraan bisa dihasilkan lebih cepat dan akurat.
Saat ini, ECMWF telah mulai menerapkan metode serupa dalam sistem prediksi cuacanya. Menariknya, Aardvark hanya menggunakan 10% dari data yang diperlukan oleh sistem konvensional. Namun, kinerjanya sudah mampu melampaui Global Forecast System (GFS) dalam beberapa aspek dan setara dengan prakiraan United States Weather Service.
Teknologi ini mempercepat proses prakiraan cuaca sekaligus membuatnya lebih efisien, hemat biaya, dan mudah diakses. Dengan perkembangan ini, masa depan prediksi cuaca menjadi lebih cerah dan dapat diandalkan di seluruh dunia.
Revolusi Baru dalam Prediksi Cuaca
Pendekatan AI terbaru memungkinkan seorang peneliti tunggal dengan komputer desktop menghasilkan prakiraan cuaca akurat. Teknologi ini diklaim puluhan kali lebih cepat dan membutuhkan ribuan kali lebih sedikit daya komputasi dibandingkan sistem konvensional.
Saat ini, prakiraan cuaca dibuat melalui berbagai tahap kompleks yang memerlukan waktu berjam-jam di superkomputer khusus. Proses ini juga membutuhkan banyak ahli untuk pengembangan dan pemeliharaannya.
Aardvark Weather menawarkan solusi revolusioner. Dengan melatih AI menggunakan data mentah dari berbagai sumber, seperti stasiun cuaca, satelit, balon cuaca, kapal, dan pesawat, sistem ini mampu membuat prediksi lebih efisien dan akurat.
Keunggulan Aardvark Weather
Penelitian yang diterbitkan dalam jurnal Nature oleh ilmuwan dari University of Cambridge, Alan Turing Institute, Microsoft Research, dan ECMWF menunjukkan bahwa metode ini dapat meningkatkan kecepatan, akurasi, dan efisiensi biaya dalam prakiraan cuaca.
Profesor Richard Turner, ahli pembelajaran mesin dari University of Cambridge, menyebutkan bahwa pendekatan ini memungkinkan pembuatan prakiraan khusus untuk industri atau lokasi tertentu. Misalnya, sistem ini dapat memperkirakan suhu untuk pertanian di Afrika atau kecepatan angin bagi perusahaan energi terbarukan di Eropa.
Pendekatan ini berbeda dari sistem prakiraan cuaca tradisional yang memerlukan waktu bertahun-tahun untuk membangun sistem kustom. Selain itu, superkomputer harus memproses data sebelum menghasilkan model prakiraan.
Masa Depan Prediksi Cuaca dengan AI
Menurut Turner, sistem AI ini berpotensi menjadi standar baru dalam prakiraan cuaca. Model ini dapat menghasilkan prakiraan delapan hari yang lebih akurat dibandingkan prakiraan lima hari saat ini. Selain itu, AI juga mampu memberikan prediksi hiper-lokal dengan ketepatan lebih tinggi.
Dr. Scott Hosking, Direktur Sains dan Inovasi untuk Lingkungan dan Keberlanjutan di Alan Turing Institute, mengatakan bahwa inovasi ini berpotensi “mendemokratisasi” prakiraan cuaca. Negara berkembang akan lebih mudah mengakses prakiraan cuaca yang andal, mendukung perencana kebijakan, tim tanggap darurat, dan industri yang membutuhkannya.
Dr. Anna Allen, penulis utama studi dari University of Cambridge, menekankan bahwa penemuan ini membuka jalan bagi peningkatan prediksi bencana alam seperti badai, kebakaran hutan, dan tornado. Selain itu, model ini dapat digunakan untuk memperkirakan kualitas udara, dinamika lautan, serta pergerakan es laut.
Baca artikel seru lainnya di sini!
Sumber : The Guardian
