
Model AI untuk ramalan cuaca global yang lebih cepat dan lebih akurat – Biasanya untuk prediksi cuaca yang dikeluarkan oleh BMKG merupakan Ramalan cuaca tradisional dihasilkan oleh model komputer yang memprediksi masa depan berdasarkan kondisi saat ini dari atmosfer. Prediksi cuaca numerik (NWP) ini menggunakan persamaan fisika dan dinamika fluida yang rumit untuk memprediksi perubahan dalam atmosfer dari permukaan hingga puncak troposfer. Para pemrogram sering kali melakukan penyesuaian pada model-model ini untuk meningkatkan hasilnya, tetapi mereka tidak sempurna.
Ramalan cuaca yang bisa kalian lihat di aplikasi cuaca smartphone berasal langsung dari model ramalan. Tidak ada kontrol kualitas. Ini adalah data mentah dan seringkali tidak akurat. Para ahli meteorologi mempelajari hasil dari model-model tersebut. Berdasarkan pemahaman mereka tentang pola cuaca lokal dan pengalaman masa lalu, para peramal menerjemahkan data tersebut ke dalam bahasa yang dapat dipahami oleh orang biasa. Meskipun begitu, cuaca kadang-kadang ternyata berbeda dengan yang diprediksi.
Apakah Ramalan yang dikeluarkan BMKG bisa digantikan?
Contents
GraphCast dari Google juga menggunakan komputer untuk meramalkan masa depan. Namun, GraphCast tidak menggunakan matematika dan fisika yang rumit. Seperti para peramal cuaca lokal, GraphCast mengandalkan pengalaman masa lalu. Ini meramalkan masa depan dengan menggunakan data cuaca historis yang dikombinasikan dengan prediksi cuaca berbasis pembelajaran mesin (MLWP). Dengan kata lain, kecerdasan buatan.
Google mengeluarkan Model AI untuk Prediksi Cuaca yang Lebih Akurat
Menurut para pengembang proyek, GraphCast dilatih menggunakan data terarsip selama 39 tahun dari European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF). Dengan membandingkan pola cuaca saat ini dengan pola cuaca serupa di masa lalu, para pengembang mengklaim bahwa GraphCast dapat menghasilkan “ramalan akurat 10 hari dalam waktu kurang dari satu menit.”
Dalam sebuah makalah yang diterbitkan di jurnal ilmiah Science, kami memperkenalkan GraphCast, sebuah model kecerdasan buatan (AI) terkini yang mampu membuat ramalan cuaca jangka menengah dengan akurasi yang belum pernah terjadi sebelumnya. GraphCast mampu meramalkan kondisi cuaca hingga 10 hari ke depan dengan tingkat akurasi yang lebih tinggi dan jauh lebih cepat dibandingkan dengan sistem simulasi cuaca standar industri yang diakui.
Tantangan Prediksi Cuaca Global
Prediksi cuaca merupakan salah satu upaya ilmiah tertua dan paling menantang. Prediksi jangka menengah menjadi penting untuk mendukung pengambilan keputusan kunci di berbagai sektor, mulai dari energi terbarukan hingga logistik acara, namun sulit untuk dilakukan dengan akurat dan efisien. Prediksi cuaca umumnya bergantung pada Numerical Weather Prediction (NWP), yang dimulai dengan persamaan fisika yang teliti, yang kemudian diterjemahkan ke dalam algoritma komputer yang dijalankan pada superkomputer.
Meskipun pendekatan tradisional ini telah menjadi keberhasilan ilmu pengetahuan dan rekayasa, merancang persamaan dan algoritma membutuhkan waktu yang lama dan memerlukan keahlian mendalam, serta sumber daya komputasi yang mahal untuk membuat prediksi yang akurat.
Deep learning menawarkan pendekatan yang berbeda: menggunakan data daripada persamaan fisika untuk menciptakan sistem prediksi cuaca. GraphCast dilatih menggunakan puluhan tahun data cuaca historis untuk mempelajari model hubungan sebab-akibat yang mengatur bagaimana cuaca Bumi berkembang, dari saat ini ke masa depan.
Pentingnya, GraphCast dan pendekatan tradisional saling melengkapi: Pelatihan GraphCast menggunakan empat dekade data reanalisis cuaca, dari dataset ERA5 ECMWF. Harta karun ini didasarkan pada pengamatan cuaca historis seperti citra satelit, radar, dan stasiun cuaca menggunakan NWP tradisional untuk ‘mengisi kekosongan’ di tempat pengamatan tidak lengkap, sehingga merekonstruksi catatan cuaca historis global yang kaya.
Model Open Source
Menurut pihak pengembang, Model tersebut opensource yang bisa kita lihat di https://github.com/google-deepmind/graphcast, tentu kita bisa saja membuat Model AI untuk Prediksi Cuaca yang Lebih Akurat sampai 10 hari kedepan menggunakan data-data yang dimodifikasi dari BMKG?
ref: