Kecerdasan buatan berkembang pesat di bidang meteorologi, dan Google DeepMind telah berhasil dengan sistem inovatifnya, GenCast AI, yang dirancang untuk merevolusi cara kita memahami dan memprediksi cuaca. Model ini tidak hanya dipuji sebagai yang paling canggih dari jenisnya, namun juga menjanjikan transformasi meteorologi seperti yang kita kenal, berkat kemampuannya menghasilkan prakiraan dengan kecepatan dan ketepatan yang dibandingkan dengan metode tradisional.
Apa itu GenCast dan apa bedanya?
GenCast adalah model kecerdasan buatan berdasarkan data historis selama 40 tahun terakhir, yang dikumpulkan secara khusus antara tahun 1979 dan 2018 oleh Pusat Prakiraan Cuaca Jangka Menengah Eropa (ECMWF). Tidak seperti model tradisional yang didasarkan pada persamaan fisik dan memerlukan superkomputer yang kuat untuk beroperasi, GenCast menonjol karena pendekatan probabilistiknya. Artinya, pendekatan ini tidak hanya memprediksi satu skenario saja, namun menawarkan serangkaian kemungkinan, dan menetapkan probabilitas terhadap dampak iklim yang berbeda-beda.
Akurasi GenCast luar biasa. Dalam pengujian yang dilakukan dengan data tahun 2019, model ini mengungguli sistem ENS ECMWF dalam 97.2% kasus, dan mencapai akurasi 99.8% dalam perkiraan selama 36 jam. Angka-angka ini menjadikannya alat yang penting tidak hanya untuk prediksi harian, namun juga untuk kejadian ekstrem seperti angin topan, gelombang panas, dan siklon tropis.
Keunggulan teknis dibandingkan metode tradisional
Salah satu hal yang paling mengesankan tentang GenCast adalah kemampuannya menghasilkan perkiraan 15 hari hanya delapan menit menggunakan unit Google Cloud TPU v5. Hal ini berbeda dengan waktu yang dibutuhkan sistem tradisional, seperti ENS, pada superkomputer dengan puluhan ribu prosesor. Penghematan sumber daya ini tidak hanya mencerminkan kemajuan teknis, namun juga memposisikannya sebagai alat yang dapat diakses oleh lebih banyak sektor dan negara dengan keterbatasan teknologi.
GenCast menggunakan algoritma pemodelan difusi, sebuah teknologi yang juga mendukung alat generatif untuk gambar dan teks. Adaptasinya untuk bekerja dengan geometri bola Bumi memungkinkannya memahami interaksi kompleks antara variabel atmosfer seperti tekanan, suhu, angin, dan kelembapan. Selain itu, kemampuan probabilistiknya membantu mengurangi ketidakpastian, memberikan prediksi yang lebih andal bahkan dalam skenario kritis.
Aplikasi praktis dan prakiraan cuaca masa depan
Selain keakuratannya dalam kondisi ekstrem, GenCast memiliki aplikasi praktis yang jelas. Sektor-sektor seperti manajemen keadaan darurat, pertanian dan perencanaan energi dapat memperoleh manfaat besar dari perkiraan yang lebih rinci dan lebih cepat. Misalnya, perusahaan listrik dapat mengantisipasi perubahan produksi energi angin, sementara layanan darurat dapat lebih mempersiapkan diri menghadapi angin topan dan badai hebat.
Di masa depan, model ini diharapkan dapat berkembang lebih jauh. Meskipun saat ini mengandalkan data historis untuk melatih prediksinya, para ilmuwan di balik GenCast sedang menyelidiki kemungkinan menggunakan data observasi yang lebih baru, seperti pembacaan kelembapan dan angin secara real-time, untuk lebih meningkatkan akurasinya.
Model terbuka bagi masyarakat
Aspek inovatif lainnya dari GenCast adalah keterbukaannya. Google telah memutuskan untuk menyediakan kode model dan data, memungkinkan peneliti dan institusi untuk menggunakannya dan menyesuaikannya dengan kebutuhan spesifik mereka. Hal ini tidak hanya mendorong kolaborasi global, namun juga memberi insentif pada pengembangan aplikasi baru dan peningkatan di atas landasan yang kokoh.
Namun, para ahli mengatakan masih ada jalan yang harus ditempuh sebelum model berbasis AI dapat sepenuhnya menggantikan pendekatan tradisional. Meskipun GenCast menunjukkan potensi besar, GenCast masih menghadapi tantangan seperti menangkap dinamika fisik kompleks tertentu, yang penting untuk fenomena jangka panjang.
GenCast telah menandai sebelum dan sesudah di sektor meteorologi, menunjukkan bagaimana kecerdasan buatan dapat mengatasi keterbatasan sistem tradisional, menawarkan prediksi yang lebih cepat, akurat, dan mudah diakses. Dengan kemampuannya menangani peristiwa ekstrem dan pendekatan terbuka terhadap komunitas ilmiah, model ini menjanjikan alat yang penting dalam memerangi tantangan iklim global.
Saya seorang penggila teknologi yang telah mengubah minat "geek"-nya menjadi sebuah profesi. Saya telah menghabiskan lebih dari 10 tahun hidup saya menggunakan teknologi mutakhir dan mengutak-atik semua jenis program hanya karena rasa ingin tahu. Sekarang saya memiliki spesialisasi dalam teknologi komputer dan video game. Hal ini karena selama lebih dari 5 tahun saya telah menulis untuk berbagai website tentang teknologi dan video game, membuat artikel yang berupaya memberikan informasi yang Anda butuhkan dalam bahasa yang dapat dimengerti oleh semua orang.
Jika Anda memiliki pertanyaan, pengetahuan saya berkisar dari segala sesuatu yang berhubungan dengan sistem operasi Windows serta Android untuk ponsel. Dan komitmen saya adalah kepada Anda, saya selalu bersedia meluangkan beberapa menit dan membantu Anda menyelesaikan pertanyaan apa pun yang mungkin Anda miliki di dunia internet ini.