Google Punya AI Prediktor Cuaca "GraphCast", Bisa Prediksi Cuaca Kurang dari Semenit!

Foto: Google DeepMind

Teknologi.id - Cuaca adalah salah satu hal yang sangat penting dalam kehidupan sehari-hari. Kita sering kali membutuhkan informasi yang akurat dan cepat tentang cuaca agar dapat melakukan perencanaan yang tepat. Untungnya, Google telah mengembangkan algoritma prediksi cuaca berbasis pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan (AI) yang dikenal sebagai GraphCast.

Dalam artikel ini, kita akan menjelajahi terobosan baru ini dan melihat bagaimana GraphCast dapat memprediksi cuaca dalam waktu kurang dari satu menit.

Mengenal GraphCast: Algoritma Prediksi Cuaca dengan Tingkat Akurasi Tinggi

GraphCast adalah algoritma prediksi cuaca yang dikembangkan oleh tim peneliti DeepMind Google. Alat ini menggunakan pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan untuk memprediksi variabel cuaca untuk kurun waktu 10 hari. Yang menarik adalah, GraphCast mampu mengungguli teknologi prediksi pola cuaca tradisional dengan tingkat kebenaran mencapai 90 persen.

Cara kerja GraphCast sangat menarik. Algoritma ini mengambil dua kondisi cuaca terkini dari Bumi, termasuk variabel cuaca dari waktu pengujian dan enam jam sebelumnya. Dengan memanfaatkan data ini, GraphCast dapat memprediksi kondisi cuaca dalam enam jam ke depan dengan kecepatan dan akurasi yang luar biasa. Bahkan, GraphCast telah berhasil memprediksi pendaratan Badai Lee di Long Island 10 hari sebelum terjadi.

Baca Juga: Riset Oxford: AI Bisa Prediksi Resiko Serangan Jantung

Kelebihan GraphCast dalam Prediksi Cuaca

GraphCast memiliki beberapa kelebihan yang membuatnya unggul dalam memprediksi cuaca. Pertama-tama, kecepatan prediksi GraphCast sangat mengesankan. Algoritma ini dapat memberikan prediksi dalam waktu kurang dari satu menit, yang jauh lebih cepat dibandingkan dengan model prediksi cuaca tradisional. Hal ini dikarenakan GraphCast tidak perlu mengatasi kompleksitas fisika dan dinamika fluida seperti model prediksi cuaca tradisional.

Selain itu, GraphCast juga memiliki keunggulan dalam skala prediksi. Algoritma ini tidak hanya memprediksi kondisi cuaca umum, tetapi juga dapat memprediksi peristiwa cuaca buruk seperti siklon tropis dan gelombang suhu ekstrem. Dengan kemampuan untuk dilatih ulang menggunakan data terbaru, GraphCast diharapkan semakin meningkat dalam memprediksi osilasi pola cuaca yang terkait dengan perubahan iklim.

Layanan GraphCast Umum dan Integrasi dengan Produk Google

GraphCast memiliki potensi besar untuk menjadi layanan umum di masa depan. Google saat ini sedang mengeksplorasi integrasi GraphCast ke dalam produknya. Hal ini akan memungkinkan pengguna Google untuk mendapatkan informasi prediksi cuaca yang lebih akurat dan cepat.

Selain itu, permintaan akan pemodelan badai yang lebih baik telah mendorong inovasi di bidang prediksi cuaca. National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) sedang mengembangkan superkomputer di luar angkasa untuk memberikan prakiraan cuaca yang lebih akurat dan intensitas badai yang lebih baik. Integrasi GraphCast dengan inovasi seperti ini dapat menghasilkan prediksi cuaca yang lebih baik secara keseluruhan.

Prediksi Cuaca di Luar Angkasa dengan AI

Foto: NASA

Selain prediksi cuaca di Bumi, para ilmuwan NASA juga sedang menggunakan kecerdasan buatan (AI) untuk memprediksi fenomena antariksa, seperti badai matahari. NASA telah mengembangkan metode peringatan 30 menit sebelum terjadinya fenomena badai matahari yang memiliki potensi untuk menyebabkan "kiamat" global.

Teknologi AI dapat membantu memberikan peringatan dini lebih awal ketika fenomena badai matahari sedang berlangsung. NASA menggunakan teknik pembelajaran DAGGER untuk memprediksi arah dan level keparahan peristiwa ini dengan waktu kurang dari satu detik. Dengan demikian, akan ada waktu yang lebih cukup untuk mengambil langkah-langkah pencegahan jika perlu.

Peristiwa Carrington: Badai Geomagnetik Matahari Terbesar

Salah satu peristiwa badai matahari yang terbesar yang tercatat dalam sejarah adalah Peristiwa Carrington. Peristiwa ini terjadi pada abad ke-19 dan dinamakan sesuai dengan Richard Carrington, seorang astronom terkemuka asal Inggris. Badai geomagnetik matahari ini menyebabkan aliran listrik dan alat komunikasi mati akibat terjadinya gangguan pada medan magnetik di Bumi.

Peristiwa Carrington menunjukkan betapa pentingnya kemampuan prediksi fenomena antariksa, seperti badai matahari. Dalam hal ini, penggunaan kecerdasan buatan (AI) dapat memberikan peringatan dini yang sangat berharga untuk mengurangi dampak yang mungkin terjadi.

Dampak Kiamat Internet akibat Peristiwa Badai Matahari

Peristiwa badai matahari memiliki potensi untuk menciptakan dampak yang luas, termasuk dampak pada teknologi internet. Kehancuran internet dapat menyebabkan kekacauan dalam berbagai sektor, termasuk keuangan, transportasi, dan komunikasi. Oleh karena itu, penting untuk dapat memprediksi dan mengantisipasi peristiwa badai matahari dengan menggunakan alat seperti GraphCast.

Baca Juga: Maia 100 dan Cobalt 100, 2 Chip AI Buatan Microsoft yang Baru Saja Diumumkan

GraphCast merupakan terobosan baru dalam prediksi cuaca dengan menggunakan pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan (AI). Algoritma ini mampu memprediksi cuaca dalam waktu kurang dari satu menit dengan tingkat akurasi yang tinggi. Kecepatan dan skala prediksi GraphCast membuatnya menjadi alat yang sangat berguna dalam perencanaan dan pengambilan keputusan sehari-hari.

Selain itu, penggunaan AI dalam prediksi fenomena antariksa seperti badai matahari juga sangat penting. NASA telah mengembangkan teknik pembelajaran DAGGER untuk memprediksi fenomena ini dengan waktu yang sangat cepat. Dengan demikian, kita dapat lebih siap menghadapi dan mengurangi dampak yang mungkin terjadi.

Dalam menghadapi masa depan yang penuh tantangan, alat seperti GraphCast dan teknologi AI lainnya akan terus berkembang untuk memberikan prediksi cuaca yang lebih akurat dan membantu kita dalam mengatasi berbagai ancaman cuaca.

Baca Berita dan Artikel yang lain di Google News.

(anta)