Model meteorologi berbasis AI hasilkan prakiraan cuaca global yang akurat

Model meteorologi berbasis AI, Pangu-Weather, hanya membutuhkan waktu 1,4 detik untuk menyelesaikan prakiraan cuaca global 24 jam, termasuk kelembapan potensial, kecepatan angin, suhu dan tekanan permukaan laut, serta nilai-nilai lainnya.

 

Beijing, China (Xinhua) – Tim peneliti China mengembangkan sebuah model berbasis kecerdasan buatan (artificial intelligence/AI) dengan jaringan neural tiga dimensi (3D) untuk prakiraan cuaca global yang akurat dan memiliki rentang sedang, ungkap sebuah artikel penelitian baru di jurnal Nature.

Sistem prakiraan saat ini yang paling akurat adalah metode prediksi cuaca numerik (numerical weather prediction/NWP), meskipun secara komputasional terbilang mahal. Prakiraan cuaca harian, peringatan bencana ekstrem, dan prediksi perubahan iklim, semuanya diwujudkan dengan metode NWP yang mengandalkan komputasi performa tinggi dan model fisik yang kompleks.

Metode NWP konvensional membutuhkan waktu empat hingga lima jam kalkulasi di klaster superkomputer dengan 3.000 server untuk meramalkan cuaca global 10 hari ke depan, kata Tian Qi, penulis koresponden artikel tersebut sekaligus ilmuwan kepala bidang AI di vendor layanan cloud China, Huawei Cloud.

Baru-baru ini, metode-metode berbasis AI menunjukkan potensi dalam mempercepat prakiraan cuaca berdasarkan urutan skalanya. Namun, akurasi prakiraannya masih jauh lebih rendah dibandingkan metode NWP, menurut artikel tersebut.

Tim penelitian dan pengembangan (litbang) model meteorologi besar dari Huawei Cloud mengusulkan jaringan neural tiga dimensi yang disesuaikan dengan sistem koordinat Bumi untuk memproses data meteorologi tiga dimensi yang kompleks dan heterogen.

Dilatih menggunakan data global yang mencakup kurun hampir 40 tahun, model meteorologi berbasis AI Pangu-Weather yang cukup besar ini memperoleh parameter-parameter berlevel 100 juta dalam waktu dua bulan.

Ini menunjukkan hasil prakiraan deterministik yang lebih baik pada analisis ulang data di semua variabel yang diuji bila dibandingkan dengan sistem NWP, sistem peramalan terintegrasi operasional dari Pusat Prakiraan Cuaca Rentang Sedang Eropa, sebut artikel itu.

Pangu-Weather hanya membutuhkan waktu 1,4 detik untuk menyelesaikan prakiraan cuaca global 24 jam, termasuk kelembapan potensial, kecepatan angin, suhu dan tekanan permukaan laut, serta nilai-nilai lainnya. Kecepatan prediksinya 10.000 kali lebih cepat daripada metode numerik tradisional.

Saat topan super Mawar melanda pada Mei lalu, Pangu-Weather berkinerja sangat baik dengan memprediksi jalur balik lima hari sebelumnya.

Bi Kaifeng, penulis pertama artikel penelitian ini, mengakui kekurangan prakiraan cuaca berbasis AI ini. Dia mengatakan bahwa sistem prakiraan tersebut masih sangat bergantung pada analisis ulang data, dan kemampuannya dalam memperkirakan cuaca ekstrem pun masih perlu ditingkatkan.

“Kami percaya bahwa metode berbasis AI harus berdampingan dengan metode numerik konvensional untuk menyediakan layanan prakiraan cuaca yang lebih akurat dan andal,” tutur Tian.

Laporan: Redaksi