Bagaimana AI Dapat Meningkatkan Pemahaman Kita tentang Badai Tropis

Kecerdasan buatan dapat membantu menganalisis cuaca dan meningkatkan sebagian prakiraan. Untuk badai tropis, manfaatnya perlu dinilai berdasarkan jalur, intensitas, waktu prakiraan, dan kondisi yang diuji. AI merupakan pelengkap pengamatan dan keahlian meteorologi, bukan jaminan bahwa semua badai dapat diprediksi dengan tepat.

Risiko badai tropis dalam iklim yang berubah

Pemanasan dapat meningkatkan curah hujan dan intensitas badai tropis, termasuk peluang badai yang sangat kuat. Namun, hal itu tidak berarti jumlah seluruh badai tropis pasti meningkat di semua wilayah. Dampaknya juga dipengaruhi kenaikan muka laut dan paparan penduduk serta infrastruktur.

Memprediksi Badai Tropis – Metode Saat Ini

Pemodelan komputer dan pengamatan yang lebih baik telah meningkatkan kemampuan prakiraan. Ketepatan jalur, intensitas, dan dampak lokal tetap perlu dibedakan karena tingkat kesulitannya tidak sama.

Salah satu lembaga yang memantau dan memprakirakan badai adalah National Hurricane Center (NHC). Kemajuan prakiraan berasal dari gabungan pengamatan, model, komputasi, dan pengalaman para prakirawan. Perbandingan ketepatan antartahun harus menyebutkan ukuran dan rentang waktu yang digunakan.

Kerusakan akibat badai tropis

Model cuaca konvensional membutuhkan komputasi, jaringan pengamatan, dan tenaga ahli. Data yang tidak lengkap atau keliru dapat memengaruhi hasilnya. AI berpotensi mempercepat sebagian perhitungan, tetapi tetap bergantung pada kualitas data dan evaluasi yang tepat.

Bagaimana AI Dapat Berperan dalam Memahami Badai Tropis

Jaringan saraf dan metode pembelajaran mesin dapat mempelajari hubungan dalam data cuaca. Istilah jaringan saraf terinspirasi oleh sistem biologis, tetapi model tersebut tidak bekerja sama persis dengan otak manusia.

Memprediksi Pola

Model dapat mengenali pola statistik dalam data historis dan menggunakannya untuk menghasilkan prakiraan. Hubungan statistik tidak selalu menjelaskan sebab fisik, sehingga pengujian pada kondisi baru tetap penting.

Manfaat potensial model prakiraan berbasis AI

Setelah dilatih, sebagian model AI dapat menghasilkan prakiraan dengan komputasi yang lebih ringan daripada model fisika tertentu. Namun, pelatihan, pemeliharaan, data pengamatan, dan tenaga ahli tetap memiliki biaya. AI tidak menghilangkan kebutuhan akan meteorolog.

Akurasi

Beberapa model menunjukkan hasil yang lebih baik untuk variabel dan rentang prakiraan tertentu. Tidak ada dasar untuk menyatakan semua model AI selalu lebih akurat daripada semua model numerik, terutama untuk intensitas dan dampak lokal badai.

Sistem Peringatan yang Lebih Baik

Prakiraan yang lebih baik dapat membantu pihak berwenang menyampaikan peringatan lebih dini. Manfaatnya bergantung pada komunikasi risiko, kesiapan masyarakat, dan keputusan evakuasi yang sesuai dengan situasi.

Mitigasi Kerusakan

Waktu persiapan dapat membantu melindungi bangunan, memindahkan persediaan, dan mengurangi paparan. Kerugian tidak dapat dihapus sepenuhnya, dan penerapan sistem peringatan tetap memerlukan sumber daya.

Mengapa Model Prediksi Badai AI Sangat Penting bagi Ekonomi Global

Cuaca buruk dapat mengganggu produksi, transportasi, dan pasokan. Prakiraan membantu perusahaan menyiapkan beberapa skenario dan menyesuaikan operasi, tetapi tidak menjamin gangguan pasar dapat dicegah.

Logistik

Jaringan logistik bergantung pada kondisi pelabuhan, jalan, penerbangan, dan pergudangan. Peringatan badai dapat mendukung pengalihan rute dan penjadwalan ulang. Jarak rata-rata perjalanan semua produk tidak dapat disimpulkan dari contoh tertentu.

Pertanian

Petani dapat menggunakan prakiraan untuk menjadwalkan panen, melindungi peralatan, dan mengurangi kerugian. Keputusan tetap harus mempertimbangkan tanaman, lokasi, dan ketidakpastian prakiraan.

Contoh pengembangan prakiraan cuaca

Berbagai proyek menggabungkan data pengamatan, pemodelan fisika, dan pembelajaran mesin dengan cara berbeda. Tidak semuanya merupakan model AI yang sama atau sistem peringatan badai operasional.

GraphCast

GraphCast dikembangkan Google DeepMind dan diperkenalkan pada 2023. Model ini dilatih menggunakan data reanalisis ERA5 dari ECMWF. Dalam evaluasi, hasilnya dibandingkan dengan prakiraan HRES; HRES tidak boleh disamakan dengan sumber utama data pelatihannya.

GraphCast menghasilkan prakiraan cuaca global hingga sepuluh hari. Pada contoh Badai Lee pada September 2023, model memprakirakan pendaratan di Nova Scotia sekitar sembilan hari sebelumnya, sedangkan HRES mengidentifikasinya sekitar enam hari sebelumnya. Satu contoh itu tidak menjamin semua pembentukan atau pendaratan badai dapat diprediksi sepuluh hari sebelumnya. Deteksi sungai atmosfer juga berbeda dari prakiraan luapan sungai di daratan.

Spire High-Resolution Forecast

Spire menggunakan data pengamatan, termasuk pengukuran atmosfer melalui radio occultation satelit, untuk layanan cuacanya. Produk prakiraan resolusi tinggi dengan rentang hingga enam hari memiliki cakupan regional tertentu. Itu tidak sama dengan layanan global resolusi tinggi untuk semua lokasi.

API dapat memudahkan pengambilan data untuk aplikasi lain. Pengembang tetap perlu menulis atau mengonfigurasi integrasi, menangani autentikasi, dan memeriksa format serta batas penggunaan.

Climavision

Climavision mengembangkan layanan pengamatan dan prakiraan cuaca dengan memadukan berbagai sumber data. Produk dan modelnya perlu dinilai menurut cakupan, resolusi, dan hasil pengujian masing-masing.

Numerical Weather Prediction atau NWP adalah pendekatan fisika yang telah lama digunakan, bukan algoritma baru yang diciptakan Climavision. Pembelajaran mesin dapat melengkapi pendekatan tersebut. Klaim keunggulan harus merujuk pada pembanding dan pengujian yang jelas.

Perusahaan yang mengembangkan teknologi cuaca

Data dan model cuaca dapat memiliki nilai komersial. Namun, keberhasilan penelitian tidak otomatis menghasilkan dominasi pasar atau pertumbuhan pendapatan. IBM merupakan salah satu contoh perusahaan yang mengembangkan model bersama lembaga penelitian.

International Business Machines (IBM)

IBM (International Business Machines) (IBM ) bergerak antara lain dalam perangkat lunak, komputasi awan, dan konsultasi. Perusahaan ini memiliki pengalaman dalam analisis data dan penelitian AI.

Pada 2024, IBM dan NASA memperkenalkan Prithvi WxC, model fondasi terbuka untuk aplikasi cuaca dan iklim yang menggunakan data reanalisis MERRA-2 NASA. Model ini dapat disesuaikan untuk berbagai tugas; bukan bukti bahwa IBM telah membuat prakiraan badai paling akurat untuk semua kondisi.

Teknologi tersebut dapat membuka peluang layanan, tetapi dampaknya terhadap pendapatan dan harga saham belum pasti. Reputasi perusahaan dan kerja sama penelitian tidak cukup untuk menyatakan sahamnya cocok bagi setiap portofolio.

Informasi tentang akses ke saham IBM dapat diperiksa melalui broker saham teratas di wilayah Anda, sesuai ketersediaan produk dan ketentuan akun.

Masa Depan Sistem AI yang Digunakan untuk Memprediksi Badai Tropis

Pengembangan model AI dapat membantu memahami pola cuaca dan mempercepat sebagian prakiraan. Evaluasi berkelanjutan, pengamatan yang baik, dan penjelasan ketidakpastian tetap penting sebelum hasilnya dipakai untuk keputusan keselamatan.

Prakiraan dan kesiapsiagaan perlu ditingkatkan

Risiko badai berkaitan dengan intensitas, hujan, gelombang badai, muka laut, dan paparan masyarakat. Peningkatan risiko tidak berarti semua wilayah mengalami peningkatan frekuensi badai.

Drone dan alat pencarian dapat menjadi bagian dari tanggap darurat. Penggunaan sebelum atau setelah badai harus mempertimbangkan cuaca, keselamatan penerbangan, komunikasi, dan koordinasi dengan petugas; sistem penyelamatan otonom bukan hasil yang telah ditunjukkan oleh model prakiraan ini.

AI sebagai pelengkap prakiraan badai

Model AI berpotensi memberi informasi tambahan dan mempercepat analisis, dengan tetap memerlukan validasi dan pengawasan manusia. Kemampuan memprakirakan badai tidak berarti manusia akan mampu mencegah terbentuknya badai. Tujuan yang realistis adalah meningkatkan kesiapsiagaan dan mengurangi dampaknya.

Pelajari proyek AI lainnya di sini.