Model kecerdasan buatan China bernama Fengwu dilaporkan mampu memperkirakan waktu dan lokasi dampak Topan Dolphin lima hari sebelum badai mencapai daratan. Prediksi tersebut disebut hanya berbeda sekitar 30 menit dan 30 kilometer dari kondisi sebenarnya.
Ketepatan jalur dan waktu itu dapat memberi ruang tambahan bagi pemerintah untuk menyiapkan evakuasi, mengantisipasi banjir, serta mengatur gangguan transportasi. Namun, kemampuan AI dalam menghitung intensitas badai masih belum menyamai prakiraan cuaca konvensional.
Kecepatan untuk Menghadapi Risiko di Pesisir
Topan Dolphin memicu kekhawatiran terhadap keselamatan jutaan warga di pesisir China serta potensi kerugian ekonomi. Selisih kecil dalam prediksi lokasi pendaratan dan waktu datangnya badai dapat menjadi faktor penting dalam langkah mitigasi.
Cuaca ekstrem juga dapat menghambat rantai pasok dan aktivitas transportasi. Karena itu, China memakai model AI berdampingan dengan sistem prakiraan tradisional, bukan sebagai pengganti penuh.
Menurut CNBC Indonesia, China menjadi salah satu negara yang aktif mengembangkan pemanfaatan AI untuk meningkatkan ketepatan prakiraan cuaca. Lembaga riset dan perusahaan teknologi di negara tersebut mengembangkan sejumlah model yang menjanjikan proses prediksi lebih cepat daripada metode lama.
Tiga Model AI yang Dikembangkan di China
| Model | Pengembang | Keterangan |
|---|---|---|
| Fengwu | Shanghai AI Laboratory | Digunakan secara industrial oleh Techwind |
| Pangu | Huawei | Model prakiraan cuaca berbasis AI |
| Fuxi | Universitas Fudan | Model prakiraan cuaca berbasis AI |
Fengwu mendapat perhatian karena performanya dalam prakiraan global jangka menengah. Pengembangnya melaporkan model ini mengungguli GraphCast pada sekitar 80% variabel cuaca yang dievaluasi.
Sistem tersebut juga disebut dapat menghasilkan prakiraan global akurat untuk periode lebih dari 10 hari. Jangkauan ini dinilai penting bagi pengambilan keputusan sebelum cuaca ekstrem mendekat.
Berbeda dari Simulasi Atmosfer Konvensional
Selama puluhan tahun, lembaga cuaca mengandalkan model numerik yang dijalankan menggunakan komputer super. Metode itu menyimulasikan fisika atmosfer untuk menghasilkan prakiraan.
Model AI bekerja dengan pendekatan berbeda karena mempelajari pola dari arsip besar data pengamatan cuaca historis. Setelah dilatih, sistem dapat menghasilkan prediksi dalam waktu jauh lebih singkat dan dengan kebutuhan komputasi yang lebih rendah.
Sun Zhi, CTO Techwind yang menangani penerapan industrial Fengwu, mengatakan kebutuhan atas informasi cuaca andal meningkat seiring makin seringnya kejadian ekstrem. “Dengan makin seringnya cuaca ekstrem, masyarakat membutuhkan informasi untuk mengambil keputusan, baik pemerintah daerah, pemerintah pusat, maupun masyarakat awam, petani, dan nelayan,” ujarnya kepada Reuters.
Intensitas Badai Belum Bisa Diandalkan Sepenuhnya
Keunggulan kecepatan AI belum otomatis membuat model ini mampu menggantikan prakiraan konvensional. Tantangan utamanya terletak pada perhitungan kekuatan atau intensitas badai, yang masih lebih baik ditangani sistem berbasis fisika atmosfer.
AI juga belum teruji untuk meramal fenomena iklim besar dalam jangka panjang. Sun menilai kepercayaan publik terhadap prediksi semacam itu membutuhkan pembuktian ilmiah selama bertahun-tahun.
“Mereka perlu tahu bahwa prediksi itu andal,” kata Sun saat menjelaskan tantangan memprediksi El Niño maupun dampak perubahan suhu permukaan laut terhadap siklus pembiakan ikan. Keterbatasan tersebut membuat penggunaan AI dan model konvensional masih harus saling melengkapi.
Persaingan global dalam teknologi ini turut melibatkan GraphCast dan GenCast milik Google, FourCastNet yang didukung Nvidia, serta AI Forecasting System dari European Centre for Medium-Range Weather Forecasts. Arah pengembangan prakiraan cuaca saat ini mengarah pada kombinasi kecepatan AI dan perhitungan intensitas dari model fisika atmosfer.
