15 hours ago
11
Jakarta (pilar.id) – Google memperkenalkan WeatherNext 3, model kecerdasan buatan (AI) terbaru untuk prediksi cuaca global yang diklaim sebagai model paling canggih dan akurat yang dikembangkan perusahaan tersebut hingga saat ini.
Dikembangkan oleh Google DeepMind dan Google Research, WeatherNext 3 menghadirkan sejumlah peningkatan penting, mulai dari pemanfaatan data satelit secara real-time, pembaruan prakiraan setiap jam, resolusi spasial yang lebih tinggi, hingga kemampuan memprediksi curah hujan dan variabel terkait energi terbarukan.
Teknologi tersebut mulai diintegrasikan ke berbagai layanan Google, termasuk Search, aplikasi Gemini, Google Maps, Google Maps Platform, serta Google Earth Engine.
Menurut Google, WeatherNext 3 dirancang untuk menjawab salah satu tantangan terbesar dalam prakiraan cuaca, yakni memprediksi kondisi atmosfer yang berubah cepat dan terjadi sangat lokal.
Selama ini, model cuaca berbasis AI maupun metode prediksi numerik menghadapi keterbatasan dalam menggambarkan perubahan cuaca pada skala wilayah yang sangat kecil. Kondisi tersebut menjadi persoalan terutama ketika terjadi hujan lebat, badai, perubahan suhu, atau fenomena cuaca ekstrem yang berkembang dalam waktu singkat.
WeatherNext 3 dikembangkan dengan pendekatan yang memanfaatkan pengamatan cuaca dunia nyata secara langsung. Model ini mengolah mosaik data satelit geostasioner global secara terus-menerus sehingga dapat menghasilkan prakiraan baru setiap jam berdasarkan kondisi atmosfer terbaru.
Google menyebut pendekatan tersebut memungkinkan WeatherNext 3 menghasilkan prediksi dengan resolusi hingga 5 kilometer untuk sejumlah variabel permukaan, seperti temperatur dan kelembapan. Variabel permukaan lainnya tersedia pada resolusi 10 kilometer, sementara sejumlah variabel atmosfer, termasuk kecepatan angin, diprediksi pada resolusi 25 kilometer.
Secara keseluruhan, resolusi prakiraan WeatherNext 3 disebut sekitar lima kali lebih tinggi dibandingkan WeatherNext 2. Model sebelumnya menghasilkan prediksi pada grid 25 kilometer dengan interval pembaruan enam jam.
Peningkatan frekuensi pembaruan menjadi setiap jam dinilai penting untuk menghadapi kondisi cuaca yang berkembang cepat. Ketika badai, front cuaca, atau sistem hujan terbentuk secara tiba-tiba, data yang lebih mutakhir dapat memberikan gambaran lebih cepat dan rinci mengenai perubahan yang sedang berlangsung.
Selain data satelit, WeatherNext 3 juga dilatih menggunakan data pengamatan dari stasiun cuaca. Menurut Google, pendekatan tersebut membantu model menangkap variasi kondisi atmosfer yang terjadi dalam jarak beberapa kilometer, termasuk pengaruh topografi.
Kemampuan ini menjadi penting bagi kawasan dengan karakter geografis kompleks, seperti daerah pesisir, lembah, dan pegunungan. Variasi temperatur maupun kelembapan di wilayah tersebut dapat berubah cukup drastis dalam jarak yang relatif pendek.
Google menilai peningkatan resolusi tersebut juga berpotensi memberikan manfaat besar bagi wilayah Amerika Latin, Afrika, serta Asia-Pasifik yang selama ini menghadapi keterbatasan dalam memperoleh prakiraan cuaca beresolusi tinggi.
Salah satu pengembangan lain pada WeatherNext 3 adalah kemampuannya menyediakan prediksi yang dirancang khusus untuk mendukung produksi energi terbarukan.
Model ini dapat memperkirakan kecepatan angin pada ketinggian sekitar 100 meter, yang kurang lebih berkaitan dengan ketinggian turbin angin. Data tersebut dapat membantu memperkirakan produksi energi dari pembangkit listrik tenaga angin.
WeatherNext 3 juga menyediakan prediksi tutupan awan dan tingkat radiasi matahari beresolusi tinggi. Informasi tersebut dapat dimanfaatkan pengembang pembangkit listrik tenaga surya maupun pengelola jaringan untuk memperkirakan produksi energi berdasarkan intensitas cahaya matahari yang tersedia.
Dengan prakiraan produksi energi yang lebih akurat, operator jaringan listrik dapat menyesuaikan pasokan dengan permintaan konsumen sekaligus meningkatkan pengelolaan sumber energi terbarukan.
Kemampuan prediksi curah hujan juga menjadi salah satu fokus utama pengembangan WeatherNext 3. Google menyebut prakiraan hujan merupakan salah satu tantangan paling sulit dalam pemodelan cuaca global karena proses pembentukan awan dan hujan berlangsung cepat serta terjadi pada skala yang sangat kecil.
Untuk meningkatkan akurasinya, WeatherNext 3 dilatih menggunakan dua sumber data curah hujan. Salah satunya adalah Integrated Multi-satellite Retrievals for GPM (IMERG) milik NASA, sementara sumber lainnya merupakan analisis ulang curah hujan global berbasis radar satelit yang dikembangkan Google.
Dalam evaluasi prakiraan jangka menengah global, Google melaporkan peningkatan Continuous Ranked Probability Score (CRPS) hingga 60 persen dibandingkan IMERG, 30 persen dibandingkan MRMS, dan 10 persen dibandingkan pengukuran alat penakar hujan untuk waktu prakiraan awal.
Google juga menyatakan WeatherNext 3 meningkatkan akurasi prediksi curah hujan hingga 50 persen untuk prakiraan satu hari atau lebih ke depan pada sejumlah pengalaman cuaca. Peningkatan terbesar diklaim terjadi di wilayah yang sebelumnya memiliki tingkat akurasi prakiraan relatif rendah.
Hasil tersebut memungkinkan informasi dari WeatherNext 3 digunakan untuk berbagai kebutuhan, mulai dari masyarakat yang merencanakan aktivitas luar ruangan hingga petani, pelaku usaha, penanggap bencana, dan pengelola sistem energi.
Di sisi layanan konsumen, WeatherNext 3 mulai digunakan untuk meningkatkan pengalaman informasi cuaca di Google Search, aplikasi Gemini, Google Maps, dan sejumlah layanan Google lainnya.
Sementara bagi peneliti, pengembang, dan perusahaan, data prakiraan global beresolusi tinggi tersebut dapat diakses melalui BigQuery dan Earth Engine serta diunduh secara massal melalui Google Cloud Storage.
Google menekankan bahwa teknologi AI tidak dapat menghilangkan seluruh ketidakpastian dalam prakiraan cuaca. Atmosfer merupakan sistem yang kompleks sehingga selalu memiliki tingkat ketidakpastian tertentu.
Namun, melalui pemanfaatan pengamatan dunia nyata, pembaruan data setiap jam, serta resolusi yang lebih tinggi, WeatherNext 3 diarahkan untuk menghasilkan prakiraan yang semakin mendekati kondisi cuaca aktual di permukaan.
Bagi Google, pengembangan ini bukan sekadar peningkatan teknologi prakiraan cuaca. WeatherNext 3 juga diposisikan sebagai bagian dari upaya menjadikan kecerdasan cuaca lebih mudah diakses dan berguna untuk pengambilan keputusan di berbagai sektor, terutama ketika perubahan cuaca berdampak langsung terhadap masyarakat, ekonomi, pertanian, transportasi, dan energi. (hdl)
