HAIn Rabu malam, Badai Milton akan menjadi badai kelima pada tahun 2024 yang menghantam daratan AS. Ketika badai seperti ini semakin sering dan intens, kecerdasan buatan memainkan peran yang semakin penting dalam upaya para ahli meteorologi dan ilmuwan lain untuk melacak badai ini. dan mengurangi dampak buruknya.
Selama bertahun-tahun, ahli meteorologi telah membuat model perkiraan badai yang rumit berdasarkan kecepatan angin, suhu, kelembapan, dan faktor lainnya, dan dicatat melalui pembacaan dari pesawat, pelampung, dan satelit. Namun model ini membutuhkan waktu berjam-jam untuk menghasilkan perkiraan terbaru.
Model pembelajaran mesin, di sisi lain, memanfaatkan pengetahuan luas tentang atmosfer bumi dan data dari bagaimana badai sebelumnya terjadi. Mereka unggul dalam pengenalan pola, menemukan tren yang tidak dapat dilihat oleh kebanyakan manusia dalam waktu singkat. Dan tahun ini, mereka telah berulang kali memberikan prediksi akurat terkait badai, yang dihasilkan dalam hitungan detik, dan beberapa hari sebelum badai menghantam pantai.
“Komunitas meteorologi, dalam beberapa kasus enggan, dan dalam beberapa kasus sepenuhnya menerima pemodelan AI,” kata ahli meteorologi yang berbasis di Houston, Matt Lanza. “Dalam hal badai, kami telah mempelajari bahwa pemodelan AI dapat bersaing dengan model berbasis fisika, jadi Anda harus menggunakannya.”
Baca selengkapnya: Inilah Yang Perlu Anda Ketahui Tentang Perkiraan Jalur Badai Milton
Lanza mengatakan bahwa minggu ini, sebuah konsensus telah muncul di antara berbagai jenis model yang mungkin akan digunakan Milton antara Clearwater dan Sarasota, Florida. Pemodelan AI, kata Lanza, “mungkin mengambil potensi hasil tersebut 12 hingga 18 jam sebelum banyak pemodelan lainnya.”
Akurasi AI melacak badai
Ini bukan pertama kalinya model AI memprediksi jalur badai tahun ini sebelum model tradisional. GraphCast, yang dibuat oleh perusahaan AI Google Deepmind, melatih program AI berdasarkan data cuaca global selama empat dekade, dan dengan tepat memperkirakan bahwa Beryl, badai Atlantik besar pertama pada tahun 2024, akan melanda Texas, berbeda dengan prediksi model top Eropa. pendaratan di Meksiko. Tim di balik proyek ini memenangkan penghargaan teknik tertinggi di Inggris tahun ini, dan salah satu juri menyebutnya sebagai “kemajuan revolusioner.”
Beberapa bulan kemudian, model AI Eropa bernama AIFS berhasil memprediksi jalur Francine saat menghantam Gulf Coast. “Konsistensinya luar biasa,” kata Lanza. “Bahkan model tradisional dengan performa terbaik pun menurut saya tidak sekonsisten ini.” Lanza menulis di blognya bahwa keakuratan model tersebut memberikan keyakinan kepada timnya bahwa badai tersebut tidak akan menjadi masalah besar bagi Texas, sehingga memungkinkan masyarakat di lapangan untuk merencanakan dan mengatur sumber daya dengan lebih tepat.
Model perkiraan utama lainnya termasuk FourCastNet, yang dikembangkan oleh NVIDIA, dan Pangu-Weather, dari Huawei. National Hurricane Center (NHC), pada bagiannya, telah mengintegrasikan AI dalam proses perkiraannya, dan Wakil Direktur NHC Jamie Rhome menyebutnya sebagai “pilar” kesuksesan tahun lalu. “Kecanggihan AI telah meningkat secara dramatis dan terus meningkat, dan ini penting karena kita hanya punya waktu tiga jam untuk membuat perkiraan,” katanya kepada NBC Miami.
Meskipun sukses, teknologi ini masih memiliki banyak kendala. Sebuah studi pada tahun 2024 menemukan bahwa meskipun model pembelajaran mesin secara efektif memperkirakan fitur skala besar dari badai angin Ciarán di Eropa, model tersebut gagal mencatat angin permukaan yang merusak dan aspek tidak biasa lainnya dari badai tersebut. Lanza mengatakan bahwa model AI cenderung meremehkan intensitas badai dan terkadang kesulitan mengukur curah hujan.
Karena kesalahan ini, Lanza mengatakan sangat penting bagi ahli meteorologi untuk tidak hanya mengandalkan perkiraan AI. “Kami tidak akan menyerahkan kendali pada hal-hal ini dan hanya berkata, ‘buatkan ramalan cuaca dan saya akan memuntahkannya,’” katanya. “Anda tetap harus melihat spektrum alat yang lebih luas yang tersedia untuk Anda.”
Memprediksi gelombang badai
Di Universitas Florida, ilmuwan AI Zhe Jiang berupaya memecahkan salah satu masalah akurasi yang lebih terperinci: bagaimana gelombang badai akan memengaruhi pantai Florida. Jiang mengatakan bahwa AI untuk pemodelan pesisir tertinggal dibandingkan prakiraan cuaca global, karena kurangnya data pelatihan berkualitas tinggi dan fakta bahwa jaringan saraf berbasis data sering kali tidak menyadari prinsip-prinsip fisik mendasar, seperti bagaimana air akan bergerak atau menyebar.
Untuk memajukan bidang ini, Jiang dan rekan-rekannya, termasuk ahli kelautan pesisir, telah melatih pengganti AI berdasarkan simulasi pesisir. Berdasarkan hasil awal, AI ini telah menghasilkan prakiraan arus laut 500 kali lebih cepat dibandingkan model sebelumnya. Jiang berharap untuk segera melatih model gelombang badai, yang ia harap dapat menyelamatkan nyawa dan mencegah kerusakan properti. “Dalam perkiraan saat ini, mungkin diperlukan waktu beberapa jam untuk membuat perkiraan. Jika kita mempersingkat waktu menjadi beberapa detik, pengelola bencana dapat merencanakan lebih banyak waktu ke depan dan membuat lebih banyak orang dapat merencanakan potensi kerusakan dengan lebih baik,” kata Jiang.
Namun Jiang berhati-hati dalam mengingat bahwa penggunaan model AI yang bertujuan umum untuk memprediksi gelombang badai dapat menimbulkan konsekuensi yang menghancurkan. “Jaringan saraf terkadang membuat prediksi yang terlalu percaya diri namun tidak akurat, sehingga menyebabkan konsekuensi yang parah dalam pengambilan keputusan yang berisiko tinggi,” katanya.
Banyak peneliti lain telah memulai proyek paralel. Seorang peneliti di Universitas Miami sedang melatih komputer dengan harapan dapat membuat replika 3D dari sistem badai aktif, sehingga pesawat tidak perlu terbang ke dalamnya untuk melakukan pembacaan. Perusahaan lain menggunakan pembelajaran mesin untuk mencoba memprediksi di mana pemadaman listrik akan terjadi, dan berapa banyak penduduk yang mungkin terkena dampaknya.
Jiang mengatakan menghadapi badai seperti Milton membuat pekerjaannya menjadi semakin mendesak: “Ada semakin banyak kejadian parah dan bahaya di wilayah pesisir seperti Badai Milton yang terjadi di dekat rumah saya, dan kami benar-benar berpacu dengan waktu untuk mengembangkan teknologi AI lebih cepat.”
