Juli 2023 kemungkinan tercatat sebagai bulan dengan suhu terpanas, dan berpotensi bulan terpanas dalam 120.000 tahun terakhir. Iklim tengah menghangat, dan dampaknya, cuaca ekstrem terus meningkat. Maka, prakiraan cuaca konvensional membutuhkan banyak daya komputasi. Kini, model prakiraan cuaca yang didukung kecerdasan buatan (AI) telah dilansir bagi publik sehingga mengubah cara kita memprediksi cuaca.
Pangu-Weather, model kecerdasan buatan untuk prakiraan cuaca yang dikembangkan HUAWEI CLOUD, menghasilkan prediksi cuaca yang lebih akurat dengan kecepatan prediksi hingga 10.000 kali lipat lebih tinggi. Hasilnya, prakiraan cuaca dunia kini berlangsung hanya dalam hitungan detik. Hal ini memfasilitasi prakiraan dan persiapan dini menghadapi cuaca ekstrem. Hasil tersebut diterbitkan jurnal ilmiah dengan telaah sejawat Nature pada 5 Juli 2023.
Pangu-Weather juga menjadi model prakiraan cuaca dengan dukungan AI pertama yang lebih akurat ketimbang metode prakiraan numerik. Lebih lagi, Pangu-Weather kini dirilis bagi publik untuk pertama kalinya, tersedia gratis pada situs ECMWF (European Centre for Medium-Range Weather Forecasts). Dengan demikian, petugas prakiraan cuaca dunia, ahli meteorologi, pemerhati cuaca, dan masyarakat umum memperoleh platform untuk mengamati prakiraan cuaca dunia selama 10 hari yang dihasilkan Pangu Weather Model.
Sebuah "terobosan" dalam metode prakiraan cuaca konvensional
Selain menyediakan prakiraan cuaca selama 10 hari, ECMWF pun menerbitkan laporan yang membandingkan prakiraan cuaca oleh Pangu-Weather dan ECMWF IFS (sistem NWP terkemuka di dunia) pada periode April-Juli 2023.
Menurut laporan ini, pengumpulan data dengan metode machine learning (ML) seperti Pangu-Weather berpotensi menjadi "terobosan dari sisi inkremental, serta dibandingkan metode prakiraan cuaca numerik (numerical weather prediction/NWP) konvensional yang lambat berkembang". Lebih lagi, Pangu-Weather memiliki keahlian yang terus meningkat hingga sekitar satu hari per dekade (menurut World Meteorological Organization atau WMO). Hal ini terwujud berkat biaya komputasi yang mahal ketika melakukan prakiraan cuaca dengan sistem NWP standar. Model ML pun segera menghadirkan terobosan dalam prakiraan cuaca, serta menghasilkan metode prakiraan cuaca dengan biaya komputasi yang lebih rendah sekaligus sangat kompetitif dari sisi akurasi.
Dr. Tian Qi, Chief Scientist, HUAWEI CLOUD AI Field, IEEE Fellow, dan Ilmuwan International Eurasian Academy of Sciences, menjelaskan "Prakiraan cuaca merupakan salah satu skenario penggunaan terpenting di bidang komputasi ilmiah, sebab prakiraan cuaca tergolong sebuah sistem yang sangat kompleks. Saat ini, Pangu-Weather menyelesaikan sistem prakiraan, sedangkan, mampu memprediksi perkembangan kondisi atmosfer."
Terbukti sangat akurat dalam memprediksi cuaca ekstrem
Kemampuan model Pangu-Weather dalam memprakirakan cuaca telah teruji di tengah kondisi ekstrem, seperti Badai Eunice yang melanda Eropa Barat Laut pada Februari 2022, dan ketika suhu Inggris untuk pertama kalinya mencapai 40°C pada musim panas 2022. Kedua contoh ini membuktikan kemampuan model prakiraan cuaca yang berorientasi pada data dalam memprediksi cuaca ekstrem, serta memberikan panduan dalam prakiraan cuaca jangka menengah.
Website ECMWF menunjukkan prakiraan cuaca yang dihasilkan oleh Pangu-Weather
Prakiraan Pangu-Weather meliputi potensi geografi, tingkat kelembapan spesifik, kecepatan angin, serta temperatur. Seluruh informasi ini berperan penting dalam memprediksi perkembangan sistem cuaca, lintasan badai, kualitas udara, dan pola cuaca. Pangu-Weather juga telah digunakan ketika memprediksi lintasan Topan Khanun, topan keenam pada tahun ini.
ECMWF telah lama mendorong agar komunitas prakiraan cuaca dunia memakai model AI sebagai unsur tambahan dalam sistem prakiraan cuaca, serta terus mengeksplorasi kelebihan dan kekurangan model tersebut demi membantu pengelolaan cuaca.
Dr. Tian Qi berkata, "Target utama kami adalah mengembangkan kerangka prakiraan cuaca generasi baru dengan teknologi AI guna memperkuat sistem prakiraan cuaca saat ini."
