Dampak yang terus meningkat dari perubahan iklim, termasuk serangan cuaca ekstrem yang lebih sering dan intens, adalah salah satu tantangan terbesar yang dihadapi umat manusia.
Perubahan iklim adalah prospek yang menakutkan. Namun, kata Theo McCaie dari Met Office, ada satu sekutu yang berdiri semakin kokoh di pihak kita: teknologi; khususnya, manfaat dari pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan.
Kita berada di tengah-tengah revolusi kecerdasan buatan di mana teknologi dalam yang tumbuh paling cepat di dunia berpotensi mengubah aturan seluruh industri, secara mendasar mengubah cara kita bekerja dan hidup.
Kemajuan ilmu data – termasuk pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan – berarti komputer sekarang dapat menganalisis, dan belajar dari, sejumlah besar informasi dengan tingkat akurasi dan kecepatan tinggi, memberikan peluang baru yang menarik.
Untuk memaksimalkan keuntungan dari terobosan teknologi ini, banyak disiplin ilmu – termasuk ilmu cuaca dan iklim serta prediksi – sedang merevisi rencana operasi mereka. Misalnya, Met Office baru-baru ini menerbitkan Kerangka Ilmu Data yang menguraikan bagaimana kita akan ‘memanfaatkan kekuatan ilmu data untuk mendorong batas-batas ilmu dan layanan cuaca dan iklim.’
Sudah ada tanda-tanda yang menjanjikan untuk merangkul pembelajaran mesin dalam cuaca dan iklim. Berdasarkan data analisis ulang (perpaduan data pengamatan dan model cuaca numerik), beberapa perusahaan teknologi telah menghasilkan penelitian menarik yang menunjukkan akurasi yang mirip dengan teknik prakiraan cuaca tradisional sebagai bagian dari biaya komputasi pada waktu berjalan.
Merangkul perubahan
Profesor Kirstine Dale, Rekan Utama untuk Ilmu Data di Met Office, mengatakan: “Hasil ini menggembirakan dan menunjukkan manfaat yang dapat diperoleh dengan menggunakan pembelajaran mesin untuk membangun platform observasi yang kaya, pemodelan berbasis fisika, dan asimilasi data.
“Kritisnya, perkembangan ini membuka jalan bagi pendekatan hibrida yang menyatukan kekuatan pendekatan berbasis data dan berbasis fisika untuk peramalan cuaca.
“Di Met Office kami sedang mengembangkan sistem yang akan memanfaatkan manfaat pendekatan berbasis fisika dan AI. Misalnya, dengan menggunakan model fisik untuk menghasilkan data yang mahal, namun berkualitas tinggi, yang dapat digunakan untuk melatih emulator cepat berbasis AI.”
Prinsip dasar sebagian besar AI adalah perlu dilatih. Met Office memiliki rangkaian data yang kaya dari spektrum skala spasial dan waktu yang luas yang menyediakan sumber daya pelatihan yang unik. Ditambahkan ke kumpulan data yang kaya ini adalah kekayaan pengetahuan dan model berdasarkan hukum fisika yang menentukan cara kerja bumi.
Kirstine menambahkan: “Menggabungkan aset ini, menggunakan penelitian AI mutakhir dengan cara yang dapat dipercaya dan dapat diandalkan adalah inti dari apa yang kami lakukan di Met Office.”
Bekerja dengan mitra
Tantangan besar dan penting seperti itu tidak dapat diatasi sendirian. Kerangka Ilmu Data menyoroti ‘kemitraan’ sebagai pilar inti menuju kesuksesan. Salah satu proyek yang sangat menarik adalah menggabungkan pembelajaran mesin dan keahlian meteorologi dari seluruh Met Office dan mitra kami. Dengan menggunakan komputasi skala cloud dan data besar, pakar kami memimpin penelitian ke dalam sistem berbasis AI untuk memperkirakan cuaca di Inggris Raya. Kemajuan di bidang ini juga tepat waktu. Cuaca ekstrem yang terus meningkat dan dampak perubahan iklim yang meningkat berarti kita dapat menyatukan keterampilan dan pengalaman gabungan kita untuk mengatasi tantangan yang diidentifikasi dalam laporan IPCC.
Profesor Simon Vosper, Direktur Sains Met Office, menyimpulkan: “Pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan adalah salah satu bidang sains yang tumbuh paling cepat. Kami sangat antusias untuk memasukkan manfaat berharga dari teknologi ini ke dalam prakiraan cuaca kami.
“Di era cuaca ekstrem yang terus meningkat dan dampak perubahan iklim yang meningkat, kami yakin perkembangan yang paling menjanjikan akan datang dari memadukan manfaat semua teknologi ini daripada hanya mengandalkan satu atau yang lain.”
Sumber :