AI Milik Google Lebih Unggul dari Superkomputer
- Seeflection.com
VIVA Tekno – Salah satu artificial intelligence milik Google, yaitu Google DeepMind telah mengembangkan algoritma pembelajaran mesin yang diklaim dapat memprediksi cuaca lebih akurat dibandingkan metode perkiraan saat ini, yang menggunakan superkomputer.
Model Google, yang diberi nama GraphCast, menghasilkan perkiraan cuaca 10 hari yang lebih akurat dibandingkan sistem Prakiraan Resolusi Tinggi (HRES) yang dijalankan oleh Pusat Prakiraan Cuaca Jangka Menengah Eropa (ECMWF), yang membuat prediksi dalam hitungan menit, bukan jam.
Google DeepMind merek HRESÂ adalah sistem simulasi cuaca standar terdepan saat ini.
Ilustrasi BMKG mendeteksi dini potensi cuaca
- ANTARA/HO-BMKG
GraphCast, yang dapat dijalankan di komputer desktop, mengungguli ECMWF pada lebih dari 99% variabel cuaca di 90% dari 1.300 wilayah pengujian, menurut temuan yang diterbitkan pada 14 November di jurnal Science.
Namun para peneliti mengatakan bahwa hal ini bukannya tanpa cacat karena hasilnya dihasilkan dalam kotak hitam, yang berarti AI tidak dapat menjelaskan bagaimana ia menemukan suatu pola atau menunjukkan cara kerjanya, dan bahwa AI harusnya digunakan untuk melengkapi, dan bukan menggantikan alat yang sudah ada.
Peramalan saat ini bergantung pada memasukkan data ke dalam model fisik yang kompleks dan menggunakan superkomputer untuk menjalankan simulasi. Keakuratan prediksi ini bergantung pada detail granular dalam model, dan memerlukan banyak energi serta harga yang mahal untuk dijalankan.
Namun, model cuaca pembelajaran mesin dapat beroperasi lebih murah karena memerlukan lebih sedikit daya komputasi dan bekerja lebih cepat.
Untuk model AI baru, para peneliti melatih GraphCast berdasarkan pembacaan cuaca global selama 38 tahun hingga tahun 2017. Algoritme tersebut membentuk pola antar variabel seperti tekanan udara, suhu, angin, dan kelembapan yang bahkan tidak dipahami oleh para peneliti.
Setelah pelatihan itu, model tersebut mengekstrapolasi prakiraan dari perkiraan cuaca global yang dibuat pada tahun 2018 untuk membuat prakiraan 10 hari dalam waktu kurang dari satu menit.
Dengan menjalankan GraphCast bersamaan dengan perkiraan resolusi tinggi ECMWF, yang menggunakan model fisik yang lebih konvensional untuk membuat prediksi, para ilmuwan menemukan bahwa GraphCast memberikan prediksi yang lebih akurat pada lebih dari 90% dari 12.000 titik data yang digunakan.
