NASA dan IBM Research Kembangkan Model AI Terbaru Maksimalkan Kinerja Aplikasi Cuaca dan Iklim

JAKARTA – Badan Penerbangan dan Antariksa AS (NASA) mengumumkan bahwa mereka bekerja sama dengan IBM Research, divisi riset dari IBM, dalam mengembangkan model Kecerdasan Buatan (AI) terbaru.

Model AI yang disebut sebagai model dasar iklim cuaca Privthi ini dibuat untuk mendukung berbagai aplikasi cuaca dan iklim. Dengan memanfaatkan AI, aplikasi cuaca dan iklim dapat digunakan sebagai media analisis untuk skenario iklim.

NASA mengatakan bahwa model dasar Privthi dilatih dengan kumpulan data yang luas sehingga bisa disesuaikan dengan berbagai aplikasi. Data yang digunakan berasal dari analisis Retrospektif Era Modern untuk Penelitian dan Aplikasi (MERRA-2).

Setelah dilatih, model dasar ini memanfaatkan kemampuan belajar AI untuk menerapkan data di berbagai skenario tambahan. Menurut Direktur Divisi Ilmu Bumi NASA Karen St. Germain, model dasar yang dikembangkan ini dapat bermanfaat bagi manusia.

“Model dasar NASA akan membantu kami menghasilkan alat yang dapat digunakan manusia: proyeksi cuaca, musiman, dan iklim untuk membantu menginformasikan keputusan tentang cara mempersiapkan, merespons, dan melakukan mitigasi," kata Germain.

Sementara itu, Kepala Petugas Data Sains NASA Kevin Murphy menjelaskan bahwa model AI yang dikembangkan ini akan mengubah aksesibilitas data secara signifikan. Selain itu, hambatan dalam menggunakan data ilmiah NASA juga akan menurun.

"Pendekatan terbuka kami dalam berbagi model ini mengundang komunitas global untuk mengeksplorasi dan memanfaatkan kemampuan yang telah kami kembangkan, memastikan bahwa investasi NASA memperkaya dan memberikan manfaat bagi semua orang," jelas Murphy.

Model dasar Privthi merupakan kolaborasi terbuka sehingga pengembangnya bukan hanya IBM Research dan NASA. Ada juga Oak Ridge National Laboratory dan Tim Implementasi Antarlembaga dan Konsep Lanjutan (IMPACT) dari NASA.

Privthi dapat menangkap dinamika kompleks fisik atmosfer sehingga mempermudah ilmuwan saat meneliti. Model dasar ini bisa digunakan untuk memprediksi dan mendeteksi pola cuaca buruk atau bencana alam, serta meningkatkan resolusi spasial pada simulasi iklim global.