BRIN Tekankan Pentingnya Fisika dan AI dalam Prediksi Cuaca Berbasis Satelit

JAKARTA – Badan Riset dan Inovasi Nasional (BRIN) menekankan pentingnya penggunaan satelit untuk memprediksi perubahan cuaca. Hal ini disampaikan dalam guest lecture bersama Tohoku University.

Kepala Pusat Riset Iklim dan Atmosfer BRIN, Albertus Sulaiman, mengatakan bahwa teknologi satelit sangat krusial bagi negara maritim dan tropis, termasuk Indonesia. Terlebih lagi jika data yang dihasilkan diolah dengan pendekatan fisika dan Kecerdasan Buatan (AI).

"Kami melihat integrasi pendekatan fisika dan AI dalam pengolahan data satelit merupakan arah masa depan riset atmosfer. Indonesia sebagai negara maritim dan tropis sangat membutuhkan teknologi pemantauan cuaca yang cepat dan akurat,” kata Albertus, dikutip pada Jumat, 27 Februari.

Analisis data satelit juga berkaitan erat dengan sistem peringatan dini bencana hidrometerologi seperti banjir, tanah longsor, dan lainnya. Oleh karena itu, BRIN percaya bahwa kapasitas analisis data satelit perlu diperkuat.

Sementara itu, Profesor Hironobu Iwabuchi dari Tohoku University menjelaskan bahwa Satelit Himawari-8 dan Himawari-9 milik Jepang mampu menghasilkan data radiasi yang sangat akurat bagi para ilmuwan. Pasalnya, satelit ini dilengkapi sinar inframerah.

Data yang dihasilkan mencakup tingkat kecerahan, suhu pancaran, hingga tekstur spasial dari pola awan di atmosfer. Ilmuwan kemudian dapat menggunakan perhitungan rumit dari data tersebut untuk memprediksi cuaca yang akan datang.

Namun, metode berbasis fisika murni ternyata membutuhkan waktu yang sangat lama dalam proses pengolahannya. Untuk menganalisis satu piringan penuh berisi 36 juta piksel, diperlukan waktu sekitar 100 jam menggunakan 10 unit CPU.

Sebagai solusi, teknologi Convolutional Neural Network (CNN) berbasis AI diperkenalkan untuk mempercepat proses tersebut. Berbeda dengan metode fisika yang menghitung per partikel, AI bekerja dengan mengenali pola gambar dan tekstur awan.

“Proses yang diperlukan CNN untuk memberikan prediksi berdasarkan bentuk atau pola perubahan awan hanya memakan waktu 40 detik. Sehingga, ini menjadi kemajuan pesat dari metode sebelumnya,” jelas Hironobu.