WeatherNext 2, AI Google yang Bikin Prediksi Cuaca Lebih Akurat

Cuaca bukan sekadar topik pembicaraan ringan. Dalam kehidupan modern, kondisi cuaca memiliki peran yang sangat krusial dalam menentukan berbagai keputusan penting, mulai dari pengelolaan rantai pasok global, penentuan jalur penerbangan, perencanaan pertanian, hingga aktivitas sederhana seperti berangkat kerja atau bepergian bersama keluarga. Kesalahan dalam prakiraan cuaca dapat berdampak besar, baik secara ekonomi maupun keselamatan manusia. Oleh karena itu, akurasi dan kecepatan prediksi cuaca menjadi kebutuhan yang semakin mendesak.

Dalam beberapa tahun terakhir, kemajuan pesat di bidang Artificial Intelligence (AI) telah mengubah cara manusia memahami dan memprediksi cuaca. Jika sebelumnya prakiraan cuaca sangat bergantung pada model berbasis fisika yang membutuhkan superkomputer dan waktu komputasi panjang, kini AI hadir sebagai solusi yang lebih cepat, efisien, dan fleksibel. Salah satu terobosan terbaru dalam bidang ini adalah WeatherNext 2, model prakiraan cuaca tercanggih yang diperkenalkan oleh Google DeepMind dan Google Research.

Apa Itu WeatherNext 2?

WeatherNext 2 merupakan generasi terbaru dari model AI untuk prakiraan cuaca yang dirancang agar lebih cepat, lebih akurat, dan mampu memberikan gambaran cuaca yang jauh lebih komprehensif. Model ini mampu menghasilkan prakiraan hingga delapan kali lebih cepat dibandingkan pendekatan sebelumnya, dengan tingkat detail mencapai resolusi per jam. Artinya, perubahan cuaca yang terjadi dalam waktu singkat dapat diprediksi dengan lebih presisi.

Keunggulan utama WeatherNext 2 terletak pada kemampuannya memprediksi ratusan kemungkinan skenario cuaca dari satu kondisi awal. Hal ini sangat penting karena cuaca pada dasarnya bersifat dinamis dan penuh ketidakpastian. Dengan memiliki banyak skenario, para pengambil keputusan—seperti lembaga meteorologi, pemerintah, hingga pelaku industri—dapat mempersiapkan diri terhadap berbagai kemungkinan, termasuk skenario terburuk seperti badai besar atau gelombang panas ekstrem.

Teknologi ini bahkan telah dimanfaatkan dalam eksperimen prediksi siklon, membantu lembaga cuaca dalam menganalisis risiko dan menentukan langkah mitigasi yang lebih tepat.

Dari Laboratorium ke Tangan Pengguna

Salah satu langkah penting dari peluncuran WeatherNext 2 adalah komitmen Google untuk membawa riset ini keluar dari laboratorium dan menjadikannya alat yang dapat digunakan secara luas. Data prakiraan WeatherNext 2 kini tersedia melalui Google Earth Engine dan BigQuery, dua platform yang banyak digunakan oleh peneliti, akademisi, dan analis data di seluruh dunia.

Selain itu, Google juga membuka program akses awal (early access) melalui platform Vertex AI di Google Cloud. Program ini memungkinkan pengguna untuk melakukan inferensi model secara khusus, menyesuaikan analisis cuaca dengan kebutuhan spesifik, baik untuk riset, bisnis, maupun pengembangan aplikasi.

Tak hanya itu, teknologi WeatherNext juga telah meningkatkan kualitas informasi cuaca di berbagai layanan Google yang digunakan jutaan orang setiap hari, seperti Google Search, Gemini, Pixel Weather, dan Weather API di Google Maps Platform. Dalam waktu dekat, pengguna Google Maps juga akan merasakan peningkatan kualitas informasi cuaca secara langsung di aplikasi tersebut.

Memprediksi Banyak Kemungkinan, Bukan Satu Jawaban

Berbeda dengan prakiraan cuaca konvensional yang sering kali hanya menampilkan satu hasil prediksi, WeatherNext 2 dirancang untuk menangkap seluruh rentang kemungkinan cuaca. Pendekatan ini sangat penting karena dalam perencanaan, justru skenario ekstrem atau terburuklah yang sering menjadi penentu kebijakan.

Secara teknis, WeatherNext 2 menggunakan beberapa artificial neural network yang dilatih secara terpisah. Ke dalam sistem ini, dimasukkan “noise” atau gangguan terkontrol dalam ruang fungsi, sehingga model mampu menghasilkan variasi prakiraan yang tetap konsisten secara ilmiah dan saling berkaitan. Hasilnya adalah prediksi cuaca yang realistis, namun mencerminkan ketidakpastian alamiah dari sistem atmosfer.

Keunggulan lainnya, setiap prediksi dapat dihasilkan kurang dari satu menit hanya dengan menggunakan satu TPU (Tensor Processing Unit). Sebagai perbandingan, model berbasis fisika tradisional dapat membutuhkan waktu berjam-jam di superkomputer untuk menghasilkan hasil serupa. Efisiensi ini membuka peluang besar untuk penggunaan prakiraan cuaca secara real-time dan berskala besar.

Akurasi Tinggi dengan Pendekatan Baru

Dari sisi performa, WeatherNext 2 menunjukkan peningkatan yang sangat signifikan. Model ini mampu melampaui generasi sebelumnya pada 99,9% variabel cuaca, termasuk suhu, kecepatan angin, dan kelembapan, untuk rentang prediksi hingga 15 hari ke depan. Resolusi waktunya pun lebih detail, bahkan hingga per jam, sehingga sangat berguna untuk berbagai sektor yang sensitif terhadap perubahan cuaca cepat.

Peningkatan ini dicapai berkat pendekatan pemodelan AI baru yang disebut Functional Generative Network (FGN). Berbeda dengan model konvensional, FGN menyuntikkan “noise” langsung ke dalam arsitektur model. Dengan cara ini, prediksi yang dihasilkan tetap mengikuti hukum fisika dan mempertahankan keterkaitan antar variabel cuaca.

Memahami “Marginal” dan “Joint” dalam Cuaca

Dalam dunia meteorologi, terdapat konsep marginal dan joint. Marginal merujuk pada elemen cuaca tunggal, seperti suhu di satu titik lokasi, kecepatan angin di ketinggian tertentu, atau tingkat kelembapan udara. Menariknya, WeatherNext 2 hanya dilatih menggunakan data marginal ini.

Namun dari pelatihan tersebut, model mampu mempelajari dan memprediksi joint, yaitu sistem cuaca besar yang kompleks dan saling terhubung. Kemampuan memprediksi joint inilah yang membuat WeatherNext 2 sangat unggul. Contohnya, model dapat mengidentifikasi wilayah luas yang berpotensi mengalami gelombang panas ekstrem, atau memperkirakan total produksi listrik dari satu kawasan ladang turbin angin berdasarkan pola angin regional.

Hasil pengujian menunjukkan bahwa WeatherNext 2 secara konsisten mengungguli model sebelumnya pada hampir semua variabel atmosfer, tingkat tekanan udara, dan jangka waktu prediksi.

Menuju Masa Depan Prakiraan Cuaca

Dengan WeatherNext 2, Google menunjukkan bagaimana riset mutakhir dapat diubah menjadi solusi nyata yang berdampak besar bagi masyarakat. Ke depan, pengembangan model ini masih akan terus berlanjut, termasuk dengan mengintegrasikan sumber data baru dan memperluas akses bagi komunitas global.

Melalui penyediaan alat yang kuat dan data terbuka, Google berharap dapat mempercepat penemuan ilmiah, serta memberdayakan para peneliti, pengembang, dan pelaku industri untuk mengambil keputusan yang lebih baik dalam menghadapi tantangan dunia yang semakin kompleks. WeatherNext 2 bukan sekadar inovasi teknologi, melainkan langkah penting menuju masa depan prakiraan cuaca yang lebih akurat, cepat, dan bermanfaat bagi semua.