Sistem prediksi cuaca yang didorong oleh AI dapat memulai revolusi dalam peramalan
Sistem prediksi cuaca AI baru, yang dikembangkan oleh para peneliti dari University of Cambridge, dapat memberikan perkiraan yang akurat puluhan kali lebih cepat dan menggunakan daya komputasi yang lebih sedikit kali lebih sedikit daripada sistem peramalan AI dan fisika saat ini.
Sistem ini, Aardvark Weather, telah didukung oleh Alan Turing Institute, Microsoft Research dan European Center for Medan Range Weather Prorecasts. Ini memberikan cetak biru untuk pendekatan baru untuk peramalan cuaca dengan potensi untuk mengubah praktik saat ini. Hasilnya dilaporkan dalam jurnal Alam.
“Aardvark menata ulang metode prediksi cuaca saat ini yang menawarkan potensi untuk membuat ramalan cuaca lebih cepat, lebih murah, lebih fleksibel dan lebih akurat daripada sebelumnya, membantu mengubah prediksi cuaca di negara maju dan berkembang,” kata Profesor Richard Turner dari Departemen Teknik Cambridge, yang memimpin penelitian. “Aardvark ribuan kali lebih cepat dari semua metode peramalan cuaca sebelumnya.”
Prakiraan cuaca saat ini dihasilkan melalui serangkaian tahapan yang kompleks, masing -masing membutuhkan beberapa jam untuk menjalankan superkomputer yang kuat. Selain penggunaan sehari -hari, pengembangan, pemeliharaan, dan penggunaan sistem ini membutuhkan waktu yang signifikan dan tim ahli besar.
Baru -baru ini, penelitian oleh Huawei, Google, dan Microsoft telah menunjukkan bahwa salah satu komponen pipa peramalan cuaca, pemecah numerik (yang menghitung bagaimana cuaca berkembang dari waktu ke waktu), dapat diganti dengan AI, menghasilkan prediksi yang lebih cepat dan lebih akurat. Kombinasi AI dan pendekatan tradisional ini sekarang digunakan oleh Pusat Eropa untuk Prakiraan Cuaca Medan (ECMWF).
Tetapi dengan Aardvark, para peneliti telah mengganti seluruh pipa prediksi cuaca dengan model pembelajaran mesin tunggal yang sederhana. Model baru ini melakukan pengamatan dari satelit, stasiun cuaca dan sensor lainnya dan menghasilkan perkiraan global dan lokal.
Pendekatan yang sepenuhnya digerakkan AI ini berarti prediksi yang pernah diproduksi menggunakan banyak model – masing -masing membutuhkan superkomputer dan tim pendukung besar untuk dijalankan – sekarang dapat diproduksi dalam hitungan menit di komputer desktop.
Saat menggunakan hanya 10% dari data input dari sistem yang ada, Aardvark sudah mengungguli sistem peramalan GFS nasional Amerika Serikat pada banyak variabel. Ini juga kompetitif dengan perkiraan layanan cuaca Amerika Serikat yang menggunakan input dari lusinan model cuaca dan analisis oleh peramal manusia yang ahli.
“Hasil ini hanyalah awal dari apa yang dapat dicapai Aardvark,” kata penulis pertama Anna Allen, dari Departemen Ilmu dan Teknologi Komputer Cambridge. “Pendekatan pembelajaran ujung ke ujung ini dapat dengan mudah diterapkan pada masalah peramalan cuaca lainnya, misalnya badai, kebakaran hutan, dan tornado. Di luar cuaca, aplikasinya meluas ke peramalan sistem bumi yang lebih luas, termasuk kualitas udara, dinamika laut, dan prediksi es laut.”
Para peneliti mengatakan bahwa salah satu aspek paling menarik dari Aardvark adalah fleksibilitas dan desainnya yang sederhana. Karena ia belajar langsung dari data dapat dengan cepat diadaptasi untuk menghasilkan perkiraan yang dipesan lebih dahulu untuk industri atau lokasi tertentu, apakah itu memprediksi suhu untuk pertanian Afrika atau kecepatan angin untuk perusahaan energi terbarukan di Eropa.
Ini kontras dengan sistem prediksi cuaca tradisional di mana menciptakan sistem yang disesuaikan membutuhkan waktu bertahun -tahun oleh tim peneliti besar.
“Sistem peramalan cuaca yang kami semua andalkan telah dikembangkan selama beberapa dekade, tetapi hanya dalam 18 bulan, kami telah dapat membangun sesuatu yang kompetitif dengan sistem terbaik ini, menggunakan hanya sepersepuluh data di komputer desktop,” kata Turner, yang juga memimpin peneliti untuk prediksi cuaca di Alan Turing Institute.
Kemampuan ini memiliki potensi untuk mengubah prediksi cuaca di negara -negara berkembang di mana akses ke keahlian dan sumber daya komputasi yang diperlukan untuk mengembangkan sistem konvensional biasanya tidak tersedia.
“Melepaskan potensi AI akan mengubah pengambilan keputusan untuk semua orang dari pembuat kebijakan dan perencana darurat ke industri yang mengandalkan perkiraan cuaca yang akurat,” kata Dr Scott Hosking dari Alana Turing Institute. “Terobosan Aardvark bukan hanya tentang kecepatan, ini tentang akses. Dengan menggeser prediksi cuaca dari superkomputer ke komputer desktop, kita dapat mendemokratisasi peramalan, membuat teknologi yang kuat ini tersedia untuk negara-negara berkembang dan daerah-daerah sparkse di seluruh dunia.”
“Aardvark tidak akan mungkin terjadi tanpa dekade pengembangan model fisik oleh masyarakat, dan kami terutama berhutang budi kepada ECMWF untuk dataset ERA5 mereka yang sangat penting untuk melatih Aardvark,” kata Turner.
“Sangat penting bahwa akademisi dan industri bekerja bersama untuk mengatasi tantangan teknologi dan memanfaatkan peluang baru yang ditawarkan AI,” kata Matthew Chantry dari ECMWF. “Pendekatan Aardvark menggabungkan kedua modularitas dengan optimasi peramalan end-to-end, memastikan penggunaan dataset yang tersedia secara efektif.”
“Aardvark tidak hanya mewakili pencapaian penting dalam prediksi cuaca AI tetapi juga mencerminkan kekuatan kolaborasi dan menyatukan komunitas penelitian untuk meningkatkan dan menerapkan teknologi AI dengan cara yang bermakna,” kata Dr Chris Bishop, dari Microsoft Research.
Langkah-langkah selanjutnya untuk Aardvark termasuk mengembangkan tim baru di dalam Alan Turing Institute yang dipimpin oleh Turner, yang akan mengeksplorasi potensi untuk menggunakan Aardvark di Global South dan mengintegrasikan teknologi ke dalam pekerjaan Institut yang lebih luas untuk mengembangkan perkiraan lingkungan presisi tinggi untuk cuaca, lautan dan es laut.
Referensi:
Anna Allen, Stratis Markou et al. 'Prediksi cuaca berbasis data ujung ke ujung.' Alam (2025). Doi: 10.1038/s41586-025-08897-0
Diadaptasi dari rilis media oleh Alan Turing Institute
