Dalam mencegah terjadinya dampak buruk akibat perubahan iklim, teknologi mampu memverikan kontribusi yang berarti. Baru-baru ini Yandex bersama tim ilmuwan terkemuka menciptakan jaringan neural yang canggih dalam teknologi Machine Learning untuk memprediksi bencana alam.
Algoritma baru ini memberikan prediksi lebih tepat untuk perubahan rata-rata Suhu Muka Laut (SML), yang bisa memicu kemungkinan bencana alam di dunia. Tim ahli dari Higher School of Economics and Yandex School of Data Analysis berkolaborasi dengan Yandex Cloud, melatih jaringan neural untuk meniru suhu rata-rata zona khatulistiwa di perairan Pasifik.
Dengan memprediksi El Niño atau fenomena yang ditandai dengan perubahan dari suhu air permukaan laut di Samudra Pasifik, algoritma yang dihasilkan oleh jaringan neural ini bisa membantu mengantisipasi bencana kekeringan, banjir, kebakaran hutan, serta gagal panen. Tim ilmuwan menggunakan ribuan ‘heat maps’ atau visualisasi pemetaan menggunakan warna yang disesuaikan dengan data terkini dan juga data sintetis yang direkayasa dengan perkiraan dari tahun 1800-an.
Scroll untuk membaca
Scroll untuk membaca
Kumpulan data ini digunakan sebagai data penguji validasi model matematika dan juga untuk melatih model dalam Machine Learning. Para ilmuwan kemudian menggunakan perlengkapan Machine Learning dari Yandex untuk membantu komputernya dalam mengidentifikasi pola dari ‘heat maps’ yang ada.
Dengan model canggih ini, para ilmuwan dapat mengidentifikasi terjadinya El Niño hingga 1,5 tahun ke depan bahkan direncanakan untuk bisa memprediksi lebih jauh lagi. Teknologi berbasis data cloud yang digunakan oleh Yandex memberikan akses cepat dan fleksibel pada servis Machine Learning yang membantu para peneliti untuk melakukan pengujian pada beragam model.
Anna Lemyakina, Direktur Proyek Strategis Nasional di institusi Yandex Cloud menjelaskan, dalam proyek seperti penelitian El Niño ini, akses fleksibel dan cepat ini sangat penting dalam membantu proses pengujian beragam model Machine Learning. "Setiap pengujian yang dilakukan dengan arsitektur jaringan neural dapat meningkatkan periode prediksi dan, akhirnya, membantu para ilmuwan melakukan prediksi lebih baik terhadap ragam kemungkinan terjadinya bencana alam," ujarnya.
Indonesia merupakan salah satu negara yang secara rutin terkena dampak dari peristiwa El Niño yang akan menyebabkan sebagian daerah di Indonesia lebih panas dan kering. Sehingga memicu kekeringan, gagal panen, dan juga terjadinya kebakaran hutan di beberapa daerah di Indonesia.
Kejadian ini berakibat pada gangguan pernafasan, kerusakan lingkungan yang melebar, serta dampak perekonomian akibat inflasi yang ditimbulkan dari turunnya produksi pangan dan pertambangan. Mengingat besarnya dampak El Niño, maka penting bagi Indonesia untuk dapat memprediksi terjadinya El Niño serta mengambil tindakan yang diperlukan untuk memitigasi kondisi ekstrem yang mungkin terjadi.
