Liputan6.com, Jakarta - Pada akhir pekan, Sabtu (9/12/2023), mayoritas langit wilayah Indonesia diprediksi berawan, cerah berawan, dan kabut. Begitulah prakiraan cuaca Indonesia hari ini.
Badan Meteorologi, Klimatologi, dan Geofisika (BMKG) melaporkan melalui laman resminya www.bmkg.go.id, cuaca hujan berintensitas ringan diprediksi hanya guyur Ternate, Makassar, dan Mamuju, serta waspada hujan petir di Pangkal Pinang pagi hari ini.
Advertisement
Lalu siang hari nanti, cuaca Indonesia sebagiannya diprakirakan berawan, cerah berawan, hujan ringan, hujan sedang, dan hujan petir.
Hujan dengan intensitas ringan diprediksi guyur wilayah Banda Aceh, Serang, Bandung, Surabaya, Palangkaraya, Pangkal Pinang, Mataram, Manokwari, Kendari, dan Padang siang nanti.
Wilayah Indonesia siang nanti yang diprakirakan turun hujan berintensitas sedang turun di Makassar, Manado, dan Medan, serta waspada hujan petir di Jambi, Banjarmasin, Tanjung Pinang, Ambon, dan Palembang.
Begitu pula di malam hari nanti, BMKG memprediksi langit Indonesia sebagiannya bakal berawan, cerah berawan, hujan ringan, hujan sedang, dan hujan petir.
Cuaca hujan berintensitas ringan malam nanti diprakirakan guyur Banda Aceh, Jambi, Bandung, Semarang, Banjarmasin, Palangkaraya, Bandar Lampung, Kota Jayapura, Pekanbaru, dan Palembang.
Berikut informasi prakiraan cuaca Indonesia selengkapnya yang dikutip Liputan6.com dari laman resmi BMKG:
Kota | Pagi | Siang | Malam |
Banda Aceh | Cerah Berawan | Hujan Ringan | Cerah Berawan |
Denpasar | Cerah Berawan | Cerah Berawan | Cerah Berawan |
Serang | Berawan | Hujan Ringan | Cerah Berawan |
Bengkulu | Berawan | Cerah Berawan | Cerah Berawan |
Yogyakarta | Berawan | Cerah Berawan | Berawan |
Jakarta Pusat | Cerah Berawan | Berawan | Berawan |
Gorontalo | Cerah | Cerah Berawan | Cerah Berawan |
Jambi | Kabut | Hujan Petir | Hujan Ringan |
Bandung | Cerah Berawan | Hujan Ringan | Hujan Ringan |
Semarang | Cerah Berawan | Cerah Berawan | Hujan Ringan |
Surabaya | Cerah Berawan | Hujan Ringan | Hujan Petir |
Pontianak | Berawan | Berawan | Berawan |
Banjarmasin | Berawan | Hujan Petir | Hujan Ringan |
Palangkaraya | Berawan | Hujan Ringan | Hujan Ringan |
Samarinda | Berawan | Berawan | Cerah Berawan |
Tarakan | Berawan | Berawan | Cerah Berawan |
Pangkal Pinang | Hujan Petir | Hujan Ringan | Cerah Berawan |
Tanjung Pinang | Berawan | Hujan Petir | Hujan Petir |
Bandar Lampung | Cerah Berawan | Cerah Berawan | Hujan Ringan |
Ambon | Berawan | Hujan Petir | Berawan |
Ternate | Hujan Ringan | Berawan | Berawan |
Mataram | Cerah Berawan | Hujan Ringan | Berawan |
Kupang | Berawan | Hujan Petir | Berawan |
Kota Jayapura | Berawan | Berawan | Hujan Ringan |
Manokwari | Berawan | Hujan Ringan | Berawan |
Pekanbaru | Kabut | Hujan Ringan | Hujan Ringan |
Mamuju | Hujan Ringan | Berawan | Berawan |
Makassar | Hujan Ringan | Hujan Sedang | Berawan |
Kendari | Cerah Berawan | Hujan Ringan | Hujan Ringan |
Manado | Berawan | Hujan Sedang | Berawan |
Padang | Berawan | Hujan Ringan | Berawan |
Palembang | Cerah Berawan | Hujan Petir | Hujan Ringan |
Medan | Cerah Berawan | Hujan Sedang | Hujan Sedang |
NASA dan IBM Berkolaborasi Kembangkan Model AI untuk Aplikasi Cuaca dan Iklim
Sebelumnya, NASA dan IBM bekerja sama membangun model dasar AI (kecerdasan buatan) untuk aplikasi cuaca dan iklim.
Mereka menggabungkan pengetahuan dan keterampilan masing-masing di bidang ilmu kebumian dan AI untuk model tersebut.
Mengutip Engadget, Senin, 4 Desemebr 2023, mereka mengeklaim bahwa model tersebut akan menawarkan 'keunggulan signifikan dibandingkan teknologi yang sudah ada'.
Model AI saat ini, seperti GraphCast dan Fourcastnet, bisa menghasilkan prakiraan cuaca lebih cepat daripada model meteorologi tradisional. Namun, IBM mencatat bahwa ini adalah emulator AI (bukan model dasar).
Seperti namanya, model dasar adalah teknologi dasar yang mendukung aplikasi AI generatif.
"Emulator AI dapat membuat prediksi cuaca berdasarkan kumpulan data pelatihan, tetapi tidak memiliki aplikasi lebih dari itu. Mereka juga tidak dapat mengkodekan fisika yang menjadi inti prakiraan cuaca," kata IBM.
NASA dan IBM berharap model dasar AI yang mereka bangun memiliki aksesibilitas lebih luas, waktu inferensi lebih cepat, dan keragaman data lebih besar. Selain itu juga meningkatkan keakuratan perkiraan untuk aplikasi iklim lainnya.
Advertisement
Harapan pada Model Dasar NASA dan IBM
Model ini juga diharapkan mampu memprediksi fenomena meteorologi, menyimpulkan informasi beresolusi tinggi berdasarkan data beresolusi rendah, dan "mengidentifikasi kondisi yang kondusif untuk segala hal mulai dari turbulensi pesawat hingga kebakaran hutan."
Ini mengikuti model dasar lain miliki NASA dan IBM yang dikerahkan pada bulan Mei lalu. Dengan memanfaatkan data dari satelit NASA untuk kecerdasan geospasial, IBM berpendapat bahwa ini merupakan model geospasial terbesar pada platform AI sumber terbuka Hugging Face.
Sejauh ini, model AI tersebut telah digunakan untuk melacak dan memvisualisasikan aktivitas penanaman dan pertumbuhan pohon di kawasan menara air (lanskap hutan yang menahan air) di Kenya.
Tujuannya adalah untuk menanam lebih banyak pohon dan mengatasi masalah kelangkaan air. Model ini juga digunakan untuk menganalisis pulau panas perkotaan di Uni Emirat Arab.
Sebelumnya, tim peneliti DeepMind Google telah menciptakan algoritma prediksi cuaca berbasis pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan (AI), yang dikenal sebagai GraphCast. Alat ini dilaporkan menjadi sebuah terobosan baru di dunia pelaporan cuaca
Dalam waktu kurang dari satu menit, GraphCast mampu memprediksi variabel cuaca untuk kurun waktu 10 hari, mengungguli teknologi prediksi pola cuaca tradisional dengan tingkat kebenaran mencapai 90 persen.
GraphCast, AI Milik Google Mampu Prediksi Cuaca Kurang dari Semenit
Cara kerja GraphCast melibatkan pengambilan dua kondisi cuaca terkini dari Bumi, termasuk variabel dari waktu pengujian dan enam jam sebelumnya.
Dengan memanfaatkan data ini, program artificial intelligence dapat memprediksi kondisi cuaca dalam enam jam ke depan, memberikan keunggulan dalam kecepatan dan akurasi prediksi.
Dilansir Engadget, Rabu, 15 November 2023, GraphCast telah membuktikan kemanjurannya dalam praktik, seperti memprediksi pendaratan Badai Lee di Long Island 10 hari sebelum terjadi.
Kecepatan prediksi ini menjadi unggul karena GraphCast tidak harus mengatasi kompleksitas fisika dan dinamika fluida seperti model prediksi cuaca tradisional.
Kelebihan GraphCast tidak hanya terbatas pada kecepatan dan skala prediksi. Program ini juga dapat memprediksi peristiwa cuaca buruk, seperti siklon tropis dan gelombang suhu ekstrem.
Dengan kemampuan untuk dilatih ulang menggunakan data terbaru, GraphCast diharapkan semakin meningkat dalam memprediksi osilasi pola cuaca yang terkait dengan perubahan iklim.
Advertisement