TREN.BISNISMARKET.COM - Badan Riset dan Inovasi Nasional (BRIN) kini memanfaatkan teknologi kecerdasan buatan (AI) untuk meningkatkan kemampuan prediksi fenomena badai Matahari. Inisiatif ini bertujuan sebagai sistem peringatan dini yang krusial sebelum dampak badai tersebut benar-benar mencapai Bumi.
Prediksi kedatangan Coronal Mass Ejection (CME), yang merupakan pemicu utama badai Matahari, selama ini sangat menantang bagi para peneliti. Hal ini disebabkan oleh sifat angin surya yang sangat dinamis dan mudah berubah, sehingga sulit dimodelkan secara akurat hanya menggunakan pendekatan fisika konvensional.
Untuk mengatasi tantangan ini, tim peneliti dari Pusat Riset Antariksa, Organisasi Riset Penerbangan dan Antariksa BRIN, yang dipimpin oleh Tiar Dani, menggabungkan pemahaman hukum fisika dengan kekuatan kecerdasan buatan. Mereka menggunakan Drag-Based Model (DBM) sebagai dasar fisika untuk menggambarkan pengaruh hambatan angin surya terhadap pergerakan partikel CME.
Model fisika DBM tersebut kemudian diintegrasikan dengan pendekatan AI yang berbasis pada algoritma Random Forest. Sistem AI ini dilatih menggunakan data historis serta sejumlah kejadian CME yang telah diamati sepanjang dua siklus aktivitas Matahari.
"Melalui proses pembelajaran dari data tersebut, AI mampu memperkirakan besarnya hambatan yang akan dialami setiap CME selama perjalanannya menuju Bumi," ujar Tiar Dani dalam keterangan resmi.
Lebih lanjut, Tiar Dani menjelaskan bahwa sistem yang dikembangkan ini memiliki kemampuan adaptif. "Dengan kata lain, sistem ini tidak hanya memahami aturan fisika yang mendasari pergerakan CME, tetapi juga belajar dari pengalaman masa lalu untuk menghasilkan prediksi kapan CME akan tiba yang lebih akurat," ucapnya.
Eksplorasi Visual Gamcheon Village Busan: Menguji Ketajaman Kamera Samsung Galaxy S26 Ultra
Model hibrida fisika-AI yang dihasilkan, yang disebut DBM Hibrida, diklaim mampu memprediksi waktu tempuh CME dengan tingkat kesalahan yang relatif rendah, yaitu sekitar 8,7 jam. Capaian ini dianggap sangat kompetitif dalam bidang cuaca antariksa dan menunjukkan peningkatan signifikan dalam akurasi prediksi.
Keakuratan ini melampaui hasil yang didapatkan dari DBM standar, karena model konvensional tersebut mengasumsikan hambatan angin surya pada pergerakan partikel berenergi tinggi dari CME bersifat konstan. Model baru ini mempertimbangkan variabilitas yang ada selama perjalanan partikel.
Dengan adanya sistem peringatan dini yang lebih cepat dan akurat ini, berbagai pihak terkait dapat mengambil langkah antisipasi. Operator satelit, penyedia layanan komunikasi, dan pengelola infrastruktur kritis dapat meminimalkan potensi kerusakan akibat badai Matahari.
