WeatherNext 3 meramal hujan dari satelit, bukan simulasi

Google DeepMind merilis WeatherNext 3, dan perubahan terpentingnya ada pada sumber data. Model cuaca AI sebelumnya, termasuk WeatherNext 2, belajar dari hasil simulasi fisika tradisional yang baru dihitung ulang setiap enam jam. WeatherNext 3 membaca langsung observasi satelit geostasioner global secara real-time, sehingga jeda enam jam itu hilang dan prakiraan diperbarui tiap jam. Model ini juga memprediksi kondisi permukaan pada resolusi 5 kilometer, sekitar lima kali lebih tajam dibanding grid 25 kilometer pada versi sebelumnya.

Angka akurasi paling menonjol di curah hujan, bagian yang biasanya paling sering meleset. DeepMind melaporkan perbaikan 60% pada CRPS, skor error probabilistik standar, diukur terhadap data hujan satelit IMERG milik NASA, ditambah peningkatan 30% terhadap MRMS dan sekitar 10% terhadap alat ukur hujan di darat pada lead time awal. Untuk prakiraan sehari atau lebih ke depan, klaimnya sampai 50% lebih akurat, dengan lonjakan terbesar di wilayah yang punya sedikit stasiun cuaca. Model ini juga mengeluarkan kecepatan angin pada ketinggian 100 meter, setinggi turbin, serta data awan dan radiasi matahari beresolusi tinggi. WeatherNext 3 sudah mengalir ke Google Search, Gemini, dan Maps, dengan data mentah tersedia lewat BigQuery dan Earth Engine.

Kenapa ini penting

Kalau pekerjaan Anda bergantung pada cuaca, operator jaringan listrik yang menyeimbangkan tenaga angin dan surya, tim logistik, atau petani di daerah minim stasiun cuaca, prakiraan tiap jam berbasis satelit mengubah apa yang bisa diandalkan. Keluaran kecepatan angin setinggi turbin dan radiasi matahari jelas ditujukan untuk penjadwalan energi terbarukan, jadi ada baiknya membandingkannya dengan penyedia prakiraan Anda sekarang sebelum siklus perencanaan berikutnya.