Kemampuan AI dalam Memprediksi Bencana Masa Depan
Kemajuan pesat dalam teknologi kecerdasan buatan (AI) kini memungkinkan para ilmuwan untuk memprediksi potensi titik-titik kritis yang dapat memicu bencana di masa depan. Dengan teknologi AI, para peneliti berencana untuk memproyeksikan berbagai bencana seperti keruntuhan ekologi, pandemi, pemadaman listrik, dan krisis keuangan.
Di masa lalu, prediksi titik kritis bencana ini menjadi sangat sulit. Penelitian tentang titik-titik kritis ini sering menghadapi tantangan besar karena kompleksitas data yang diperlukan. Titik kritis sendiri merujuk pada perubahan mendadak dalam sistem lokal atau lingkungan yang dapat mengarah ke kondisi yang tidak diinginkan dan sulit untuk diperbaiki.
Sebagai contoh, runtuhnya lapisan es di Greenland dapat menyebabkan pengurangan salju di bagian utara pulau dan mengakibatkan kenaikan permukaan laut yang drastis, dengan sebagian besar lapisan es menjadi tidak dapat dipulihkan. Memahami perubahan besar ini seringkali sulit karena banyak model analisis yang terlalu sederhana, yang membuat prediksi yang akurat menjadi tantangan besar.
Metode statistik yang sebelumnya digunakan untuk mengukur kekuatan dan ketahanan sistem sering kali dianggap tidak memadai karena tidak dapat menangani fluktuasi yang terus meningkat. Hal ini menyebabkan hasil penelitian dengan metode tersebut menjadi kontroversial.
AI Sebagai Solusi Terbaru untuk Memprediksi Titik Kritis Bencana
Baru-baru ini, para peneliti mulai menggunakan dua jenis jaringan saraf atau algoritma yang meniru cara otak memproses informasi untuk memprediksi transisi yang berbahaya. Pendekatan ini dianggap sebagai langkah penting dalam memprediksi perubahan mendadak yang dapat menyebabkan bencana.
Gang Yan, seorang profesor ilmu komputer di Tongji University, Tiongkok, menjelaskan pandangannya mengenai hal ini. “Jika kita dapat memprediksi transisi kritis yang akan datang, kita bisa mempersiapkan diri untuk perubahan tersebut atau bahkan mencegah terjadinya bencana. Ini akan mengurangi kerusakan yang mungkin terjadi,” ungkap Yan, seperti dikutip dari Live Science.
Yan melanjutkan, “Motivasi kami adalah mengembangkan pendekatan AI untuk memprediksi permulaan transisi mendadak jauh sebelum itu terjadi.”
Dalam sebuah studi yang diterbitkan di jurnal Physical Review X, para peneliti menjelaskan metode mereka dalam membagi sistem kompleks menjadi jaringan besar simpul yang saling berinteraksi dan melacak hubungan antar simpul tersebut. Langkah berikutnya adalah memantau perubahan pada setiap simpul seiring waktu.
Sebagai contoh, dalam sistem keuangan, sebuah simpul dapat mewakili sebuah perusahaan, sementara dalam ekosistem, simpul mungkin mewakili spesies tertentu. Di jaringan media sosial, simpul bisa melambangkan seorang pengguna, dan sebagainya.
Proses Pembuatan Model Algoritma oleh Peneliti
Para peneliti melatih model AI mereka menggunakan titik-titik kritis dalam sistem teoritis yang sederhana. Jaringan saraf perlu menyerap banyak data sebelum diterapkan pada masalah dunia nyata, seperti transformasi hutan tropis menjadi sabana. Untuk mempelajari fenomena ini, peneliti menggunakan data satelit selama lebih dari 20 tahun dari tiga wilayah di Afrika Tengah.
Informasi tentang curah hujan dan tutupan pohon dari dua wilayah tersebut dimasukkan ke dalam algoritma. Hasilnya menunjukkan bahwa AI mampu memberikan prediksi yang akurat tentang wilayah ketiga, bahkan mengetahui 81% dari simpul sistem yang tidak teramati.
Baca juga : One Health: Strategi Global untuk Perlindungan Kesehatan
Dari penelitian tentang satu titik kritis, para peneliti berusaha untuk mendekonstruksi kotak hitam algoritma guna menemukan pola yang serupa. Mereka berharap model ini dapat diterapkan untuk sistem lain seperti prediksi kebakaran hutan, pandemi, dan krisis keuangan.
Namun, tantangan tetap ada dalam memahami dan bereaksi terhadap prediksi yang dihasilkan serta mengintegrasikan hasil tersebut ke dalam perilaku manusia dengan cara yang kompleks. Para peneliti berfokus pada bagian sistem yang melibatkan manusia untuk mengurangi dampak bencana di masa depan.
Dengan perkembangan teknologi AI, kita mungkin dapat menghadapi bencana dengan lebih siap dan mengurangi risiko kerusakan di masa yang akan datang.
