sumedangekspres – Ilmuwan Sebut AI Mampu Ramalkan Bencana dan Kiamat di Masa Depan: Teknologi yang Mengubah Mitigasi Krisis
Kecerdasan buatan (AI) kini mampu memprediksi titik-titik kritis yang berpotensi memicu bencana di masa depan, menawarkan harapan baru dalam mitigasi krisis global. Para ilmuwan di bidang teknologi komputer berencana memanfaatkan AI untuk memperkirakan berbagai potensi bencana, mulai dari keruntuhan ekologi hingga pandemi.
Selama ini, memprediksi titik kritis dalam sebuah sistem selalu menjadi tantangan besar karena kompleksitas data yang harus diolah. Titik kritis adalah perubahan mendadak dalam sistem yang membawa lingkungan ke kondisi yang tak diinginkan, sering kali sulit dipulihkan. Ketidakpastian ini kerap menjadi faktor penghambat dalam upaya mitigasi bencana, hingga akhirnya kini muncul solusi yang menjanjikan dari dunia AI.
Baca Juga:10 Cara Mengetahui Pacar Chat di WhatsApp Dengan Siapa Saja Tanpa AplikasiKans Bupati Sumedang; Dony Unggul, Erwan Terukur, Eni Nyusul
Profesor Gang Yan dari Universitas Tongji, Tiongkok, menjelaskan, “Jika kita bisa memperkirakan kapan transisi kritis akan terjadi, kita bisa mempersiapkan langkah antisipasi atau bahkan mencegahnya, sehingga mengurangi potensi kerusakan yang lebih besar.”
Pendekatan baru yang diusulkan dalam penelitian yang diterbitkan di jurnal Physical Review X menunjukkan bahwa sistem kompleks dapat dipecah menjadi jaringan besar simpul-simpul yang saling berinteraksi. Dengan melacak hubungan antara simpul-simpul ini dan memantau perubahan yang terjadi di setiap simpul dari waktu ke waktu, para peneliti berharap dapat memprediksi kapan titik kritis akan tercapai.
Dalam konteks ini, simpul-simpul dalam jaringan tersebut dapat mewakili berbagai elemen dalam suatu sistem. Misalnya, dalam sistem keuangan, simpul bisa merepresentasikan perusahaan, sementara dalam ekosistem, simpul bisa menggambarkan spesies tertentu. Para peneliti melatih model AI ini dengan menggunakan data dari sistem teoritis yang sederhana terlebih dahulu, kemudian mengujinya pada situasi nyata, seperti perubahan hutan tropis menjadi sabana di Afrika Tengah.
Pengujian ini menggunakan data satelit selama lebih dari dua dekade dari tiga wilayah di Afrika Tengah. Informasi mengenai curah hujan dan tutupan pohon dimasukkan ke dalam algoritma, dan hasilnya cukup mencengangkan. Model AI berhasil memprediksi secara akurat perubahan yang terjadi di wilayah ketiga, bahkan mampu mengidentifikasi 81% simpul dalam sistem yang sebelumnya tidak teramati.