Pengenalan Model Surya: Kecerdasan Buatan untuk Memahami Aktivitas Matahari
IBM dan NASA baru-baru ini meluncurkan model dasar open-source terbaru yang diberi nama Surya. Model ini dirancang khusus untuk memahami data observasi Matahari beresolusi tinggi. Tujuan utamanya adalah memprediksi aktivitas Matahari yang bisa memengaruhi Bumi, serta digunakan dalam studi cuaca dan iklim. Dengan kemampuan ini, model ini diharapkan dapat menjadi alat penting dalam memahami dinamika lingkungan dan memperkuat perlindungan terhadap teknologi yang bergantung pada luar angkasa.
Surya memiliki makna yang berasal dari bahasa Sansekerta, yaitu “Matahari”. Nama ini menunjukkan peran pentingnya dalam memahami fenomena astronomi. Model ini merupakan inovasi signifikan dalam pemanfaatan kecerdasan buatan untuk menganalisis citra Matahari dan penelitian cuaca antariksa. Teknologi ini diharapkan dapat membantu melindungi berbagai sistem penting seperti navigasi GPS, jaringan listrik, hingga telekomunikasi dari dampak aktivitas Matahari yang tidak terduga.
Aktivitas Matahari seperti suara matahari dan lontaran massa korona dapat menyebabkan gangguan serius. Fenomena ini berpotensi merusak satelit, mengganggu navigasi penerbangan, memicu pemadaman listrik, serta membahayakan astronot. Laporan dari Lloyd’s menyebutkan bahwa kerugian global akibat badai matahari bisa mencapai 2,4 triliun dolar AS dalam lima tahun. Bahkan satu badai besar bisa menyebabkan kerugian hingga 17 miliar dolar AS.
Beberapa fenomena terbaru telah menunjukkan risiko nyata yang dihadapi. Misalnya, gangguan layanan GPS, pengalihan penerbangan, kerusakan satelit, hingga dampak pada produksi pangan. Semakin meningkatnya ketergantungan manusia pada teknologi berbasis luar angkasa serta rencana eksplorasi ruang angkasa membuat prediksi cuaca matahari semakin penting.
Selain itu, Surya juga dirancang untuk mendukung penelitian cuaca dan iklim di Bumi. Model ini dapat digunakan untuk membuat prakiraan lokal, mendeteksi cuaca ekstrem, meningkatkan resolusi simulasi iklim global, serta memperbaiki representasi proses fisik dalam model numerik. Surya telah melalui pra-pelatihan dengan data observasi Bumi selama 40 tahun dari Modern-Era Retrospective analysis for Research and Applications, Versi 2 (MERRA-2) yang dimiliki oleh NASA.
Surya menjadi bagian dari strategi IBM dalam mengembangkan algoritma generatif dan otomatis yang dapat diuji serta diperluas secara global. Model ini melengkapi lini foundation model Prithvi yang sebelumnya mencakup geospasial dan cuaca. Dengan demikian, Surya memberikan kontribusi signifikan dalam membangun sistem yang lebih tangguh dan dapat diandalkan oleh masyarakat setiap hari.
