{!-- ra:00000000000003ea0000000000000000 --}Model Sederhana Terbukti Lebih Akurat dari AI dalam Prediksi Iklim MIT - SWANTE ADI KRISNA
cross
Hit enter to search or ESC to close
New Artists
  • Zoe Foe
    5 Albums - 50 Songs
Model Sederhana Terbukti Lebih Akurat dari AI dalam Prediksi Iklim MIT
26
August 2025

Model Sederhana Terbukti Lebih Akurat dari AI dalam Prediksi Iklim MIT

  • 14
  • 26 August 2025
Model Sederhana Terbukti Lebih Akurat dari AI dalam Prediksi Iklim MIT

Riset terbaru dari Massachusetts Institute of Technology (MIT) mengungkapkan fakta mengejutkan bahwa model berbasis fisika sederhana dapat memberikan prediksi iklim yg lebih akurat dibanding deep learning canggih. Temuan ini menantang asumsi umum dlm komunitas sains lingkungan bahwa AI besar selalu unggul.

Penelitian Revolusioner dari Tim MIT

Tim peneliti dipimpin oleh Profesor Noelle Selin dari MIT Institute for Data, Systems, and Society menganalisis perbandingan teknik Linear Pattern Scaling (LPS) dengan model deep learning menggunakan dataset benchmark umum. Hasil studi menunjukan bahwa 1 LPS mengungguli model deep learning pada hampir semua parameter yang diuji, termasuk suhu dan presipitasi regional.

Björn Lütjens, penulis utama studi yang sekarang bekerja di IBM Research, menekankan pentingnya implementasi solusi existing sebelum menggunakan pendekatan machine learning kompleks. "Metode AI besar sangat menarik bagi ilmuwan, tapi jarang benar2 memecahkan masalah baru," ungkapnya dalam konferensi pers kemarin.

Keunggulan Model Berbasis Fisika

Studi ini membuktikan bahwa climate emulator (emulator iklim) sederhana dapat mensimulasi efek aktivitas manusia terhadap iklim masa depan dengan lebih cepat dan akurat. Variabilitas alami yang tinggi dlm model iklim ternyata menyebabkan deep learning berkinerja buruk pada osilasi jangka panjang yang tidak dapat diprediksi seperti El Niño/La Niña.

Evaluasi Benchmarking yang Baru

Para peneliti mengkonstruksi evaluasi baru dengan data lebih banyak untuk mengatasi variabilitas iklim alami. Dengan evaluasi ini, model deep learning menunjukkan performa sedikit lebih baik untuk presipitasi lokal, namun LPS tetap lebih akurat untuk prediksi suhu. 2 Profesor Raffaele Ferrari, co-director Lorenz Center, menegaskan bahwa LPS masih memiliki keterbatasan dalam memprediksi variabilitas atau peristiwa cuaca ekstrem.

Implikasi untuk Kebijakan Iklim

Temuan ini memiliki dampak signifikan bagi pembuat kebijakan yang mengandalkan prediksi iklim untuk mengembangkan regulasi. Climate emulator yg akurat memungkinkan policymaker melihat bagaimana asumsi alternatif emisi gas rumah kaca akan mempengaruhi suhu masa depan. 3 Penelitian menunjukkan pentingnya memilih alat modeling yang tepat untuk masalah spesifik.

Peringatan terhadap AI Besar

Studi ini menjadi "cautionary tale" tentang risiko penerapan model AI besar untuk sains iklim tanpa mempertimbangkan hukum fisika yang telah terbukti. Sementara deep learning menunjukkan kesuksesan luar biasa dlm domain seperti natural language processing, sains iklim memiliki seperangkat hukum fisika dan aproksimasi yang terbukti.

Kesimpulan

Penelitian MIT ini memperkuat argumen bahwa kompleksitas teknologi tidak selalu berkorelasi dengan akurasi prediksi. Model Linear Pattern Scaling yang relatif sederhana terbukti lebih handal untuk estimasi suhu regional, meskipun deep learning masih unggul untuk estimasi curah hujan lokal. Temuan ini mendorong pengembangan teknik benchmarking yang lebih baik dan penerapan alat modeling yang sesuai dengan karakteristik masalah iklim spesifik.

Referensi

  • MIT News. (2025, 26 Agustus). Simpler models can outperform deep learning at climate prediction. https://news.mit.edu/2025/simpler-models-can-outperform-deep-learning-climate-prediction-0826
  • MSN. (2025, 27 Agustus). Simpler Physics-Based Models Outperform Large AI in Climate Predictions. https://www.msn.com/en-gb/money/technology/simpler-physics-based-models-outperform-large-ai-in-climate-predictions/ar-AA1LlrVq
  • Science Daily. (2025, 6 September). Satellites confirm 1990s sea-level predictions were shockingly accurate. https://www.sciencedaily.com/releases/2025/09/250906013453.htm
  • Turn To 10. (2025, 26 Agustus). Climate Prediction Center forecasting a "warmer than normal" meteorological fall. https://turnto10.com/weather/weather-blog/climate-prediction-center-forecasting-a-warmer-than-normal-meteorological-fall
  • MSN. (2025, 5 September). Could supervolcanoes trigger faster climate change than predicted? https://www.msn.com/en-us/weather/topstories/could-supervolcanoes-trigger-faster-climate-change-than-predicted/ar-AA1LYhWS
Download PDF tentang Evaluasi Komparatif Efektivita (telah di download 147 kali)
  • Model Sederhana Terbukti Lebih Akurat dari AI dalam Prediksi Iklim MIT
    Penelitian komprehensif ini menganalisis performa model Linear Pattern Scaling (LPS) dibandingkan dengan teknologi deep learning dalam konteks prediksi variabel iklim regional. Studi menggunakan dataset benchmark standar untuk mengevaluasi akurasi prediksi suhu dan presipitasi, dengan fokus pada pengembangan teknik benchmarking yang lebih robust untuk mengatasi variabilitas alami dalam data iklim. Temuan menunjukkan bahwa kompleksitas teknologi tidak selalu berkorelasi positif dengan akurasi prediksi, di mana model berbasis fisika sederhana dapat mengungguli artificial intelligence canggih dalam skenario tertentu.
Penulis
Swante Adi Krisna
Penikmat musik Ska, Reggae dan Rocksteady sejak 2004. Gooners sejak 1998. Blogger dan ai paruh waktu sejak 2014. Graphic Designer autodidak sejak 2001. Website Programmer autodidak sejak 2003. Woodworker autodidak sejak 2024. Sarjana Hukum Pidana dari salah satu Perguruan Tinggi Negeri di Surakarta. Magister Hukum Pidana di bidang cybercrime dari salah satu Perguruan Tinggi Swasta di Surakarta. Magister Kenotariatan di bidang hukum teknologi, khususnya cybernotary dari salah satu Perguruan Tinggi Negeri di Surakarta. Bagian dari Keluarga Besar Kementerian Pertahanan Republik Indonesia.