Bagaimana Kecerdasan Buatan Mengubah Ramalan Taufan di Hong Kong

Langkah Hong Kong ke Arah Ramalan Taufan Berkuasa AI

Hong Kong, sebuah bandar yang sekian lama terdedah kepada kemusnahan akibat taufan dan cuaca ekstrem, kini memanfaatkan kecerdasan buatan (AI) untuk mentransformasikan keupayaan ramalan cuacanya. Balai Cerap Hong Kong (HKO) mengumumkan pelaburan besar dalam teknologi AI, dengan matlamat meningkatkan ketepatan dan ketepatan masa amaran bagi siklon tropika, ribut hujan dan kejadian cuaca buruk yang lain. Langkah ini diambil selepas model AI menunjukkan kejayaan ketara semasa kejadian hujan lebat dan taufan yang memecahkan rekod baru-baru ini, meskipun cabaran masih wujud dalam menentukan keamatan serta lokasi tepat impaknya.

Ketika perubahan iklim memperhebat ribut dan meningkatkan ketidakpastian corak cuaca, kepentingan ramalan tepat tidak pernah setinggi ini. Usaha Hong Kong merupakan sebahagian daripada peralihan lebih luas di peringkat serantau dan global ke arah meteorologi berteraskan AI, dengan Taiwan yang berjiran serta institusi penyelidikan terkemuka di seluruh dunia turut memanfaatkan pembelajaran mesin untuk memperkukuh kesiapsiagaan menghadapi bencana.

Mengapa Ramalan Taufan yang Tepat Sangat Penting bagi Hong Kong?

Kedudukan Hong Kong di kawasan subtropika menjadikannya laluan taufan Pasifik, yang boleh membawa angin kencang yang memusnahkan, hujan lebat, banjir dan tanah runtuh. Kepadatan penduduk dan infrastruktur bandar yang kompleks bermakna peningkatan kecil dalam ketepatan ramalan pun boleh menyelamatkan nyawa, mengurangkan kerugian ekonomi dan membantu pihak berkuasa menyelaraskan tindak balas kecemasan dengan lebih baik.

Beberapa tahun kebelakangan ini menyaksikan rentetan kejadian cuaca ekstrem. Pada Ogos, Hong Kong mengalami hujan harian tertinggi sejak rekod bermula pada 1884, sekali gus mencetuskan amaran ribut hujan hitam kedua paling lama di bandar itu. Kejadian tersebut mengakibatkan banjir teruk, tanah runtuh dan gangguan meluas. Di wilayah jiran, banjir maut di wilayah Gansu dan pemindahan besar-besaran di Guangdong menegaskan keperluan mendesak untuk sistem amaran awal yang lebih baik.

Kaedah ramalan tradisional, meskipun berkesan, mempunyai batasan, khususnya dalam meramalkan laluan tepat dan peningkatan keamatan siklon tropika yang pantas. Di sinilah AI dijangka membawa perubahan.

Bagaimanakah AI Meningkatkan Ramalan Cuaca?

Ramalan cuaca berasaskan AI menggunakan algoritma pembelajaran mesin yang dilatih dengan sejumlah besar data cuaca sejarah. Tidak seperti model ramalan cuaca berangka (NWP) tradisional yang mensimulasikan fizik atmosfera menggunakan persamaan kompleks dan superkomputer, model AI mempelajari corak dan hubungan daripada pemerhatian cuaca global selama beberapa dekad. Selepas dilatih, model ini boleh menghasilkan ramalan dengan lebih pantas dan menggunakan kuasa pengkomputeran yang lebih rendah.

Sebagai contoh, model AI generasi semasa yang digunakan oleh HKO dilatih menggunakan kira-kira 40 tahun data analisis semula global, berjumlah sekitar 25 trilion titik data. Model ini boleh menganalisis dan meramalkan perkembangan sistem cuaca, termasuk taufan, dengan mengenal pasti petunjuk halus yang mungkin tidak dapat dikesan oleh model konvensional.

Menurut Lo Ka-wai, pegawai saintifik di Balai Cerap itu, "Dengan mempelajari set data yang begitu luas, model AI dapat mengenal pasti corak dan hubungan dalam perkembangan cuaca, yang kemudiannya boleh digunakan untuk meramalkan perubahan cuaca pada masa depan."

Model AI sudah pun membuktikan nilainya dalam operasi sebenar. Ketika Siklon Tropika Wutip menghampiri, misalnya, ramalan berkuasa AI memberikan ramalan laluan ribut yang lebih tepat berbanding model tradisional, sekali gus membantu Balai Cerap mengeluarkan amaran tepat pada masanya dan mengelakkan gangguan yang tidak perlu.

Model AI dalam Tindakan: Kes Taufan Wutip

Pada Jun, ketika Taufan Wutip mengancam Hong Kong, Balai Cerap menggunakan model tradisional dan model berasaskan AI untuk meramalkan laluannya. Model Eropah meramalkan Wutip akan menghampiri pantai selatan China, manakala model Amerika menjangkakan ia akan menghampiri Hong Kong dengan lebih dekat. Dua model AI pula menganggarkan laluan yang lebih ke barat, lebih hampir dengan laluan sebenar. Hasilnya, Hong Kong terselamat daripada hentaman langsung dan amaran Balai Cerap mencerminkan ramalan AI yang lebih tepat.

Kejayaan ini bukan kejadian terpencil. Model AI berulang kali menyamai atau mengatasi ketepatan model tradisional dalam meramalkan laluan taufan, khususnya bagi ribut di Pasifik Barat. Sejak itu, Balai Cerap memperluas penggunaan AI dengan mengintegrasikan model seperti Fuxi (dibangunkan oleh Universiti Fudan), Pangu-Weather (oleh Huawei) dan Artificial Intelligence Forecasting System (AIFS) daripada Pusat Eropah bagi Ramalan Cuaca Jangka Sederhana (ECMWF).

Apakah Kekuatan dan Batasan Ramalan AI?

Model AI menawarkan beberapa kelebihan berbanding kaedah tradisional:

• Kelajuan: AI boleh menghasilkan ramalan dalam beberapa minit, berbanding beberapa jam bagi model berasaskan fizik.
• Kecekapan Tenaga: Model AI menggunakan kuasa pengkomputeran yang jauh lebih rendah, menjadikannya lebih mampan.
• Ketepatan Laluan: Model AI sering mengatasi model tradisional dalam meramalkan laluan siklon tropika.
• Amaran Awal: AI boleh mengesan corak dan mengeluarkan amaran lebih awal, memberikan lebih banyak masa kepada pihak berkuasa dan orang ramai untuk membuat persediaan.

Namun, cabaran masih wujud. Model AI cenderung meremehkan keamatan siklon tropika, khususnya ketika kejadian peningkatan keamatan yang pantas, iaitu fenomena apabila kelajuan angin ribut meningkat dengan mendadak dalam tempoh yang singkat. Ini merupakan batasan kritikal kerana hampir 80% taufan dan siklon utama mengalami peningkatan keamatan yang pantas, dan jumlah kejadian sedemikian semakin meningkat akibat perubahan iklim.

Cabaran lain ialah keupayaan model AI yang terhad untuk meramalkan kejadian cuaca ekstrem yang jarang berlaku atau belum pernah terjadi, kerana kejadian sedemikian mungkin tidak diwakili dengan baik dalam data sejarah yang digunakan untuk latihan. Sebagai contoh, semasa ribut hujan yang memecahkan rekod pada September 2023, model AI memberikan panduan berguna tetapi sukar meramalkan keseluruhan taburan hujan dan lokasi tepatnya.

Seperti yang dinyatakan oleh Balai Cerap Hong Kong, "Keupayaan model AI untuk meramalkan kejadian cuaca ekstrem masih belum dapat disahkan kerana kejadian sedemikian jarang berlaku dalam sejarah. Apatah lagi, kejadian cuaca yang memecahkan rekod tidak terdapat dalam data latihan model AI."

Perbandingan Model AI: Perspektif Global dan Serantau

Kajian saintifik terkini telah membandingkan prestasi model cuaca AI terkemuka di Asia Timur dan Pasifik Barat. Lima model utama, iaitu Pangu-Weather, FourCastNet v2, GraphCast, FuXi dan FengWu, dinilai berdasarkan keupayaan meramalkan laluan dan keamatan taufan. FengWu muncul sebagai model paling tepat untuk ramalan laluan, manakala FuXi dan GraphCast turut menunjukkan prestasi yang baik. Bagaimanapun, semua model menghadapi kesukaran meramalkan keamatan, sekali gus menunjukkan perlunya penyelidikan lanjut dan model serantau beresolusi lebih tinggi.

Pendekatan ensembel, yang menggabungkan hasil daripada beberapa model, menunjukkan potensi untuk meningkatkan kebolehpercayaan ramalan. Kemajuan pesat dalam meteorologi berteraskan AI menunjukkan bahawa kerjasama berterusan antara penyelidik AI dan agensi meteorologi akan menjadi kunci untuk mengatasi batasan semasa.

Bagaimanakah Hong Kong Mengintegrasikan AI dalam Operasi Ramalannya?

Balai Cerap Hong Kong berada di barisan hadapan dalam penggunaan AI dalam meteorologi. Sejak pertengahan 2023, HKO memperkenalkan beberapa model AI dalam operasi percubaan masa nyata, dengan ramalannya boleh diakses orang ramai melalui laman web Earth Weather dan aplikasi MyObservatory. Balai Cerap menggunakan AI bukan sahaja untuk menjejaki taufan, tetapi juga untuk meramalkan hujan, angin, suhu dan kelembapan sehingga 15 hari lebih awal.

He Yuheng, pemangku pegawai saintifik kanan di HKO, menjelaskan bahawa model AI berjaya meramalkan pembentukan jalur hujan yang membawa hujan lebat ke pantai Guangdong seminggu sebelum hujan lebat pada Ogos. Walaupun model tersebut tidak dapat menentukan dengan tepat lokasi hujan paling lebat, model itu memberikan asas yang berguna untuk mengeluarkan amaran tepat pada masanya dan menyediakan tindak balas kecemasan.

Balai Cerap turut bekerjasama dengan rakan antarabangsa dan syarikat swasta untuk terus berada di barisan hadapan ramalan AI. Sebagai contoh, Weather Lab Google DeepMind dan AIFS ECMWF sedang diuji bersama model tempatan, sekali gus menyediakan alat baharu untuk peramal menilai dan membuat perbandingan.

Penggunaan Serantau: Pengajaran daripada Taiwan dan Wilayah Lain

Hong Kong bukan satu-satunya pihak yang menggunakan AI. Pentadbiran Cuaca Pusat Taiwan turut mengguna pakai model AI untuk menjejaki taufan, dengan hasil yang memberangsangkan. Semasa Taufan Gaemi, ramalan berasaskan AI menjangkakan taufan itu akan melanda secara langsung lapan hari lebih awal, mengatasi model konvensional dan memberikan lebih banyak masa kepada pihak berkuasa untuk membuat persediaan. Menurut Lu Kuo-Chen, timbalan ketua CWA, "AI meningkatkan keyakinan peramal dan memberi pihak berkuasa lebih banyak masa untuk membuat persediaan."

Penglibatan sektor swasta mempercepat kemajuan. Syarikat seperti Nvidia, Google dan Microsoft sedang membangunkan model cuaca AI termaju dan menjalin kerjasama dengan agensi meteorologi di seluruh dunia. Kerjasama ini mendorong inovasi dan membantu menangani cabaran dalam ramalan keamatan serta impak setempat.

Cabaran dan Langkah Seterusnya

Walaupun AI menjanjikan banyak potensi, beberapa halangan perlu diatasi sebelum teknologi ini dapat menggantikan atau mengatasi sepenuhnya kaedah ramalan tradisional:

• Kualiti dan Ketersediaan Data: Model AI bergantung pada set data yang lengkap dan berkualiti tinggi. Kekurangan data sejarah atau ketidaktepatan boleh mengehadkan prestasi model.
• Ramalan Keamatan: Meramalkan peningkatan keamatan yang pantas dan kelajuan angin puncak kekal sebagai cabaran utama bagi model AI dan tradisional.
• Impak Setempat: Model serantau beresolusi tinggi diperlukan untuk meramalkan kesan setempat seperti banjir kilat dan tanah runtuh.
• Pemantauan Manusia: Ahli meteorologi pakar masih penting untuk mentafsir hasil AI, khususnya dalam situasi berisiko tinggi.

Seiring perkembangan bidang ini, Balai Cerap Hong Kong dan rakan-rakannya komited untuk meneruskan penyelidikan, pembangunan model dan pendidikan awam. Matlamatnya bukan sahaja meningkatkan ketepatan ramalan, tetapi juga membina kepercayaan orang ramai serta memastikan amaran difahami dan diambil tindakan.

Implikasi Lebih Luas: AI dan Daya Tahan Iklim

Pengintegrasian AI dalam ramalan cuaca bukan sekadar peningkatan teknologi, malah langkah penting untuk membina daya tahan iklim dalam era kejadian ekstrem yang semakin kerap. Apabila ribut menjadi lebih kuat dan sukar diramal, amaran awal yang tepat boleh menentukan sama ada berjuta-juta orang terselamat atau ditimpa bencana.

Pengalaman Hong Kong menawarkan pengajaran bernilai kepada bandar dan wilayah lain yang menghadapi ancaman serupa. Penggunaan AI yang pesat, digabungkan dengan kerjasama antarabangsa dan penglibatan orang ramai, menunjukkan pendekatan proaktif dalam menguruskan risiko iklim. Apabila model AI terus bertambah baik, peranannya dalam melindungi masyarakat dan menyokong pembangunan mampan akan semakin penting.

Ringkasan

• Hong Kong melabur dalam AI untuk meningkatkan ramalan taufan dan cuaca ekstrem susulan percubaan yang berjaya semasa ribut baru-baru ini.
• Model AI mengatasi kaedah tradisional dalam meramalkan laluan taufan, tetapi masih menghadapi cabaran dalam meramalkan keamatan dan impak setempat.
• Balai Cerap Hong Kong mengintegrasikan pelbagai model AI dalam operasinya dan bekerjasama dengan rakan antarabangsa.
• Jiran serantau seperti Taiwan turut memanfaatkan AI, manakala syarikat swasta mempercepat inovasi dalam bidang ini.
• Penyelidikan berterusan dan kepakaran manusia kekal penting untuk menangani batasan AI serta memastikan sistem amaran awal berkesan.
• Penggunaan AI dalam meteorologi merupakan langkah utama ke arah daya tahan iklim yang lebih tinggi bagi Hong Kong dan rantau lebih luas.