Google DeepMind dan Google Research meluncurkan WeatherNext 3 sebagai model AI cuaca global terbaru. Teknologi ini meningkatkan detail, frekuensi, dan akurasi prakiraan cuaca. Data satelit geostasioner digunakan secara langsung untuk memperbarui prakiraan setiap jam. Resolusinya juga mencapai 5 kilometer untuk sejumlah variabel permukaan. Google mengklaim prediksi curah hujan WeatherNext 3 hingga 50% lebih akurat untuk prakiraan satu hari atau lebih ke depan (Google, 2026).
WeatherNext 3 Menggunakan Data Satelit Real-Time
Cara WeatherNext 3 memperoleh informasi atmosfer mengalami perubahan. Mosaik data satelit geostasioner kini digunakan secara langsung sebagai input model. Pembaruan kondisi prakiraan pun dapat dilakukan setiap jam. Sistem ini membantu model mengikuti perubahan cuaca yang berlangsung cepat, seperti pembentukan awan, hujan, dan badai (Google, 2026).
Pada generasi sebelumnya, data dari numerical weather prediction atau NWP menjadi bagian penting dalam proses pelatihan. Sistem tersebut dapat memiliki jeda data sekitar enam jam. Kondisi itu membuat perubahan cuaca yang cepat lebih sulit direpresentasikan secara langsung. WeatherNext 3 mengurangi ketergantungan tersebut melalui observasi satelit terbaru sebagai input langsung (Google, 2026).
Data observasi dari stasiun cuaca juga digunakan dalam proses pelatihan. Masukan tersebut membantu model menghasilkan prediksi yang lebih dekat dengan kondisi di permukaan. Suhu dan kelembapan pada lokasi tertentu menjadi beberapa variabel yang dapat dipengaruhi oleh pendekatan tersebut (Google DeepMind, 2026).
WeatherNext 3 Membuat Prakiraan Lebih Detail
Peningkatan resolusi menjadi salah satu perubahan utama pada WeatherNext 3. WeatherNext 2 menggunakan grid sekitar 25 kilometer. Generasi terbaru dapat menghasilkan sejumlah variabel permukaan dengan resolusi hingga 5 kilometer (Google, 2026).
Detail yang lebih tinggi membantu model menangkap variasi cuaca berdasarkan kondisi geografis. Wilayah pesisir, lembah, dan pegunungan dapat memiliki kondisi atmosfer berbeda meski lokasinya berdekatan. Resolusi yang lebih tinggi memungkinkan informasi cuaca menjadi lebih lokal (Google, 2026).
Interval pembaruan prakiraan juga berubah menjadi setiap satu jam. Sebelumnya, siklus pembaruan berlangsung sekitar enam jam pada generasi terdahulu. Frekuensi yang lebih tinggi membuat informasi cuaca dapat diperbarui ketika kondisi atmosfer mengalami perubahan cepat (Tek.ID, 2026).
Prediksi Hujan WeatherNext 3 Mengalami Peningkatan
Curah hujan menjadi salah satu tantangan dalam prakiraan cuaca. Sistem presipitasi dapat berkembang dalam skala ruang dan waktu yang sangat kecil. Untuk meningkatkan kemampuan tersebut, WeatherNext 3 menggunakan data presipitasi NASA IMERG dan sumber reanalisis presipitasi berbasis radar satelit (Google, 2026).
Hasil pengujian Google menunjukkan peningkatan pada prediksi presipitasi. WeatherNext 3 diklaim mampu menghasilkan prakiraan hingga 50% lebih akurat untuk kondisi satu hari atau lebih ke depan. Evaluasi teknis juga memperlihatkan peningkatan dibandingkan beberapa sumber pembanding, termasuk IMERG, MRMS, dan pengukuran rain gauge pada rentang waktu tertentu (Google, 2026).
Beberapa peningkatan utama WeatherNext 3 meliputi:
- Pembaruan prakiraan setiap jam.
- Resolusi hingga 5 kilometer untuk sejumlah variabel permukaan.
- Pemanfaatan data satelit geostasioner secara langsung.
- Prediksi curah hujan yang lebih presisi.
- Pelatihan menggunakan data observasi stasiun cuaca.
- Prediksi variabel energi surya dan angin.
- Prakiraan global hingga 15 hari pada siklus tertentu (Google, 2026).
WeatherNext 3 Terintegrasi dengan Search, Gemini, dan Maps
Kemampuan WeatherNext 3 mulai diterapkan pada sejumlah layanan Google. Google Search, Google Maps, dan aplikasi Gemini termasuk layanan yang memperoleh dukungan dari model cuaca tersebut. Data WeatherNext 3 juga tersedia melalui Google Maps Platform, BigQuery, Earth Engine, dan Google Cloud Storage untuk pengembang serta peneliti (Google, 2026).
Ketersediaan tersebut memperluas penggunaan prakiraan cuaca berbasis AI. Masyarakat dapat memperoleh informasi yang lebih lokal dan lebih sering diperbarui melalui layanan Google. Sementara itu, perusahaan dan peneliti dapat memanfaatkan data tersebut untuk berbagai kebutuhan analisis (TechCrunch, 2026).
WeatherNext 3 Mendukung Pertanian dan Energi Terbarukan
Manfaat WeatherNext 3 tidak hanya ditujukan bagi pengguna yang ingin mengetahui kemungkinan hujan. Model ini juga menghasilkan sejumlah variabel untuk sektor energi terbarukan. Kecepatan angin pada ketinggian sekitar 100 meter menjadi salah satu informasi yang tersedia. Tutupan awan dan radiasi matahari juga dapat digunakan untuk kebutuhan pembangkit listrik tenaga angin dan surya (Google, 2026).
Pengelola energi dapat memanfaatkan informasi tersebut untuk memperkirakan produksi listrik berdasarkan kondisi atmosfer. Pembaruan cuaca yang lebih sering juga membantu pelaku usaha menyesuaikan keputusan saat kondisi berubah dengan cepat.
Peluncuran WeatherNext 3 memperlihatkan semakin besarnya peran AI dalam pengembangan prakiraan cuaca. Peningkatan terlihat pada resolusi, frekuensi pembaruan, dan kemampuan memprediksi presipitasi. Meski begitu, Google tetap menyarankan masyarakat mengandalkan badan meteorologi nasional atau layanan cuaca resmi untuk peringatan cuaca ekstrem dan kebutuhan keselamatan (Google, 2026).
Garap Media akan terus menghadirkan informasi terbaru mengenai perkembangan AI, teknologi Google, dan inovasi digital yang memengaruhi kehidupan sehari-hari. Pembaca dapat mengikuti artikel teknologi lainnya untuk mengetahui perkembangan model AI dan layanan digital terbaru.
Pembaca juga dapat menemukan berbagai artikel sains dan teknologi lain di Garap Media untuk memahami perkembangan kecerdasan buatan dari sisi manfaat dan penerapannya. Simak terus informasi terbaru agar tidak tertinggal inovasi teknologi yang berkembang semakin cepat.
Referensi
