3 hours ago
1
Ilustrasi(Doc NASA)
AKTIVITAS Matahari tidak pernah benar-benar berhenti. Selain memancarkan angin surya secara terus-menerus, bintang pusat Tata Surya itu juga sesekali melepaskan letusan besar yang dapat mengganggu lingkungan antariksa di sekitar Bumi.
Kini, para ilmuwan mulai memanfaatkan kecerdasan buatan (AI) untuk membaca tanda-tanda gangguan tersebut lebih cepat sehingga potensi dampaknya terhadap teknologi modern dapat diantisipasi lebih dini.
NASA menjelaskan bahwa badai geomagnetik terjadi ketika partikel bermuatan dari Matahari, termasuk yang berasal dari coronal mass ejection (CME), menghantam magnetosfer Bumi.
Dampaknya dapat memengaruhi satelit, sistem navigasi, komunikasi radio, hingga jaringan listrik apabila intensitasnya cukup kuat.
AI Membantu Membaca Ancaman dari Matahari
Salah satu teknologi yang dikembangkan adalah DAGGER (Deep Learning Geomagnetic Perturbation).
Model berbasis deep learning ini dikembangkan melalui Frontier Development Lab, kolaborasi yang melibatkan NASA, U.S. Geological Survey (USGS), dan Departemen Energi Amerika Serikat.
Menurut NASA, DAGGER menganalisis data angin surya dari sejumlah misi antariksa, seperti ACE, Wind, IMP-8, dan Geotail, kemudian menggabungkannya dengan pengamatan gangguan geomagnetik dari stasiun di berbagai belahan Bumi.
Dari laporan tersebut, model dapat memperkirakan tingkat gangguan geomagnetik di berbagai wilayah sekitar 30 menit sebelum dampaknya terjadi.
Keunggulan lain DAGGER adalah kemampuannya menghasilkan prediksi global dalam waktu kurang dari satu detik.
Dengan pembaruan yang cepat, sistem ini dapat membantu operator satelit, perusahaan telekomunikasi, maupun pengelola jaringan listrik mengambil langkah mitigasi sebelum badai geomagnetik memengaruhi infrastruktur penting.
SEPNET Prediksi Peluang Partikel Energi Matahari
Selain DAGGER, NASA melalui Community Coordinated Modeling Center (CCMC) juga mencantumkan model AI terbaru bernama SEPNET.
Berbeda dengan DAGGER yang berfokus pada gangguan geomagnetik di Bumi, SEPNET dirancang untuk memprediksi peluang terjadinya peristiwa Solar Energetic Particle (SEP) yang melebihi 10 pfu (proton berenergi ≥10 MeV) dalam 24 jam ke depan.
Model ini memanfaatkan parameter magnetogram Matahari dari SDO/HMI SHARP serta data suar Matahari dari katalog SWPC.
Hasil prediksinya berupa nilai probabilitas, tingkat ketidakpastian, dan indikator all-clear yang dapat dimanfaatkan sebagai bagian dari sistem pemantauan cuaca antariksa.
AI Bukan Peramal, Melainkan Sistem Peringatan Dini
Meski menawarkan kemampuan prediksi yang lebih cepat, NASA menegaskan bahwa model AI bukan alat untuk memastikan kapan badai Matahari besar akan terjadi.
Dalam dokumentasi SEPNET disebutkan bahwa akurasi prediksi bergantung pada ketersediaan data pengamatan Matahari dan katalog suar yang digunakan.
Selain itu, model dilatih menggunakan data historis sehingga performanya dapat berubah ketika menghadapi aktivitas Matahari yang tidak biasa. AI juga tidak memprediksi waktu puncak maupun intensitas maksimum suatu peristiwa SEP, melainkan hanya menghitung peluang kejadiannya.
Karena itu, hasil prediksi AI lebih tepat dimanfaatkan sebagai sistem peringatan dini. Informasi tersebut memberi waktu bagi pengelola satelit, penerbangan, telekomunikasi, hingga jaringan listrik untuk menyiapkan langkah mitigasi sebelum dampak cuaca antariksa mencapai Bumi.
Sumber: NASA, NASA (CCMC).
