IT
BPPT Terus Kembangkan Kecerdasan Artifisial
Teknologi – Badan Pengkajian dan Penerapan Teknologi (BPPT) terus meningkatkan pengimplementasian Kecerdasan Artifisial (KA) untuk mendukung operasi TMC (Teknologi Modifikasi Cuaca) di dalam pencegahan kebakaran hutan dan lahan di Indonesia.
Kepala BPPT Hammam Riza menjelaskan arahan Presiden RI pada saat Rakernas BPPT (Maret 2021) bahwa BPPT harus menjadi pusat kecerdasan teknologi Indonesia termasuk dalam upaya antisipasi maupun mitigasi bencana.
Dalam hal ini, kata Kepala BPPT Hammam Riza, penugasan nasional BPPT terkait penanggulangan bencana kabut asap akibat karhutla sudah tertuang pada Instruksi Presiden No.3 tahun 2020 yaitu untuk melaksanan operasi TMC dan juga pembukaan lahan tanpa bakar dalam upaya menanggulangi kebakaran hutan dan lahan di Indonesia.
“Untuk menjadikan TMC sebagai salah satu solusi permanen penanggulangan karhutla, operasi TMC harus dilaksanakan dengan teknologi yang cerdas, sehingga selaras dengan dua arahan Presiden tersebut,” ujarnya dalam webinar dengan tema “Implementasi Kecerdasan Artifisial Dalam Mendukung Pelaksanaan Operasi TMC Untuk Pencegahan Bencana Kebakaran Hutan dan Lahan” di Jakarta, kemarin (27/7/2021).
Untuk mewujudkan BPPT sebagai pusat kecerdasan teknologi Indonesia, lanjut Hammam Riza, terutama pada bidang kecerdasan artifisial, maka dibutuhkan infrastruktur yang mampu melayani segenap kegiatan riset dan inovasinya.
“Dalam hal ini BPPT telah melakukan investasi peralatan perangkat high performance computing untuk dapat melayani kegiatan pengembangan modelling KA. Salah satu perangkat yang telah dimiliki oleh BPPT saat ini adalah NVIDIA DGX A100. Diharapkan dengan tersedianya infrastruktur yang memadai, maka kegiatan pengembangan aplikasi yang memanfaatkan KA akan semakin berkembang,” papar Hammam Riza.
NVDIA DGX A100 adalah sistem universal untuk semua beban kerja KA yang menawarkan kepadatan komputasi, kinerja dan fleksibilitas dalam sistem KA 5 peta FLOPS pertama di dunia. Perangkat ini menampilkan akselerator tercanggih di dunia, GPU NVIDIA A100 Tensor Core.
Deputi Kepala BPPT Bidang TPSA Yudi Anantasena menambahkan seringkali BBTMC diminta untuk melaksanakan operasi TMC untuk memadamkan api kebakaran hutan dan lahan pada saat puncak musim kering, dimana awan-awan potensial sudah sangat berkurang, sehingga operasi TMC menjadi kurang efektif dan efisien”.
Untuk itu diharapkan kegiatan riset dan inovasi di BBTMC dapat menggunakan metodologi KA sehingga dapat menghasilkan sebuah tools yang dapat membantu mengambil keputusan waktu yang tepat untuk pelaksanaan TMC,” ujarnya.
Jon Arifian, Kepala BBTMC-BPPT mengatakan saat ini penerapan TMC untuk pembasahan gambut sangat berperan dalam pencegahan kebakaran hutan dan lahan. “Penerapan kecerdasan artifisial akan membuat upaya lebih efektif dan efisien,” katanya.
Webinar dilaksanakan oleh BBTMC-BPPT dalam rangka mensosialisasikan kegiatan riset dan inovasi, khususnya di lingkungan BBTMC dalam pengimplementasian kecerdasan artifisial untuk mendukung operasi TMC di dalam pencegahan kebakaran hutan dan lahan di Indonesia.
Para pemateri webinar ini merupakan para perekayasa dan peneliti muda yang tengah meneliti dan mengembangkan aplikasi menggunakan KA untuk dapat memprakirakan kerawanan suatu daerah terhadap bahaya kebakaran hutan dan lahan.
Saraswati Dewi, perekayasa muda BBTMC-BPPT menjelaskan mengenai pemodelan dengan metodologi KA pada data observasi hidrologi lahan gambut, khususnya tinggi muka air tanah (TMAT).
“Dengan menggunakan metodologi ETS dan random forest, dilakukan prediksi temporal tinggi muka air tanah untuk periode 1 – 3 bulan ke depan.
Diharapkan dengan adanya prakiraan TMAT dalam beberapa waktu kedepan, dapat membantu pengambil keputusan, untuk menentukan kapan saatnya melakukan operasi TMC untuk melakukan pembasahan lahan gambut sebelum mulai kering sebagai Langkah pencegahan bencana karhutla,” paparnya.
Pembicara lain, Amirrah Raissa Putri, Praktisi AI Bidang Kebencanaan mengungkapkan kekurangan yang ada pada prakiraan TMAT, dimana jumlah sensor yang belum merata di seluruh provinsi, dan juga kualitas data yang tersedia terkadang tidak memenuhi syarat.
“Padahal, dengan menggunakan data-data dari citra satelit yang kemudian dilakukan pengolahan berupa quality control dan penginputan data citra tersebut ke dalam sistem kecerdasan artifisial, sistem ini dapat memprakirakan potensi bahaya karhutla dan juga potensi devegetasi suatu daerah,” ujarnya.
Photo Credit : Arahan Presiden RI pada saat Rakernas BPPT (Maret 2021) melalui konfrensi zoom / doc.Ist BBTMC
Sumber Berita