Mengintegrasikan Pengetahuan Tradisional dengan AI untuk Peramalan Energi Surya di Australia

Dalam beberapa tahun terakhir, Australia muncul sebagai pemimpin dalam inovasi energi terbarukan, khususnya di bidang tenaga surya. Sebuah tim peneliti dari Charles Darwin University (CDU) di Wilayah Utara telah mengembangkan sistem peramalan surya yang menarik bernama FNS-Metrics. Sistem inovatif ini tidak hanya memanfaatkan kecerdasan buatan (AI) canggih tetapi juga mengintegrasikan pengetahuan musiman tradisional dari masyarakat First Nations, menghasilkan peningkatan akurasi perkiraan pembangkitan surya sebesar 14,6%.

Integrasi pengetahuan musiman First Nations sangat penting. Selama berabad-abad, masyarakat adat Australia mengamati perubahan halus di lingkungan mereka sepanjang musim, yang membawa informasi penting tentang pola cuaca dan potensi energi surya. Dengan menggabungkan kebijaksanaan kuno ini dengan teknik AI modern, para peneliti berharap dapat menciptakan model peramalan yang lebih kuat dan akurat yang berpotensi mengubah perencanaan energi terbarukan, memungkinkan pengelolaan listrik dan stabilitas jaringan yang lebih baik.

Para peneliti di Charles Darwin University meningkatkan perkiraan surya melalui AI dan pengetahuan tradisional.

FNS-Metrics beroperasi dengan menganalisis berbagai data, termasuk prakiraan cuaca, pola pembangkitan historis, dan pengetahuan musiman dari komunitas First Nations. Kombinasi unik ini memungkinkan sistem memprediksi output tenaga surya dengan tingkat ketelitian yang lebih tinggi. Menurut para peneliti, pendekatan ini tidak hanya menguntungkan produsen energi tetapi juga mendorong inklusi perspektif adat dalam ilmu pengetahuan dan teknologi kontemporer.

Lebih jauh, implementasi FNS-Metrics diperkirakan akan menghasilkan penggunaan energi yang lebih efisien, yang sangat penting mengingat ketergantungan Australia yang semakin meningkat pada tenaga surya. Dengan permintaan energi terbarukan yang melonjak, perkiraan yang akurat sangat penting untuk mengoptimalkan pembangkitan energi surya. Ini dapat mengurangi ketergantungan pada bahan bakar fosil dan berkontribusi pada pengurangan besar emisi gas rumah kaca.

Inisiatif ini turut mendukung gerakan yang lebih luas dalam memasukkan pengetahuan ekologis tradisional ke dalam ilmu pengetahuan modern, sebuah perubahan yang mengakui kedalaman pemahaman komunitas adat tentang lingkungan mereka. Hal ini mempromosikan keberlanjutan sambil menyediakan solusi praktis untuk masalah energi saat ini, menekankan bahwa teknologi modern dan kebijaksanaan kuno dapat bekerja secara bersamaan.

Seiring Australia berupaya menjadi pelopor dalam transisi energi hijau, proyek seperti FNS-Metrics menyoroti pentingnya kolaborasi antara pemilik pengetahuan tradisional dan peneliti kontemporer. Pendekatan ini tidak hanya menghasilkan hasil energi yang lebih baik tetapi juga menunjukkan penghormatan dan pengakuan yang lebih besar terhadap sistem pengetahuan adat.

Melihat ke depan, tim peneliti di CDU bersemangat untuk memperluas proyek mereka, berpotensi menerapkan model mereka ke sumber energi terbarukan lain seperti angin dan tenaga hidro. Keberhasilan sistem FNS-Metrics dapat menjadi contoh untuk integrasi pengetahuan tradisional ke dalam berbagai bidang ilmiah, mendorong pendekatan yang lebih inklusif terhadap penelitian dan pengembangan.

Kesimpulannya, kombinasi AI dan pengetahuan musiman First Nations dalam peramalan tenaga surya menggambarkan masa depan yang menjanjikan untuk energi terbarukan di Australia. Kolaborasi ini tidak hanya membuka jalan bagi peningkatan efisiensi dan akurasi dalam pengelolaan energi surya tetapi juga menghormati dan menghidupkan kembali kontribusi masyarakat adat terhadap ilmu pengetahuan. Saat dunia bergulat dengan perubahan iklim dan tantangan energi, pelajaran dari pendekatan inovatif ini bisa menginspirasi inisiatif serupa secara global.