Menggabungkan Pengetahuan Tradisional dengan AI untuk Ramalan Tenaga Suria di Australia

Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, Australia muncul sebagai peneraju dalam inovasi tenaga boleh diperbaharui, terutamanya dalam bidang tenaga suria. Satu pasukan penyelidik dari Charles Darwin University (CDU) di Wilayah Utara telah membangunkan sistem ramalan suria yang baharu yang dinamakan FNS-Metrics. Sistem inovatif ini tidak hanya menggunakan kecerdasan buatan (AI) yang maju tetapi juga mengintegrasikan pengetahuan bermusim tradisional dari masyarakat Bangsa Pertama, membawa kepada peningkatan ketepatan ramalan penjanaan suria sebanyak 14.6%.

Penggabungan pengetahuan bermusim Bangsa Pertama adalah sangat penting. Selama berbilang generasi, masyarakat Indigenous Australia telah memerhati perubahan halus dalam persekitaran mereka sepanjang musim, yang mengandungi maklumat penting tentang corak cuaca dan potensi tenaga suria. Dengan menggabungkan kebijaksanaan lama ini dengan teknik AI moden, penyelidik berharap dapat mencipta model ramalan yang lebih kukuh dan tepat yang berpotensi mengubah perancangan tenaga boleh diperbaharui, membolehkan pengurusan elektrik dan kestabilan grid yang lebih baik.

Penyelidik di Charles Darwin University meningkatkan ramalan suria melalui AI dan pengetahuan tradisional.

FNS-Metrics berfungsi dengan menganalisis pelbagai data, termasuk ramalan cuaca, pola penjanaan sejarah, dan pengetahuan bermusim yang disediakan oleh komuniti Bangsa Pertama. Gabungan unik ini membolehkan sistem meramalkan output tenaga suria dengan tahap ketepatan yang lebih tinggi. Menurut penyelidik, pendekatan ini tidak hanya memberi manfaat kepada pengeluar tenaga tetapi juga menggalakkan penyertaan perspektif masyarakat Asli dalam sains dan teknologi moden.

Selain itu, pelaksanaan FNS-Metrics dijangka membawa kepada penggunaan tenaga yang lebih cekap, yang sangat penting memandangkan kebergantungan Australia terhadap tenaga suria semakin meningkat. Dengan permintaan untuk tenaga boleh diperbaharui yang melonjak, ramalan yang tepat adalah penting untuk mengoptimumkan penjanaan tenaga suria. Ini boleh mengurangkan kebergantungan kepada bahan bakar fosil dan membawa kepada pengurangan ketara dalam pengeluaran gas rumah hijau.

Inisiatif ini menyertai pergerakan lebih luas dalam mengintegrasikan pengetahuan ekologi tradisional ke dalam sains moden, sebuah peralihan yang mengakui kedalaman pemahaman yang dimiliki komuniti Indigenous tentang persekitaran mereka. Ia mempromosi kelestarian sambil menyediakan penyelesaian praktikal untuk isu tenaga semasa, menekankan bahawa teknologi moden dan kebijaksanaan kuno dapat bekerja seiringan.

Sebagai Australia berhasrat menjadi peneraju dalam peralihan tenaga hijau, projek seperti FNS-Metrics menyoroti pentingnya kerjasama antara pemegang pengetahuan tradisional dan penyelidik kontemporari. Pendekatan ini tidak hanya menghasilkan hasil tenaga yang lebih baik tetapi juga memperkukuh penghormatan dan pengiktirafan terhadap sistem pengetahuan Indigenous.

Melihat ke hadapan, pasukan penyelidik di CDU beraspirasi untuk mengembangkan lagi projek mereka, berkemungkinan menerapkan model mereka kepada sumber tenaga boleh diperbaharui lain seperti angin dan tenaga hidroelektrik. Kejayaan sistem FNS-Metrics boleh dijadikan teladan untuk pengintegrasian pengetahuan tradisional ke dalam pelbagai bidang sains pada masa akan datang, menggalakkan pendekatan yang lebih inklusif dalam penyelidikan dan pembangunan.

Secara kesimpulan, gabungan AI dan pengetahuan bermusim Bangsa Pertama dalam ramalan tenaga suria menggambarkan masa depan yang menjanjikan untuk tenaga boleh diperbaharui di Australia. Tidak hanya kolaborasi ini membuka jalan bagi peningkatan keberkesanan dan ketepatan dalam pengurusan tenaga suria, tetapi juga menghormati dan memperbaharui sumbangan masyarakat Indigenous kepada pengetahuan ilmiah. Ketika dunia berdepan dengan perubahan iklim dan cabaran tenaga, pelajaran dari pendekatan inovatif ini boleh memberi inspirasi kepada inisiatif serupa di seluruh dunia.