Sulseltimes.com, Internasional, Selasa, 15/09/2026 — Nvidia sedang membangun kembaran Bumi dalam bentuk digital bernama Earth-2, sebuah platform cloud yang mampu mensimulasikan skenario cuaca ekstrem, termasuk banjir dengan dampak hingga tiga kali lebih parah dari bencana nyata.
- Nvidia membangun kembaran Bumi digital Earth-2
- Skenario banjir berdampak 3 kali lebih parah
- Tiga model utama Earth-2 dirilis terbuka
- Biaya simulasi turun dari 3 juta dolar AS ke 60.000 dolar AS per tahun
- Perusahaan pemodelan risiko dan konsultan sudah memakai teknologi ini
Earth-2 menggabungkan model kecerdasan buatan (AI), simulasi fisika yang dipercepat kartu grafis (GPU), data pengamatan lapangan, dan perangkat visualisasi dalam satu sistem.
Pendiri sekaligus CEO Nvidia, Jensen Huang, menjelaskan urgensi proyek ini. “Bencana sekarang jadi hal biasa. Kekeringan bersejarah, badai dahsyat, dan banjir sekali seumur hidup muncul di berita dengan frekuensi yang bikin waswas,” kata Huang, Selasa, 15/09/2026.
Tiga Model Utama Earth-2
Pada awal 2026, Nvidia merilis keluarga model terbuka Earth-2 melalui Hugging Face dan GitHub. Tiga model utama di dalamnya masing-masing memiliki fungsi berbeda.
Earth-2 Medium Range meramal lebih dari 70 variabel cuaca hingga 15 hari ke depan. Earth-2 Nowcasting mengurusi ramalan jangka pendek, yaitu 0 hingga 6 jam, dengan ketelitian sampai skala kilometer.
Model ketiga, Earth-2 Global Data Assimilation, menyusun kondisi awal atmosfer dalam hitungan detik di GPU. Pekerjaan serupa di superkomputer konvensional memakan waktu berjam-jam.
Salah satu pihak yang sudah memakai model ini adalah Brightband, penyedia layanan ramalan cuaca berbasis AI.
Penajaman Ramalan dari 25 Kilometer ke 2 Kilometer
Salah satu pekerjaan terpenting Earth-2 adalah menajamkan ramalan cuaca yang tadinya kasar, sebuah proses yang disebut downscaling. Model cuaca sedunia membagi atmosfer menjadi kotak-kotak besar, sementara pemerintah kota, perusahaan listrik, dan petugas darurat membutuhkan informasi jauh lebih detail.
Nvidia mencontohkan penajaman dari area 25 kilometer menjadi 2 kilometer menggunakan model bernama CorrDiff. Perusahaan mengklaim CorrDiff menghasilkan keluaran 12,5 kali lebih tajam, bekerja 1.000 kali lebih cepat, dan 3.000 kali lebih hemat energi dibanding model numerik pembanding.
Nvidia juga menegaskan biaya tahunan yang tadinya sekitar 3 juta dolar AS (sekitar Rp 54 miliar) bisa ditekan menjadi sekitar 60.000 dolar AS (sekitar Rp 1,08 miliar) hanya dengan satu sistem GPU H100.
Skenario Banjir yang Belum Pernah Terjadi
Contoh paling jelas datang dari Sungai Elbe di Eropa. Perusahaan pemodelan risiko JBA Risk Management memakai Earth-2 untuk membuat 1.008 skenario cuaca musim dingin yang sebenarnya tidak pernah terjadi, setara 300 tahun data atmosfer.
Seluruh skenario dihasilkan dalam sekitar 110 jam kerja GPU Nvidia L40S yang diakses melalui cloud. Data cuaca buatan itu kemudian dimasukkan ke model hidrologi untuk melihat sampai mana sungai meluap.
Sebagian skenario menghasilkan dampak ke penduduk hingga tiga kali lebih besar dibanding banjir Elbe pada musim dingin 2023-2024 yang benar-benar terjadi. Debit sungai maksimum di kota-kota besar juga melampaui rekor sejarah sampai 50 persen.
Semua skenario tersebut masuk akal secara cuaca, namun catatan sejarah hanya memuat sedikit contoh bencana langka, sehingga perencana kota sulit menguji seberapa kuat infrastruktur mereka menghadapi kejadian ekstrem.
Pemodelan Banjir dengan Kecepatan Tinggi
Perusahaan konsultan BRLi bersama kampus teknik Toulouse INP memakai perangkat Nvidia bernama PhysicsNeMo di Sungai Têt, Prancis. Mereka melatih model AI untuk meniru cara kerja model fisika Telemac-Mascaret.
Peta perhitungan menggunakan versi asli lapangan, lengkap dengan jembatan, tanggul, dan kolam penampung air. Hasilnya, prediksi banjir enam jam ke depan selesai dalam sekitar 19 milidetik di satu GPU Nvidia A100 80 GB.
Kecepatan tersebut membuka peluang menjalankan ribuan skenario sekaligus, sebuah terobosan yang belum mungkin dilakukan dengan metode konvensional.
Teknologi kembaran Bumi digital ini menunjukkan bagaimana AI dan GPU dapat mengubah cara dunia mempersiapkan diri menghadapi bencana alam. Semakin detail simulasi yang tersedia, semakin baik perencanaan kota dan respons darurat yang bisa dilakukan.
