Badan Riset dan Inovasi Nasional (BRIN) mengintegrasikan teknologi agentic AI ke dalam sistem pemantauan untuk meningkatkan akurasi prediksi cuaca antariksa. Inovasi ini diperkenalkan oleh Peneliti Riset Antariksa BRIN, Tiar Dani, dalam kolokium mingguan pada Rabu (13/5/2026) guna mengatasi keterbatasan metode konvensional, sebagaimana dilansir dari Detik iNET.
Penerapan kecerdasan buatan ini bertujuan menciptakan hasil prakiraan yang lebih presisi sekaligus otomatis. Namun, Tiar Dani memberikan catatan bahwa ketergantungan sepenuhnya pada AI memiliki risiko teknis, terutama terkait kapasitas memori pada model bahasa besar yang digunakan saat ini.
"Kadang kalau misalnya saya pribadi pakai Gemini pagi, siang menjelang sore agak ngaco karena LLM ada context windows, jadi dia akan mengingat ada tokennya. Ada batasan dalam mengingat apa yang sudah dia kerjakan," terangkan Dani, Peneliti Riset Antariksa BRIN.
Kelemahan memori tersebut dapat menyebabkan sistem mengalami halusinasi informasi jika tidak dikelola dengan batasan parameter yang ketat. Oleh karena itu, BRIN tetap melibatkan peran manusia untuk menjaga unsur subjektivitas dan validasi dalam proses analisis data cuaca.
Penggunaan teknologi ini diklaim mempermudah kerja ilmuwan dibandingkan metode terdahulu yang memakan waktu lama. Sebelum transformasi digital, prediksi cuaca bergantung pada input data satelit dan lapangan secara manual, yang kemudian dianalisis oleh ilmuwan muda menjadi draf prediksi 24 jam sebelum divalidasi tim ahli.
Evolusi monitoring cuaca antariksa di Indonesia telah berlangsung sejak 2013 lewat buletin cetak, hingga bergabung dengan International Space Environment Service (ISES). BRIN kemudian menciptakan Space Weather Information and Forecast Services (SWIFtS) sebagai sistem informasi terintegrasi.
Langkah terbaru BRIN adalah pengembangan Space Weather Intelligent Forecasting System (SWx AI) yang dirancang untuk bekerja lebih cepat dan otomatis. Sistem ini memanfaatkan LLM Gemini 2.5 Flash yang difokuskan pada pengolahan data dalam rentang waktu 24 jam terakhir.
"Dibangun dengan cara kerja sesuai di riset-riset antariksa, dengan memanfaatkan model-model dengan skema agentic tadi, kami membuat SWx AI untuk mencari data otomatis Matahari dan melihat prediksi dengan berbagai cara," ujar Dani.
Pengembangan SWx AI juga mencakup kemampuan untuk melakukan ringkasan data visual dan teks secara mendalam. Hal ini dilakukan untuk meminimalkan beban kerja forecaster sekaligus memastikan data yang dihasilkan tetap valid dan objektif.
"Mulai melihat gambar, melakukan summary, tujuannya menghindari halusinasi di desain dengan cara membatasi data temporal dan aturan-aturan yang sifatnya deterministic," sambung Dani.
