Menurut sebuah studi yang dilakukan oleh Institut Fisika Atmosfer di bawah Akademi Ilmu Pengetahuan Cina, hasil gandum musim dingin di Cina utara dapat diprediksi lebih baik dengan model ramalan hibrida baru yang didukung oleh pembelajaran mesin (machine learning).
Cina merupakan produsen dan konsumen gandum terbesar di dunia. Oleh karena itu, perkiraan hasil yang akurat menjadi perhatian utama para peneliti.
Model hibrida baru mengusulkan pendekatan yang menggabungkan pembelajaran mesin dan prediksi atmosfer dinamis, sebagaimana dilaporkan Xinhua.
Dikembangkan oleh para ilmuwan Cina dan Amerika, model baru tersebut diterapkan di Cina utara selama periode submusim ke musim.
Dalam sebuah bentuk model statistik, pembelajaran mesin lebih menggambarkan hubungan non-linier antara input dan perkiraan, serta memiliki keunggulan yang jelas dalam perkiraan hasil dibandingkan dengan model linier.
Hasil penelitian menunjukkan bahwa model hibrida umumnya mengungguli model konvensional. Perbedaan nilai satu metrik menunjukkan seberapa jauh perbedaan nilai prediksi dari nilai sebenarnya.
Hasil studi ini juga menunjukkan bahwa model baru dapat mencapai hasil prediksi terbaik tiga atau empat bulan sebelum musim panen.
Penelitian ini menunjukkan bahwa penggabungan pembelajaran mesin dan prediksi atmosfer dinamis merupakan alat yang berguna untuk memperkirakan hasil pertanian. Karenanya, teknologi ini dapat memberikan dukungan kepada praktisi pertanian, pembuat kebijakan, dan perusahaan asuransi pertanian.
Studi ini pun telah diterbitkan dalam jurnal Remote Sensing, Weather, and Forecasting, dan Atmospheric and Oceanic Science Letters.
http://dlvr.it/SPS6Bt
