NASA Kecolongan, AI Temukan Asteroid Penghancur Bumi

Redaksi, CNBC Indonesia
09 August 2023 21:20
Ilustrasi Asteroid Oumuamua. (Foto: ESO/M. Kornmesser via Wikimedia Commons (CC-BY-SA-4.0))
Foto: Ilustrasi Asteroid Oumuamua. (Foto: ESO/M. Kornmesser via Wikimedia Commons (CC-BY-SA-4.0))

Jakarta, CNBC Indonesia - Teknologi kecerdasan buatan (AI) sekali lagi memamerkan kebolehannya 'mengalahkan' manusia. Menurut laporan terbaru, algoritma AI mampu mendeteksi asteroid pembunuh yang terbang melintasi Bumi.

Algoritma AI yang dinamai 'HelioLinc3D' sejatinya diciptakan untuk fasilitas Vera Rubin Observatory di Chile Utara. Lantas, algoritma tersebut mengidentifikasi asteroid berbahaya yang terlewat dari pengidentifikasian mata manusia, dilaporkan New York Times, Rabu (9/8/2023).

Asteroid yang dinamai 2022 SF289 tersebut berukuran kira-kira 600 kaki dan diprediksi akan menjangkau Bumi pada jarak 140.000 mil. Sebagai gambaran, jarak itu sekitar setengah jarak Bumi ke Bulan.

Ukuran asteroid ini sebenarnya terhitung kecil, sehingga sulit teridentifikasi mata manusia. Namun, dampaknya dikatakan bisa menghancurkan seluruh kota atau negara jika sampai menghantam Bumi.

Kabar baiknya, asteroid ini belum akan sampai ke Bumi dalam waktu dekat. Namun, fakta bahwa AI bisa mendeteksinya setelah tim NASA melewatkannya, merupakan sebuah pencapaian luar biasa.

Apalagi, fasilitas Rubin Observatory sejatinya belum beroperasi penuh. Nantinya, menurut laporan Times, fasilitas ini akan memotret kondisi langit setiap 3 malam sekali.

Dengan algoritma yang menemaninya, maka kamera itu bisa mengumpulkan banyak data langit yang berguna untuk pengetahuan manusia.

"Dengan mendemonstrasikan kondisi dunia via software di Rubin, kita bisa mendeteksi ribuan asteroid berbahaya," kata peneliti University of Washington, Ari Henze, dikutip dari Futurism.

"Penemuan dari 2022 SF289 akan membuat kita semua aman," ia memungkasi.


(fab/fab)
[Gambas:Video CNBC]
Next Article NASA Bikin Pesaing ChatGPT, Bisa Ngobrol sama Pesawat

Tags

Related Articles
Recommendation
Most Popular