Google Kembangkan Groundsource Berbasis Gemini untuk Prediksi Banjir Bandang dari Arsip Berita

Google memperkenalkan Groundsource, sebuah inisiatif baru yang memanfaatkan Gemini untuk membantu memperkirakan risiko banjir bandang (urban flash floods) dengan cara yang tidak lazim: menambang arsip laporan publik dan berita lama, lalu mengubahnya menjadi basis data kejadian banjir yang rapi dan bisa dipakai melatih model prediksi.

Selama ini, banjir bandang dikenal sulit diprediksi karena terjadi cepat dan sangat lokal, sementara data historis berkualitas untuk melatih model AI sering kali tidak tersedia merata. Google menyebut “kekosongan data” tersebut menjadi hambatan besar dalam membangun peringatan dini yang andal—terutama di wilayah yang minim infrastruktur pemantauan cuaca.

Untuk menutup celah itu, Google menggunakan Gemini untuk menganalisis sekitar 5 juta artikel berita dari berbagai negara. Dari proses tersebut, sistem mengidentifikasi lebih dari 2,6 juta peristiwa banjir historis di lebih dari 150 negara, lalu memetakannya secara presisi dengan bantuan data geografis (termasuk Google Maps) sehingga menjadi arsip kejadian yang terstruktur.

Dengan dataset Groundsource ini, Google melatih model yang diklaim membuat kemajuan nyata dalam memprediksi banjir bandang di area perkotaan hingga 24 jam lebih awal. Prediksi tersebut kemudian ditampilkan melalui Flood Hub, yang kini menambahkan informasi risiko banjir bandang perkotaan di berbagai negara.

Meski demikian, Google mengakui pendekatan ini memiliki keterbatasan. Model saat ini memetakan risiko pada area sekitar 20 kilometer persegi, sehingga resolusinya belum setajam sistem peringatan yang bertumpu pada jaringan pemantauan lokal yang sangat rapat. Selain itu, akurasinya juga disebut masih kalah dibanding sistem seperti peringatan banjir dari U.S. National Weather Service, antara lain karena model Google tidak menggunakan data radar lokal yang memantau curah hujan secara real-time.

Namun, justru di situlah Google menempatkan nilai utamanya: Groundsource dirancang agar tetap berguna bagi wilayah yang tidak memiliki radar cuaca mahal atau catatan meteorologi jangka panjang. Dengan menjadikan arsip laporan publik sebagai “jejak sejarah” yang bisa dipelajari AI, Google berharap sistem ini dapat memperkuat kesiapsiagaan dan koordinasi respons bencana di lebih banyak tempat.