Artificial Intelligence serta Kaitannya dengan Revolusi Industry 4.0



Original Source Here

Artificial Intelligence serta Kaitannya dengan Revolusi Industry 4.0

Revolusi industry 4.0 merupakan babak baru dimana proses automatisasi muncul dari teknologi kecerdasan buatan bergabung dengan teknologi lain seperti teknologi nano, percetakan 3D, mobile computing, internet of things, komputer kuantum, dan bioteknologi. Dari sanalah muncul berbagai hal yang sangat cepat, dimana dulu semua pekerjaan di lakukan secara tradisional dan melibatkan manusia sekarang sudah tidak berlaku lagi. Contohnya muncul E-commerce serta situs-situs yang membantu perekenomian kreatif.

Dalam perkembangan revolusi industry 4.0, di dukung oleh beberapa teknologi utama. Menurut survey yang dilakukan oleh Gartner (Bandan konsultasi yang sering melakukan survey) ada 10 teknologi digital yang akan mendominasi serta menjadi dasar perkembangan revolusi industry 4.0. salah satu teknologi tersebut adalah Artificial Intelligence (AI).

Top Strategi Technology Trends for 2021

Jadi sebenarnya apa itu Artificial Intelligence??

Menurut John McCarthy (1956) Artificial Intelligence adalah proses untuk mengetahui dan memodelkan proses–proses berpikir manusia dan mendesain mesin agar dapat menirukan perilaku manusia. Cerdas, berarti memiliki pengetahuan ditambah pengalaman, penalaran (bagaimana membuat keputusan dan mengambil tindakan), moral yang baik.

Setelah mengetahui pengertian AI beserta kaitannya dengan Revolusi Industry 4.0, bagaimana kalau kita membahas AI secara lebih mendalam.

Sejarah Artificial Intelligence.

Sejarah AI dimulai sejak tahun 1950 ketika Alan Touring menemukan metode test perilaku cerdas. Alan touring merupakan seorang peneliti matematika dan komputer. Beliau merupakan peneliti komputer modern yang memikirkan pemakaian komputer untuk berbagai keperluan. Beliau mengatakan bahwa komputer dapat menjalankan berbagai program, yang pada saat itu komputer hanya digunakan untuk keperluan matematika. Dari situ terciptalah mesin turing, yang merupakan mesin yang dapat menjalankan sekumpulan perintah. Setelah itu diperkenalkan pula Turing Test yang dimuat dalam jurnal Computering Machinery and Intelligence.

Perkembangan AI tidak terlepas dari McCarthy, beliau dikenal sebagai bapak AI. Pada tahun 1956 para ahli komputer mengadakan konferensi Dartmouth, saat ini lah McCarthy mengenalkan gagasan pengembangan Artificial Intelligence. 2 tahun kemudian, tepatnya pada tahun 1958 McCarthy meciptakan bahasa pemrograman tingkat tinggi LISP. LISP kemudian menjadi standar bahasa pemrograman AI yang masih digunakan hingga saat ini. Saat ini lah awal perkembangan AI dimulai.

Namun, karena AI merupakan suatu ilmu yang ekslusif dalam artian tidak semua orang mempelajarinya, sehingga kurang lebih dalam jangka waktu 20 tahun tidak terjadi perkembangan AI yang signifikan. Hal ini terjadi karena minimnya pengetahuan dari produk yang dihasilkan, hanya produk manipulasi sederhana yang sukses pada saat ini.

Setelah 20 tahun tidak terjadi perkembangan yang signifikan, pada tahun 1980-an AI mengalami perkembangan kedua yang terjadi selama kurang lebih satu decade, setelah Hinton bersama beberapa temannya dari universitas Toronto memperkenalkan risetnya tentang Back Propagation. Dengan dukungan Yann LeCun, berkembang berbagai metode yang menjadi awal AI modern, diantaranya Neural Network dan Multi Layer Neural Network. Namun lagi-lagi setelah mengalami perkembangan, karena kurangnya perangkat keras yang memaidai perkembangan AI kembali tidak memberikan progres yang signifikan.

Baru setelah tahun 2009, munculah GPU server yang merupakan perangkat yang mampu melakukan pemrosesan data dengan cepat. Pekembangan AI semakin pesat setelah perusahaan-perusahaan besar seperti Google menggunakan AI sebagai layanan aplikasinya. Google memanfaatkan AI sebagai mesin pencari pintar.

Kategori Artificial Intelligence.

Kategori AI dapat dibedakan menjadi 2 yaitu:

a). Weak AI (Lemah)

Weak AI sering disebut dengan kecerdasan buatan sempit, yang berarti sistem AI yang dibuat dan dilatih untuk melakukan suatu pekerjaan tertentu saja. Misalnya, asisten pribadi virtual seperti Apple Siri, Amazon Alexa, Google Assistant dan lain sebagainya.

b). Strong AI (Kuat)

Strong AI yang berarti sistem AI dengan kemampuan kognitif (pengetahuan) manusia secara umum (common). Contoh dari penerapan kategori ini adalah sistem rekomendasi dalam eCommerce, media sosial, dan contoh yang lainnya. Dimana, algoritma tersebut mampu untuk memberikan request hasil pencarian dari user saat mengakses aplikasi atau website dalam internet.

Jenis jenis Artificial Intelligence.

Dilihat dari perkembangannya, AI di kategorikan menjadi 3 yaitu :

a). Artificial Narrow Intelligence (ANI)

Artificial Narrow Intelligence (ANI) merupakan AI yang diterapkan guna mempermudah pekerjaan manusia dalam menyelesaikan pekerjaan sederhana. Contohnya asisten virtual, face recognition, voice regognition dan chatbot.

b). Artificial General Intelligence (AGI)

Artificial General Intelligence (AGI) merupakan penerapan AI yang kecerdasannya setara dengan kecerdasan manusia. Pada tahap ini AI dapat melakukan pekerjaan manusia seperti bekerja, belajar, memasak hingga bersosialisasi. Contohnya penerapan AGI adalah robot shopia yang dikembangkan oleh perusahaan Hanson Robotic di Hong Kong.

c). Artificial Super Intelligence (ASI)

Artificial Super Intelligence (ASI) merupakan penerapan AI yang dapat mengalahkan kecerdasan manusia dimana semua pekerjaan dapat dilakukan secara otomatis.

Penerapan Artificial Intelligence.

Setelah membahas sejarah, kategori dan jenis-jenis AI, sekarang kita akan membahas tentang penerapan AI pada dunia nyata.

Auto kemudi pada Tesla

Saat ini penerapan AI sangat banyak dalam berbagai bidang, namun pada saat ini kita akan membahas penerapan AI dalam bidang otomotif. Pada bidang otomotif contoh penerapan AI adalah Active Driving Assistant yang telah diterapkan oleh tesla mulai tahun 2015. Dengan menggunakan fitur Active Driving Assistant (autopilot) yang dibantu oleh beberapa sensor sehingga memungkinkan pengendara untuk melepas kemudi, mendeteksi kendaraan, menyesuaikan kecepatan secara otomatis dan self parking. Dengan menggunakan fitur ini, diprediksi dapat menekan jumlah kecelakan akibat kelalai pengemudi dan kelelahan karena mengemudi jangka panjang sebanyak 90%.

Beberapa bulan yang lalu tepatnya pada bulan April, sempat heboh video autopilot tesla yang menyerah menghadapi kemacetan yang terjadi di Vietnam. Pada video tersebut terlihat bahwa sensor dapat mengenali semua objek yang berada di sekitarnya dan mencari jalan untuk melewati kemacetan, namun beberapa saat kemudian muncul tulisan “Take OverImmediately” atau segera ambil alih. Dari sini dapat disimpulkan bahwa fitur ini hanya cocok digunakan pada kondisi jalan yang tidak macet seperti tol.

Lalu bagaimana penerapan AI di Indonesia??

Penerapan Teknologi AI pada ETLE

Di Indonesia sendiri pemerintah juga sudah mulai menerapkan AI untuk meningkatkan efesiensi. Misalnya penggunaan kamera pengawas dalam memantau pelanggaran lalu lintas atau lebih dikenal dengan ETLE (Electronic Traffic Law Enforcement) atau tilang elektronik yang diprediksi mampu untuk menekan angka pelanggaran. Adapun pelanggaran-pelanggaran yang dapat di deteksi menggunakan kamera ini diantaranya :

a). Ganjil Genap

b). Penggunaan sabuk pengaman

c). Pengoperasian telepon genggam saat berkendara

d). Pelanggaran kecepatan maksimal 40 km per jam.

Bagaimana cara kerja dari kamera pengawas ini??

Kamera pengawas dapat menjangkau semua kendaraan dalam radius 30 meter dari titik kamera. Pada malam hari, pendeteksi pelanggaran juga dapat berjalan dengan baik karena kamera mengeluarkan sekelabat cahaya saat menagkap gambar serta rekaman gerak pengemudi. Dalam proses penilangan, rekaman kamera di pantau langsung oleh petugas kepolisian. Gambar yang berhasil di tangkap akan di validasi oleh petugas. Jika valid, petugas akan mengirimkan surat pelanggaran melalui pos atau email berdasarkan data yang ada di kepolisian. Di dalam surat tersebut akan tertulis jenis pelanggaran, bukti pelanggaran serta biaya konsekuensi dari pelanggaran yang telah dilakukan.

Bagaimana kamera tersebut dapat mengidentifiksi pelanggaran yang terjadi???

Ternyata disinilah AI berperan. Pada teknologi kamera ANPR dan Cek Point yang digunakan dalam ETLE telah diterapkan konsep AI.

Kamera Automatic Number Plate Recognition

ANPR (Automatic Number Plate Recognition) merupakan kamera yang mempunyai perangkat lunak yang berfungsi untuk menangkap gambar plat nomor kendaraan secara otomatis dan real time, kamera jenis ini sering di temui pada sistem parkir otomatis. Dalam menangkap gambar plat nomor kendaraan, ada beberapa tahap yang dilakukan oleh kamera :

a.) lokalisasi gambar

b). Orientasi dan perhitungan plat nomor

c). Normalisasi (Mengatur kontras dan kecerahan gambar plat nomor)

d). OCR (Optical character recognition) mengubah gambar menjadi teks

e). Analisi sintaks atau Geometri (menentukan susunan teks)

Kamera Cek Point

Kamera cek point memiliki kemampuan yang melebihi kamera ANPR. Kamera ini bukan hanya mampu mengenali plat nomor kendaraan tetapi dapat memberikan detail lengkap mengenai kenderaan tersebut seperti jenis kendaraan, warna, merk kendaraan serta kecepatannya. Fitur utama dari kamera ini adalah mendeteksi pelanggar yang tidak menggunakan sabuk pengaman dan aktivitas lain yang dapat menganggu konsentrasi saat berkendara seperti bermain ponsel.

Dampak perkembangan Artificial Intelligence.

Namun bagai dua sisi mata uang, selain memberikan banyak dampak positif, ternyata perkembangan AI pula memberikan dampak negatif bagi kehidupan manusia. Adapun dampak yang sangat terasa saat ini adalah hilangnya lapangan kerja dan pemindahan tenaga kerja secara ekonomi semua menggunakan komputer maupun robot. Contoh konkrit dari peristiwa ini dilakukan oleh perusahaan Fukoku Mutual Life Insurance yang mengganti 34 karyawan dalam menghitung pembayaran asuransi dengan teknologi AI Watson Explorer milik IBM pada tahun 2017. Dengan penerapan AI dipercaya dapat meningkatkan produktifitas sebanyak 30%.

10118167 – Siti Rahmawati Zainuddin

Program Studi Teknik Informatika

Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer

Universitas Komputer Indonesia

Nasri. (2014). Kecerdasan buatan ( Artificial Intelligence ). Artificial Intelligence, 1(2), 1–10.

Batubara, Nur Arkhamia dan Rolly Maulana Awangga. (2020). Tutorial Object Detection Plate Number with Convolution Neurak Network (CNN). Bandung: Kreatif Industri Nusantara.

Fonna, Nurdianita. (2019). Pengembangan Revolusi Industri. Bandung: Kreatif Industri Nusantara.

AI/ML

Trending AI/ML Article Identified & Digested via Granola by Ramsey Elbasheer; a Machine-Driven RSS Bot

%d bloggers like this: