Sistem cerdas adalah cabang ilmu komputer, informatika, dan teknik cerdas yang berfokus pada pengembangan metode tingkat tinggi. Metode-metode ini terinspirasi oleh fenomena alam dan bertujuan untuk memecahkan permasalahan kompleks dalam konteks dunia nyata. Berkat kemampuannya, sistem cerdas dapat secara otomatis dan efisien menangani masalah kompleks di lingkungan tertentu. Keberhasilannya dicapai melalui kolaborasi antara manusia dan teknologi, mengintegrasikan aspek-aspek seperti big data, IoT (Internet of Things), jaringan seluler (3G, 4G, 5G), kecerdasan buatan (AI), robotika, analisis video, computer vision, dan augmented reality, antara lain. Artikel ini akan membahas mengenai apa itu sistem cerdas, apa pengaruhnya pada dunia digital.
Sistem cerdas adalah perangkat yang mengandalkan teknologi canggih dan memiliki kemampuan untuk memahami dan merespons lingkungan sekitar. Variasi Sistem Cerdas mencakup perangkat seperti penyedot debu otomatis Roomba, perangkat lunak pengenalan wajah, dan bahkan rekomendasi belanja Amazon yang dipersonalisasi.
Dalam lingkup departemen kami, fokus utama dibagi menjadi dua aspek utama sistem cerdas: bagaimana mesin dapat memahami lingkungannya dan bagaimana interaksi antara mesin dan lingkungan tersebut terjadi.
Pertama, pemahaman lingkungan dapat dicapai melalui teknologi visi. Studi tentang kemampuan komputer untuk memahami dan menafsirkan informasi visual dari gambar diam dan rangkaian video telah berkembang pesat sejak akhir 1950 an dan awal 1960 an. Kemajuan teknologi ini didorong oleh pertumbuhan eksponensial dalam kecepatan prosesor, kapasitas memori, dan kemajuan algoritmik.
Selain itu, bidang sistem cerdas juga berfokus pada cara sistem berinteraksi dengan manusia dalam lingkungan fisik dan sosial yang dinamis. Di masa lalu, robot memiliki sedikit otonomi dan melakukan tindakan yang sama berulang kali dalam kondisi yang dapat diprediksi. Namun, saat ini robot dianggap sebagai sistem otonom yang mampu merasakan lingkungan dan bertindak di dunia fisik untuk mencapai tujuan tertentu.
Tidak ada definisi standar tunggal tentang sistem cerdas, dan istilah ini digunakan dengan cara berbeda dari sumber berbeda. Misalnya, penyedot debu Roomba dapat dianggap sebagai sistem cerdas, namun beberapa orang berpendapat bahwa kemampuan pembelajarannya yang terbatas membatasi statusnya sebagai sistem cerdas. Sebaliknya, mobil self-driving adalah sebuah sistem cerdas atau upaya untuk menciptakannya.
Martin Molina, seorang profesor di Departemen Kecerdasan Buatan di Universitas Teknik Madrid, memberikan gambaran tentang sistem cerdas yang melibatkan bekerja di lingkungan dengan agen lain, kemampuan kognitif seperti persepsi dan kontrol tindakan, dan mengikuti prinsip perilaku berdasarkan rasionalitas. dan kecerdasan. Norma sosial, serta kemampuan beradaptasi melalui pembelajaran.
Penting untuk dicatat bahwa sistem cerdas dan kecerdasan buatan (AI) seringkali saling terkait, dan banyak yang percaya bahwa sistem cerdas harus menyertakan metode AI yang memberikan kemampuan kognitif agar dapat bekerja secara efektif. Meskipun kecerdasan buatan berupaya meniru kecerdasan manusia, kehadirannya tidak serta merta berarti adanya sistem cerdas. Misalnya, komputer yang menjalankan aplikasi berbasis AI tidak selalu merupakan sistem yang cerdas, meskipun dapat berkontribusi pada sistem yang lebih besar sebagai salah satu agennya.
Secara umum, sistem cerdas mengadopsi teknologi dan sensor berbasis Internet Protocol (IP) untuk mengumpulkan informasi dari lingkungan tertentu dan mendistribusikannya ke berbagai elemen dengan tujuan mencapai tujuan bersama.
Penting untuk dicatat bahwa hubungan erat antara dunia digital dan fisik dikenal sebagai Internet of Things (IoT). Di sisi lain, data besar memainkan peran penting karena memungkinkan sistem jenis ini mengumpulkan informasi dan pengetahuan dalam sistem. Teknologi ini juga melibatkan pembelajaran dari pengalaman melalui penggunaan kecerdasan buatan dan subbidang utamanya, pembelajaran mesin.
Berikut penjelasan karakteristik sistem cerdas:
1. Persepsi Sistem cerdas membangun representasi dunia untuk berinteraksi dengan lingkungan tertentu dan melakukan tugas yang diberikan.
2. Kontrol Tindakan Sistem cerdas memiliki kemampuan untuk menerapkan tindakan atau menghentikan tindakan untuk mencapai suatu tujuan.
3. Interaksi atau Komunikasi Sistem cerdas dapat mengintegrasikan elemen komunikasi melalui bahasa yang terpadu.
4. Penalaran yang Disengaja dan Sosial Mesin dapat membuat keputusannya sendiri untuk mencapai hasil tertentu, dengan mempertimbangkan konteks manusia.
5. Belajar Mandiri Sistem cerdas mampu mengurangi kesalahan dan meningkatkan kinerjanya dengan belajar dari pengalamannya sendiri.
6. Identifikasi Sistem cerdas dapat secara otomatis mengenali dan mengirimkan informasi spesifik melalui saluran yang berbeda.
7. Keamanan Keamanan jaringan dan komunikasi Sistem Cerdas sangat penting agar dapat berfungsi dengan baik.
8. Manajemen Jarak Jauh Sistem cerdas memungkinkan interaksi dari mana saja, memfasilitasi manajemen yang efektif.
9. Pengalaman Pengguna (UX) Untuk berinteraksi dengan pengguna, sistem cerdas memerlukan antarmuka yang dapat diakses dan disesuaikan.
10. Analisis Data Kemampuan sistem cerdas untuk memproses data dalam jumlah besar menjadi elemen penting dalam keberhasilannya.
Meskipun memiliki kesamaan mendasar Sistem Cerdas dapat menunjukkan perbedaan yang signifikan tergantung pada sektor industri yang bersangkutan. Di bawah ini adalah enam ciri dasar yang membentuk ciri-ciri sistem cerdas:
1. Sensor Teknologi sensor bertindak sebagai pengumpul data dari lingkungan sekitar dan mengirimkannya ke pusat pintar untuk diidentifikasi dan dianalisis.
2. Akuator Operator bertanggung jawab untuk menerapkan tindakan yang diidentifikasi oleh inti intelijen setelah melakukan analisis lingkungan secara real-time.
3. Lingkungan Spesifik Lingkungan spesifik mengacu pada konteks yang telah dianalisis dan dimodifikasi oleh sistem cerdas. Itu bisa tetap, terpisah, tidak disengaja, deterministik, atau diketahui.
4. Kecerdasan Dasar Inti dari kecerdasan adalah pusat operasi kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin, yang memungkinkan sistem dengan kesadaran situasional dan kemampuan untuk belajar dari pengalaman.
5. Antarmuka Pengguna (UI) Antarmuka pengguna adalah cara bagi agen eksternal untuk berkomunikasi dengan sistem cerdas dan mengubah hubungan antara sistem dan lingkungannya.
6. Agen Eksternal Agen eksternal adalah individu atau entitas yang memantau pengoperasian sistem cerdas, dan juga dapat mencakup kecerdasan buatan lainnya.
1. Ketidakpastian Sistem cerdas menghadapi ketidakpastian karena sensor atau rangsangan fisik seringkali memberikan informasi atau tindakan yang terbatas, berisik, dan tidak selalu akurat. Oleh karena itu, tindakan yang diambil oleh sistem mungkin tidak tepat karena adanya gangguan pada sensor dan keterbatasan dalam melakukan tindakan tersebut.
2. Dunia yang Dinamis Lingkungan fisik terus berubah, memerlukan keputusan cepat untuk beradaptasi dengan perubahan ini.
3. Komputasi yang Memakan Waktu Mencari jalur optimal untuk mencapai tujuan memerlukan pemrosesan komputasi yang ekstensif pada ruang keadaan yang sangat besar, sehingga memerlukan sumber daya komputasi yang besar. Bahaya pengeluaran yang berlebihan adalah bahwa kondisi global dapat berubah selama proses perhitungan, sehingga membuat rencana yang telah diperhitungkan menjadi tidak relevan.
4. Pemetaan Peralihan dari dunia 3D ke dunia 2D mengakibatkan banyak informasi yang hilang. Visi komputer sebagai bagian dari sistem cerdas menghadapi sejumlah tantangan, termasuk perubahan perspektif, perubahan pencahayaan, perubahan skala, kebisingan latar belakang atau gerakan, dan pengelompokan objek dengan variasi di dalam dan di antara lapisan.
Berikut lima penerapan sistem cerdas yang telah diadopsi perusahaan untuk meningkatkan efisiensi operasional dan pengembangan produk dan layanan:
1. Robot Otonom Robot otonom adalah sistem cerdas yang kompleks namun telah mengalami pertumbuhan pesat dan adopsi luas dalam beberapa tahun terakhir. Awalnya dirancang untuk proses industri yang penting, namun seiring berjalannya waktu, kami melihat integrasinya ke pasar konsumen dan sektor otomotif. Teknologi ini menjanjikan dan membuka peluang kerja sama baru dalam situasi berisiko tinggi.
2. Visi Komputer Visi komputer memberi komputer kemampuan untuk memahami informasi visual yang mereka terima. Untuk mengekstrak informasi dari gambar atau video, perlu diterapkan algoritma berbasis jaringan saraf. Selain memahami gambar dan video, alat ini dapat mengklasifikasikan, mendeteksi, dan melacak objek. Ini mencakup klasifikasi objek, deteksi objek, dan pelacakan objek, yang digunakan dalam berbagai konteks, termasuk mobil tanpa pengemudi.
3. Pemrosesan Bahasa Alami (NLP) Pemrosesan bahasa alami (NLP) bertujuan untuk memahami bagaimana mesin berkomunikasi dengan manusia melalui bahasa manusia. Berkat kemampuan tersebut, komputer dapat menjadi alat yang lebih canggih untuk menganalisis teks. Google, misalnya, menggunakan teknologi Neuro-Linguistic Programming (NLP) pada mesin pencari dan aplikasi terjemahan bahasanya.
4. Sistem Pakar Sistem pakar menggunakan akumulasi pengetahuan dan pengalaman masa lalu untuk membuat kesimpulan dan mensimulasikan strategi solusi. Sistem ini dirancang untuk menguasai pengetahuan dan mensimulasikan fungsi otak manusia melalui jaringan saraf, serta mengumpulkan informasi untuk memecahkan masalah kompleks, seperti analisis, pengobatan, dan diagnosis di bidang medis.
5. Analisis Emosional Analisis afektif adalah bidang kecerdasan buatan dan linguistik terapan yang mempelajari interaksi antara mesin dan manusia. Alat ini diterapkan di jejaring sosial untuk mengenali konsep dan niat orang yang menulis pesan. Dengan menggunakan kecerdasan buatan, pemrosesan bahasa alami, analisis teks, dan teknologi ilmu data, sistem ini dapat mengidentifikasi, mengekstrak, dan mempelajari informasi pribadi. Dalam konteks bisnis, analisis ini memungkinkan perusahaan untuk memahami tanggapan pelanggan terhadap produk atau layanan tertentu.
Sistem Cerdas telah merambah berbagai sektor dan memberikan peluang yang tidak terbatas. Berkat dampaknya yang luas, sistem cerdas memberikan manfaat besar bagi banyak industri, mengubah kehidupan pribadi dan profesional kita. Di bawah ini adalah beberapa contoh aplikasi Sistem Cerdas yang mencerminkan kontribusinya terhadap berbagai sektor industri:
1. Transportasi Sistem cerdas diterapkan dalam berbagai aspek transportasi, termasuk pengendalian lalu lintas, analisis arus lalu lintas, pemantauan kemacetan, koordinasi armada pengiriman, pengembangan kendaraan otonom, serta perencanaan dan manajemen sistem transportasi umum. Sistem Cerdas juga berkontribusi dalam pencegahan kecelakaan melalui teknologi yang dapat mendeteksi potensi bahaya di jalan.
2. Luar Angkasa Penerapan sistem cerdas dalam industri luar angkasa mencakup kontrol kokpit maskapai penerbangan, manajemen drone, pemantauan pesawat ruang angkasa, perencanaan misi, serta panduan dan navigasi tingkat lanjut. Teknologi ini juga digunakan dalam pengendalian lalu lintas udara untuk meningkatkan keselamatan dan efisiensi penerbangan.
3. Identifikasi Manusia Sistem cerdas berperan dalam pengawasan visual dan pemantauan biometrik, seperti pengenalan wajah atau sidik jari, serta pengenalan karakter atau ucapan. Teknologi ini berperan penting dalam keamanan dan manajemen akses terkait identifikasi individu.
4. Industri Manufaktur Di sektor manufaktur, sistem cerdas mendukung robotika dan otomasi canggih, sistem otonom, diagnostik dan perbaikan peralatan, manajemen inventaris, dan inspeksi visual. Hal ini bertujuan untuk meningkatkan efisiensi produksi dan kualitas produk.
5. Pendidikan Sistem cerdas diterapkan dalam berbagai konteks pendidikan, mulai dari bimbingan belajar, mengidentifikasi gaya belajar siswa, sistem tanya jawab, hingga perencanaan dan penjadwalan kursus. Pembelajaran online interaktif juga menggunakan teknologi ini untuk meningkatkan pengalaman belajar.
6. Klimatologi Di bidang ilmu iklim, sistem cerdas berkontribusi terhadap prakiraan cuaca, sistem peringatan dini terhadap bencana alam seperti angin topan atau tsunami, penelitian dan pemantauan lapangan, serta pencitraan dan analisis data dari satelit. Hal ini mendukung pemahaman yang lebih baik tentang perubahan iklim.
7. Pengecer Penerapan sistem cerdas di sektor ritel mencakup rekomendasi belanja online, terminal titik penjualan (POS) yang cerdas, papan reklame digital pribadi, serta perencanaan dan pengiriman produk yang efisien.
8. Otomatisasi Rumah Dalam konteks otomatisasi rumah, Sistem Cerdas mengontrol peralatan pintar, pengatur suhu, pencahayaan, dan hiburan. Hal ini memberikan kenyamanan dan efisiensi energi bagi penghuni rumah.
9. Kesehatan Masyarakat Di sektor kesehatan masyarakat, sistem cerdas digunakan dalam perawatan medis, diagnosis medis, pemantauan pasien jarak jauh, pengelolaan krisis kesehatan seperti pandemi COVID-19, pendeteksian pola kekerasan, dan rekayasa biomedis. Hal ini mendukung penyedia layanan kesehatan dalam memberikan layanan yang lebih efektif dan responsif.
Sistem cerdas adalah perangkat yang mengandalkan teknologi canggih dan memiliki kemampuan untuk memahami dan merespons lingkungan sekitar. Secara umum, sistem cerdas mengadopsi teknologi dan sensor berbasis Internet Protocol (IP) untuk mengumpulkan informasi dari lingkungan tertentu dan mendistribusikannya ke berbagai elemen dengan tujuan mencapai tujuan bersama.
Buat bisnis Anda menjadi lebih optimal dalam pengelolaannya dengan menggunakan platform ERP. IDMETAFORA ERP merupakan salah satu software terbaik yang harus dicoba untuk pengelolaan bisnis Anda. IDMETAFORA ERP memiliki fitur-fitur canggih sehingga dapat membuat bisnis Anda lebih mudah dalam pengelolaan dan pastinya lebih maju.
Kesempatan lowongan magang terbaru di tahun 2024
Baca Selengkapnya..