Month: November 2019

Inovasi Dari Komputer Kuantum

Inovasi Dari Komputer Kuantum

Inovasi Dari Komputer Kuantum – Bayangkanlah satu lampu di kamar Anda hidup dan mati dalam waktu yang bersamaan. Atau seekor kucing yang hidup dan mati dalam sementara yang bersamaan. Bisakah Anda membayangkannya? Tentu ini sukar dibayangkan.

Fenomena “hidup dan mati” secara sejalan itu akan kita temui dalam computer kuantum. Jenis computer ini pakai fenomena yang disebut superposisi, yaitu fenomena kuantum yang terlalu mungkin dua situasi tidak sama atau bertolak belakang terjadi dalam sementara yang bersamaan. Fenomena ini terjadi pada benda berukuran sangat kecil layaknya atom, bukan pada kucing atau ball lamp. sbotop

Para Perusahaan-perusahaan raksasa teknologi informasi layaknya Google, Microsoft, dan IBM kini tengah berlomba merealisasikan sebuah teknologi yang pada jaman mendatang dipercaya bisa berdampak besar bagi kehidupan manusia.

Inovasi Dari Komputer Kuantum

Mereka berlomba untuk merealisasikan computer kuantum, sebuah mesin penghitung yang pakai fisika kuantum dalam sistem penghitungannya. Mesin ini diprediksi akan memiliki kebolehan yang jauh melebihi computer yang kita pakai sementara ini. https://www.americannamedaycalendar.com/

Komputer yang biasanya kita pakai sekarang udah memberikan begitu banyak manfaat yang bisa saja tidak bisa dibayangkan oleh orang tua kita puluhan tahun silam. Komputer “klasik” ini bisa kita pakai untuk hal simple layaknya menghitung harga barang belanjaan, menyebabkan tugas sekolah, berkomunikasi lewat fasilitas sosial, hingga mengetahui wajah dan nada kita lewat kecerdasan buatan yang dimilikinya.

Manfaat yang tak terbayangkan sementara ini akan bisa terwujud pada jaman mendatang bersama dengan terwujudnya computer kuantum. Bagaimana computer kuantum bekerja? Dan bagaimana computer kuantum bisa memiliki kebolehan yang jauh melampaui computer kita sementara ini? Tulisan ini mengatakan inovasi yang begitu ambisius dan langsung bisa diwujudkan tersebut.

Komputer klasik

Komputer yang kita gunakan saat ini memproses segala informasi dalam kombinasi angka biner yang disebut bit (kependekan dari binary digit). Sebuah bit dapat berupa “1” atau “0”. Ini seperti sakelar di rumah kita yang jika kita tekan akan menghidupkan lampu di kamar dan jika kita tekan lagi akan mematikan lampu. Apa yang terlihat pada layar komputer kita saat ini adalah hasil pemrosesan dari kombinasi banyak bit.

Untuk contoh, jika kita punya dua buah bit, angka desimal 2 akan diwakilkan sebagai kombinasi bit “10” (satu-nol, bukan angka sepuluh). Dua buah bit dapat merepresentasikan angka desimal sebanyak 22 yang dimulai dari “00” yang merepresentasikan nol, “01” merepresentasikan angka desimal 1, “10” merepresentasikan angka desimal 2, dan “11” merepresentasikan angka desimal 3.

Semakin banyak bit yang kita punya semakin banyak angka desimal yang bisa direpresentasikan dan diproses, sesuai dengan rumus 2n, dengan n adalah jumlah bit. Semakin banyak bit yang digunakan dalam sebuah komputer, semakin banyak informasi yang dapat diproses oleh komputer; yang berarti semakin baik kinerja komputer tersebut dalam melakukan tugas-tugas penghitungan yang rumit.

Superposisi kuantum

Sekarang, bayangkan bagaimana jika informasi dalam bit yang tadinya hanya berupa “0” atau “1” dapat sekaligus berupa “0” dan “1” pada waktu yang bersamaan. Komputer kuantum memanfaatkan fenomena yang dinamakan superposisi, yakni fenomena kuantum yang memungkinkan dua keadaan berbeda terjadi dalam waktu yang bersamaan.

Dalam dunia mikroskopis, molekul, atom, atau elektron mampu berperilaku amat aneh dan amat tidak sama dengan dunia makroskopis yang mampu kita amati tanpa mikroskop. Benda-benda di dunia mikroskopis mampu berada di dua situasi yang tidak sama dalam satu waktu. Ini susah dibayangkan bagi kita yang terbiasa mengindera benda-benda di kurang lebih kita yang hanya mampu berada dalam salah satu berasal dari dua situasi saja dalam satu waktu.

Sebagai gambaran, kita mampu ibaratkan lampu sebagai elektron, sesudah itu hidup dan matinya lampu kita ibaratkan dengan dua situasi elektron. Di dunia mikroskopis kita mampu mendapati “lampu kuantum” ini hidup dan mati di waktu yang sama.

Seorang Fisikawan Austria Erwin Schrödinger mempunyai dongeng menarik tentang fenomena superposisi. Ia berkhayal seekor kucing yang berada di dalam kotak terisolasi dan membuka dengan dunia kuantum. Kucing Schrödinger ini sepanjang berada di dalam kotak berada dalam dua situasi yang tidak sama dalam satu waktu, yaitu hidup dan mati. Bukankah itu amat aneh dan tidak kemungkinan berlangsung di dunia makroskopis yang biasa kita lihat? Tapi layaknya itulah dunia kuantum.

Komputer kuantum memanfaatkan fenomena superposisi dalam proses penghitungannya. Sebagai alih-alih menghitung bit demi bit atau kombinasi bit demi kombinasi bit dalam satu waktu, komputer kuantum dapat menghitung secara bersamaan terhadap banyak bit atau kombinasi bit dalam satu waktu.

Secara fisik, keadaan kuantum pada komputer kuantum bisa direalisasikan oleh benda-benda kecil seukuran molekul (10-10 meter) atau yang lebih kecil. Sebagai contoh, elektron memiliki sifat intrinsik menyerupai batang magnet yang dinamakan spin. Seperti magnet, elektron dapat menunjuk ke satu arah tertentu, atas atau bawah. Dengan dua arah spin elektron yang berlawanan ini ibarat bit “0” dan “1” pada komputer klasik.

Keadaan kuantum pada spin elektron biasa dituliskan dengan |0〉 ketika menunjuk arah bawah, |1〉 ketika menunjuk ke atas, atau a|0〉 + b|1〉 ketika menunjuk ke atas dan ke bawah sekaligus. Tanda | 〉 disebut dengan “ket”, adalah representasi matematis dari suatu keadaan kuantum.

Inovasi Dari Komputer Kuantum

Penghitungan paralel

Bayangkan sebuah komputer klasik dengan dua bit, komputer ini hanya dapat melakukan penghitungan terhadap kombinasi bit “00”, “01”, “10”, atau “11” saja dalam satu waktu. Sekarang, jika kita punya sebuah komputer kuantum dengan dengan dua buah qubit (dibaca kiubit) (kependekan dari quantum bit), sebutan untuk bit dari komputer kuantum, komputer kuantum dapat melakukan penghitungan terhadap keempat kombinasi |00〉, |01〉, |10〉, dan |11〉 sekaligus dalam satu waktu.

Dalam pc kuantum, jadi banyak kuantitas qubit N yang digunakan dapat jadi banyak keadaan kuantum yang dapat digunakan untuk mengkalkulasi secara serentak, yang dirumuskan sebagai 2N. Tiap tambahan sebuah qubit dalam sebuah pc kuantum, kuantitas keadaan kuantum yang dapat digunakan dalam penghitungan dapat jadi dua kali lipat. Peningkatan kuantitas qubit dapat menaikkan kebolehan komputasi pc kuantum secara eksponensial.

Hal ini amat beruntung kecuali kami menghitung super rumit yang melibatkan amat banyak angka layaknya menghitung reaksi kimia berasal dari atom-atom di dalam sebuah material yang jumlahnya sanggup mencapai ribuan triliun. Apabila kita punya 128 qubit saja, kita akan punya 2128 atau 3,402823669×1038 (3,402823669 diikuti 38 angka nol) keadaan, ini jumlah yang lebih banyak dari jumlah atom dalam satu liter air.

Bisa kita membandingkan secara kasar bagaimana kinerja komputer kuantum dapat melampaui kinerja komputer klasik kita. Bayangkan jika kita punya 16 buah komputer klasik yang bekerja secara paralel dengan tiap-tiap komputer memiliki kecepatan pemrosesan 2 GHz (giga Hertz), yang berarti dapat memproses 2 miliar informasi dalam satu detik. Kita dapat melakukan 32 miliar (16 × 2 miliar) penghitungan tiap detiknya dengan 16 komputer tersebut.

Apabila kita punya satu buah saja komputer kuantum dengan 8 qubit saja, yang berarti mempunyai 256 keadaan, dan memiliki kecepatan pemrosesan yang sama yaitu 2 GHz, itu berarti kita dapat melakukan 256 dikalikan dengan 2 miliar. Ini sama dengan 512 miliar penghitungan setiap detiknya. Bayangkan betapa jauh perbedaanya dengan jumlah qubit setengah saja dari jumlah komputer klasik!

Apa yang sanggup dilakukan computer kuantum?

Dengan computer kuantum diinginkan penghitungan-penghitungan super rumit yang melibatkan angka di dalam jumlah yang sangat banyak sanggup dilakukan. Farmakolog sanggup mengkalkulasi bagaimana tiap-tiap atom di dalam sebuah obat sanggup bereaksi pada sejumlah virus dengan lebih cepat dan cermat untuk membuahkan obat yang lebih ampuh melawan penyakit.

Ilmuwan material sanggup merancang material-material baru yang sanggup mengonversi energi panas atau cahaya dari matahari secara lebih efisien. Klimatolog sanggup memprakirakan dengan lebih cermat perubahan cuaca ekstrem akibat perubahan iklim international sehingga pemerintah sanggup lakukan antisipasi untuk mengurangi pengaruh buruknya.

Anda mungkin tidak bakal pakai computer kuantum untuk meng-update standing tempat sosial, gara-gara itu bermakna fungsi computer kuantum bakal menjadi mubazir. Tapi, farmakolog, fisikawan, kimiawan, hingga ilmuwan computer bakal sangat terbantu dengan adanya computer kuantum. Akan tambah banyak inovasi-inovasi yang berfungsi bagi kelangsungan hidup manusia yang bakal dihasilkan dari penghitungan mereka pakai computer kuantum.

Artificial Intelligence Indonesia

Artificial Intelligence Indonesia

Artificial Intelligence Indonesia – Kecerdasan buatan atau Bahasa canggihnya Artificial Intelligence (AI) kini sudah diterapkan di kehidupan sekarang, disadari atau tidak. Contoh sederhana, Google Lens. Google Lens merupakan teknologi pengenalan gambar yang dikembangkan oleh Google, yang dirancang untuk membangkitkan informasi yang relevan berkenaan objek yang diidentifikasi memakai kesimpulan visual.

Seseorang bisa menggunakan Google Lens ini dengan mengambil gambar baru atau gambar yang sudah tersimpan di ponsel. Hanya tinggal memilih apps Google Lens untuk mengaktifkannya, gambar yang diambil atau sudah ada tadi langsung diteliti oleh Google Lens. Seperti merek atau nama sebuah barang. sbobet88

Artificial Intelligence Indonesia

Google Lens itu salah satu bentuk kecerdasan buatan yang menurut CEO Google Sundar Pichai cukup memberikan orang kemudahan. www.mrchensjackson.com

Teknologi kecerdasan buatan atau artificial intelligence (AI) pelacak rute penyelundupan satwa langka dilindungi bernama Pangolin buatan tim milenial Indonesia berhasil menjuarai kontes Zoohackathon 2019 di Kinabalu, Malaysia.

“Kita keluar sebagai juara satu di Zoohackton 2019 Kinabalu dengan software berbasis teknologi AI yang bernama Pangolin,” kata Ketua Tim Lintang Sutawika

Tim dari Indonesia yang beranggotakan enam orang itu dinilai berhasil membuat perangkat lunak berbasis AI yang memiliki kemampuan mengekstrak informasi kunci dari artikel berita.

Informasi dari artikel berita itu dapat membantu para analis, bersama dengan mengurangi selagi untuk pengumpulan knowledge dari berbagai artikel yang secara konvensional dilaksanakan bersama dengan mencari dan menghimpun sendiri informasi yang didapat tanpa wajib membacanya satu per satu.

“Umumnya dalam satu kasus, analis itu harus mengumpulkan berpuluh-puluh artikel dan itu bisa memakan waktu yang lama, menghabiskan waktu yang cukup besar untuk mengumpulkan data bukan melakukan analisanya,” kata Lintang.

Lintang dengan lima rekan lainnya sukses sebabkan prototipe perangkat lunak tersebut hanya dalam kala 48 jam seperti yang diminta oleh penyelenggara.

Pemenang dari perlombaan yang diikuti 17 tim dengan 85 peserta dengan hadiah utama 2.000 ringgit Malaysia atau sekitar Rp6,8 juta tersebut dapat mengikuti kontes final Zoohackton pada Januari 2020 yang akan mempertemukan juara-juara kontes dari 16 kota di seluruh dunia.

Zoohackton merupakan usaha yang dilakukan Kementerian Luar Negeri AS untuk mempromosikan solusi teknologi dan meningkatkan kesadaran untuk melawan perdagangan satwa langka di seluruh dunia.

Tahun ini Zoohackathon diadakan di 16 kota yaitu Bogota di Kolombia, Boston, Cleveland dan San Diego di Amerika Serikat, Kairo di Mesir, Entebbe di Uganda, Gaborone di Botswana, Jenewa di Swiss, Helsinki di Finlandia, Hong Kong di China, Manila di Filipina, New Delhi dan Kalkuta di India, Kota Kinabalu di Malaysia, Sao Paulo di Brazil dan Wina di Austria.

Mengenal lebih jauh soal AI, maka dilakukan suatu wawancara dengan Nazim Machresa. Nazim saat ini merupakan AI Services and Business Development dari Renom Infrastruktur Indonesia (GRID Inc.) yang merupakan perusahaan pengembangan AI yang bermarkas di Jepang.

Simak petikan wawancara dengan Nazim yang juga Wasekjen Inovator 4.0 di Jakarta, beberapa waktu lalu :

Apakah kecerdasan buatan atau AI itu?

Banyak penafsiran harfiah dari terminologi Artificial Intelligence. Ditafsirkan menafsirkan AI sebagai simulasi kecerdasan manusia dalam mesin yang diprogram untuk berpikir seperti manusia dan meniru tindakannya.

Kalau dielaborasikan lagi, pemrograman untuk membuat simulasi kecerdasan manusia tersebut merupakan bagian dari computer science (ilmu komputer). Jadi bisa dibilang AI adalah science untuk membuat komputer dapat meniru cara berpikir dan bertindak seperti manusia.

Bagaimana perkembangan AI di dunia? Bisa dijelaskan secara singkat dan seperti apa AI di Indonesia?

Key drivers perkembangan AI adalah big data dan computing power.

Seperti yang diketahui bahwa untuk dapat ‘mengajari’ komputer cara berpikir dan bertindak seperti manusia, diperlukan jumlah data yang luar biasa masif (Big Data). Terlebih saat ini komputer juga dapat diprogram untuk dapat mempelajari sendiri data yang diberikan atau disebut ‘machine learning’. Dengan demikian semakin banyak data yang diberikan, secara otomatis semakin ‘pintar’ pula komputer tersebut.

Di era digital dan Internet of Things (IoT) seperti sekarang, di mana semua data dapat terdigitalisasi dan ter-capture dari manapun -bahkan secara real time- tentunya menjadikan AI berkembang sangat pesat diseluruh dunia.

Artificial Intelligence Indonesia

Termasuk di Indonesia, di mana setidaknya setengah dari penduduk Indonesia sudah dapat mengakses internet. Namun tentunya di negara-negara maju yang internet access coverage-nya hampir 100%, perkembangan AI dapat lebih pesat karena semakin banyak (dan biasanya semakin rapi juga) data yang dapat di utilize untuk mengembangkan AI.

Perlu dipahami juga bahwa untuk mampu produksi jumlah information yang luar biasa masif berikut dibutuhkan kapasitas pc atau computing power yang mumpuni. Itulah kenapa AI makin lama berkembang pesat disaat perkembangan teknologi menjadikan computing power ini makin lama terjangkau. Ditambah ulang bersama berkembangnya teknologi komputasi awan (cloud computing). Computing power untuk produksi big information dan memicu AI tidak ulang menjadi hal yang mahal.

Ketika hal-hal yang dibutuhkan untuk mengakibatkan AI berikut tambah banyak ada dan terjangkau, maka bukan hanya negara maju atau perusahaan besar saja yang berpartisipasi. Di Indonesia sendiri merasa banyak starts up yang gunakan AI untuk menunjang aktivitas bisnisnya atau apalagi menjadikan AI berikut sebagai bisnis.

Contoh dari AI itu apa saja?

Karena AI belajar dari data, maka saya buat contohnya berdasarkan data yang digunakan untuk mengembangkan AI tersebut. Paling mudah mengkategorikan data menjadi 2: data yang berupa gambar (visual) dan data non-gambar (teks bahasa atau angka).

Contoh AI yang dapat dibuat dengan data visual misalnya AI untuk menganalisa dan mendeteksi objek dari gambar atau video. Anggap saja ini mengartifisialkan bagaimana mata manusia melihat dan mengenali objek.

Sedangkan contoh AI yang mampu dibuat bersama dengan knowledge non gambar, andaikata AI untuk membalas pembicaraan (mengartifisialkan manusia berbicara atau mengirim pesan) yang kami kenal sebagai chat/voice/speech bot, dan AI untuk membuat prediksi (mengartifisialkan langkah manusia berpikir mengenai suatu suasana dimasa depan bersama dengan menganalisa suasana dari kurun kala pada mulanya hingga kala ini).

Adakah aplikasi di ponsel yang telah menggunakan AI atau aplikasi AI itu sendiri?

AI diaplikasikan untuk menunjang aktivitas manusia termasuk aktivitas yang dilakukan di ponsel, umumnya dikenal berupa fitur. Dapat berupa fitur khusus yang ada di ponsel maupun berupa fitur dalam aplikasi lain.

Fitur personal assistant pada I-Phone (Siri) misalnya, menggunakan AI berupa NLP agar dapat memahami bahasa yang diucapkan oleh manusia sehingga dapat mendukung aktivitas penggunanya dalam mengoperasikan ponsel.

Lalu yang menjadi fitur terhadap aplikasi lain andaikata fitur himbauan produk terhadap aplikasi e-commerce. Rekomendasi yang diberikan dihasilkan dari data prilaku kita selama mengfungsikan aplikasi tersebut, dipelajari oleh proses dan diolah menjadi rekomendasi.

Banyak yang menuliskan, AI bisa membuat pengangguran bertambah. Apa kamu setuju? Seperti apa tanggapan Anda?

AI dikembangkan untuk membantu pekerjaan manusia. Kalau dibilang bisa menukar sebagian pekerjaan yang pas ini masih ditunaikan oleh manusia, tentu benar. Justru bersama dengan demikianlah sumber daya yang dimiliki bisa dialokasikan untuk pekerjaan-pekerjaan yang lebih punya nilai dibanding cuman pekerjaan yang repetitif dan klerikal.

Misalnya, jika pengaduan masalah yang sederhana pada customer service dapat ditangani oleh sistem secara otomatis, maka staff customer service yang tersedia dapat lebih cepat dan lebih fokus menangani pengaduan pada masalah yang lebih kompleks.

Selain itu, AI bukan cuma diimplementasikan untuk mengotomasi sistem tertentu, teknologi ini membawa dampak banyak sekali peluang sanggup dieksplorasi yang tentunya juga menciptakan pekerjaan-pekerjaan baru yang kemungkinan saat ini pun belum terpikirkan oleh kita. Misalnya, dulu belum ada atau tidak umum dikenal profesi layaknya information scientist, business intelligence, scrum master, dan lain-lain yang baru terlihat kala perkembangan teknologi menciptakan peluang baru.

Mau belajar AI harus bagaimana, apa step-stepnya?

Kalau tertarik dengan AI secara teknikal atau ingin menjadi AI engineer bisa dimulai dari mempelajari data science. Sekarang banyak tersedia online course yang interaktif untuk mempelajari data science dari basic, bahkan banyak yang gratis. Setelah cukup memahami ilmu dan prakteknya, mulai ciptakan portofolio dengan bereksperimen pada suatu data set lalu posting hasilnya di open source platform yang memungkinkan hasil kerja kalian ditanggapi oleh komunitas data science seperti GitHub, atau mengikuti kompetisi pada Kaggle.

Kalau sudah ada portfolio akan lebih mudah mendapatkan kesempatan untuk terjun langsung ke perusahaan, misalnya memulai magang sebagai data science.

Adakah kendala dalam penerapan AI di Indonesia?

Kendala yang utama kembali pada key drivernya: data. Di Indonesia, masih banyak kita lihat proses bisnis yang dilakukan secara manual di luar sistem sehingga perlu effort lagi untuk memindahkannya menjadi data digital yang dapat diutilisasi menjadi AI. Data culture juga belum menjadi budaya yang umum, jadi masih banyak PR untuk pengelolaan Big Data di Indonesia.

Selain itu, mindset inovasi termasuk berpengaruh. Jika banyak yang berpikir bahwa tenaga kerja di Indonesia terbilang murah supaya untuk apa berinvestasi terhadap teknologi yang (dikira hanya dapat) mengotomasi pekerjaan manusia, maka tentu saja akan berpengaruh terhadap gairah inovasi AI.

Dapat dijelaskan secara singkat, AI apa yang menurut anda paling maju saat ini dan apakah mampu diterapkan di Indonesia?

Well, kalau harus memilih maka menurut saya adalah AI yang dapat menciptakan strategi bahkan mengalahkan strategi yang dibuat manusia. Contoh yang terkenal seperti IBM Deep Blue yang mengalahkan pecatur dunia, juga ada Google Deep Mind untuk permainan Go-nya, bahkan sudah ada AI yang menyaingi kreatifitas manusia dalam hal seni dengan menciptakan lukisan. Padahal sebelumnya saya pikir pekerjaan ter-‘aman’ dari pesatnya teknologi adalah seniman.

Back to top