Jelajahi tren terbaru dalam deep learning - apa saja teknologi terdepan yang akan membentuk masa depan?

  • URLをコピーしました!
Daftar Isi

Visi masa depan Deep Learning di tahun 2024.

Pada tahun 2024, deep learning secara fundamental mengubah kehidupan dan industri kita. Evolusinya luar biasa dan membawa perubahan revolusioner di banyak bidang. Artikel ini merinci tren deep learning terbaru dan bagaimana tren tersebut akan berdampak pada masa depan kita.

Evolusi pembelajaran mendalam: lompatan kuantum dalam efisiensi dan akurasi

Pembelajaran mendalam pada tahun 2024 secara fenomenal sangat efisien dan akurat dibandingkan dengan model konvensional. Sebagai contoh, GPT-4 yang dikembangkan oleh OpenAI telah menunjukkan kemampuan yang sebanding dengan kecerdasan manusia dan dapat melakukan pemecahan masalah yang kompleks dan tugas-tugas kreatif1

Secara khusus, GPT-4 memiliki kemampuan untuk

  1. Penerjemahan yang sangat akurat antara berbagai bahasa
  2. Membuat dan memodifikasi kode pemrograman
  3. Memecahkan masalah matematika yang kompleks.
  4. Ringkasan dan analisis yang lebih panjang

Kemampuan ini merevolusi bisnis, pendidikan, penelitian, dan banyak bidang lainnya.

Arsitektur inovatif membuka era baru

Jaringan saraf yang jarang: menggabungkan penghematan energi dan kinerja tinggi.

Jaringan saraf jarang secara signifikan mengurangi kompleksitas komputasi dibandingkan dengan model tradisional dengan hanya mengaktifkan jumlah minimum neuron yang diperlukan; Penelitian Google Brain telah menunjukkan bahwa model yang jarang dapat mengurangi kompleksitas komputasi hingga 901 TP3T dengan tetap mempertahankan akurasi yang sama dengan model tradisional dengan tetap mempertahankan akurasi yang sama dengan model konvensional. Contoh penerapan teknologi ini antara lain:

  • Pengenalan gambar secara real-time pada perangkat seluler: kemampuan untuk langsung mengidentifikasi objek yang ditangkap oleh kamera smartphone dan menampilkan informasi yang relevan menjadi layak dilakukan. Contohnya, tanaman atau bangunan yang terlihat di lokasi wisata bisa langsung diidentifikasi dan sejarah serta karakteristiknya bisa ditampilkan.
  • Sistem AI berdaya rendah pada kendaraan otomatis: sistem ini memungkinkan kesadaran lingkungan dan pengambilan keputusan tingkat lanjut sekaligus mengurangi konsumsi daya komputer terpasang. Hal ini memungkinkan pengemudian otomatis yang lebih aman dan nyaman sekaligus memperluas jangkauan mengemudi kendaraan listrik.
  • Pengenalan suara tingkat lanjut pada perangkat IoT: memungkinkan pengenalan suara yang sangat akurat pada perangkat rumah pintar dan perangkat yang dapat dikenakan sekaligus mengurangi konsumsi baterai. Sebagai contoh, perintah suara dapat dikenali secara akurat di lingkungan yang bising untuk mengontrol peralatan dan memantau kesehatan.

Selain itu, penelitian tentang jaringan saraf jarang terus berkembang. Penelitian terbaru berfokus pada teknik sparsifikasi dinamis. Hal ini melibatkan perubahan struktur jaringan secara dinamis sebagai respons terhadap data masukan untuk lebih meningkatkan efisiensi. Sebagai contoh, dalam tugas pengenalan gambar, hanya sejumlah minimum neuron yang digunakan ketika memproses gambar sederhana, sementara lebih banyak neuron diaktifkan sesuai kebutuhan untuk gambar yang kompleks.

Teknologi ini memungkinkan model yang sama mengalokasikan sumber daya komputasi secara fleksibel menurut tingkat kesulitan tugas. Hasilnya diharapkan menjadi sistem AI berkinerja tinggi yang mampu menangani tugas-tugas yang kompleks sekaligus mengurangi konsumsi daya rata-rata.

Komputasi neuromorfik: generasi AI berikutnya yang meniru otak.

Chip neuromorfik dirancang untuk meniru struktur otak manusia; chip 'Loihi' dari Intel dilaporkan mampu menangani tugas-tugas yang setara dengan daya seribu kali lebih kecil daripada GPU konvensional.

Apa saja keuntungan utama dari komputasi neuromorfis?

  1. Konsumsi daya yang sangat rendah: beroperasi menggunakan daya yang jauh lebih kecil daripada arsitektur komputer konvensional. Hal ini karena meniru cara neuron di otak memproses informasi dengan cara yang hemat energi.
  2. Pembelajaran dan adaptasi waktu nyata: dapat langsung belajar dan menyesuaikan perilakunya sebagai respons terhadap perubahan lingkungan. Hal ini meniru kemampuan otak organisme untuk secara konstan menerima informasi baru dan beradaptasi.
  3. Kapasitas pemrosesan paralel yang tinggi: sejumlah besar neuron buatan memproses informasi pada saat yang sama, memungkinkan tugas-tugas yang kompleks diproses secara efisien. Hal ini meniru fakta bahwa area otak yang berbeda aktif secara bersamaan untuk mencapai fungsi kognitif yang kompleks.

Karena sifat-sifat ini, chip neuromorfik diharapkan dapat membawa inovasi di bidang-bidang berikut

  • Pemantauan kesehatan tingkat lanjut pada perangkat yang dapat dikenakan: perangkat yang selalu dapat dikenakan dan berdaya sangat rendah dapat menganalisis data biologis seperti detak jantung dan kadar glukosa darah secara real time dan segera mendeteksi ketidaknormalan. Sebagai contoh, dimungkinkan untuk mendeteksi tanda-tanda serangan epilepsi dan memberikan peringatan dini.
  • Sistem pengambilan keputusan otonom untuk wahana antariksa: dalam eksplorasi antariksa yang dalam, di mana kendali jarak jauh sulit dilakukan, wahana antariksa dapat secara otonom mengenali lingkungannya dan memilih tindakan yang paling tepat. Misalnya, ketika mendekati benda langit yang tidak dikenal, sistem dapat menganalisis data yang dikumpulkan dalam waktu nyata dan secara otomatis memilih lokasi pendaratan yang aman.
  • Manajemen energi yang efisien di kota pintar: sistem ini mempelajari pola penggunaan energi di seluruh kota secara real time, dan memperkirakan permintaan serta mengoptimalkan pasokan. Sebagai contoh, sistem ini dapat secara bersamaan memastikan penggunaan energi terbarukan yang efisien dan stabilisasi jaringan listrik, sambil mempertimbangkan faktor-faktor seperti cuaca dan peristiwa besar.

Penelitian terbaru berusaha untuk lebih meningkatkan kinerja chip neuromorfik. Sebagai contoh, chip neuromorfis fotonik, yang memproses informasi menggunakan cahaya, sedang dikembangkan. Hal ini diharapkan dapat meningkatkan kecepatan pemrosesan hingga mencapai kecepatan cahaya sekaligus mengurangi konsumsi daya.

Penelitian juga sedang dilakukan pada 'chip super-neuromorfik' yang lebih sesuai dengan sifat-sifat neuron biologis. Hal ini mengimplementasikan perilaku kompleks neuron individu dan plastisitas sinaptik pada tingkat perangkat keras, dengan tujuan mewujudkan sistem AI dengan kemampuan pembelajaran dan kemampuan beradaptasi yang lebih canggih.

Dengan demikian, komputasi neuromorfik merupakan teknologi inovatif yang berpotensi melampaui batas arsitektur komputer konvensional. Perkembangan di masa depan diharapkan dapat secara dramatis meningkatkan kemampuan dan efisiensi AI dan membawa perubahan besar dalam kehidupan dan masyarakat kita.

Pembelajaran yang diawasi sendiri: solusi untuk masalah kekurangan data.

Pembelajaran yang diawasi sendiri adalah solusi inovatif untuk masalah kelangkaan data, yang merupakan salah satu tantangan utama dalam pengembangan AI. Inti dari metode ini terletak pada pembelajaran fitur-fitur yang berguna dari sejumlah besar data yang tidak berlabel dan kemudian membangun model yang sangat akurat dengan sejumlah kecil data berlabel.

Mekanisme untuk pembelajaran mandiri.

  1. Pengaturan tugas pra-teks.Pertama, siapkan tugas semu untuk diselesaikan oleh model dengan menggunakan data yang tidak berlabel. Sebagai contoh, sembunyikan sebagian gambar dan biarkan model memprediksi gambar aslinya.
  2. pembelajaran ekspresifMelalui proses ini, model mempelajari fitur-fitur penting dan struktur data.
  3. penyetelan halusMengoptimalkan model untuk tugas tertentu dengan sejumlah kecil data berlabel berdasarkan representasi yang dipelajari.

Aplikasi khusus.

  1. pengenalan gambarPenelitian Facebook mencapai akurasi yang sebanding pada dataset ImageNet menggunakan pembelajaran mandiri dengan sepersepuluh dari jumlah data yang tersedia sebelumnya.1
  2. pemrosesan bahasa alamiModel bahasa berskala besar seperti GPT-3 menggunakan pembelajaran mandiri untuk mempelajari struktur bahasa dari data tekstual dalam jumlah besar dan memperoleh keterampilan pemahaman bahasa umum yang dapat diterapkan pada berbagai tugas.
  3. pengenalan suaraModel Wav2Vec mempelajari fitur ucapan dari data ucapan yang tidak berlabel dan kemudian membangun sistem pengenalan suara yang sangat akurat dengan sejumlah kecil data berlabel.2

Manfaat dari pembelajaran mandiri

  • Peningkatan efisiensi dataSecara signifikan mengurangi biaya dan waktu pelabelan.
  • Model serbagunaMemperoleh pengetahuan dasar yang dapat diterapkan pada berbagai macam tugas.
  • Pembelajaran sampel kecil yang lebih baik.Meningkatkan performa pembelajaran untuk kategori baru dan kelas yang langka.

Konvergensi AI dan IoT: evolusi perangkat pintar

Konvergensi AI dan IoT merevolusi kehidupan sehari-hari dan lingkungan bisnis kita. Konvergensi ini memungkinkan perangkat berfungsi lebih cerdas, lebih efisien, dan mandiri.

Era baru pemrosesan waktu nyata yang dihadirkan oleh edge AI

Edge AI secara signifikan mengurangi latensi dan meningkatkan privasi dan keamanan dengan memproses secara langsung pada perangkat daripada mengandalkan cloud.

  1. Aplikasi dalam kendaraan otomatis.:
    • Mengurangi waktu reaksi dari 100 milidetik menjadi 10 milidetik.3
    • Contoh: sistem swakemudi Tesla menggunakan chip AI di dalam mobil untuk mengenali lingkungan sekitar secara real time dan mengambil keputusan secara instan.
  2. perangkat rumah pintar:
    • Pemrosesan instan pengenalan suara dan wajah pada perangkat.
    • Contoh: speaker pintar Google Nest menggunakan edge AI untuk menangani perintah suara dasar tanpa koneksi internet.
  3. perangkat yang dapat dikenakan:
    • Analisis data kesehatan dan deteksi anomali secara real-time.
    • Contoh: Apple Watch menganalisis data EKG pada perangkat dan mendeteksi tanda-tanda aritmia dalam waktu nyata.

Sinergi antara data IoT dan AI

  1. Pemeliharaan prediktif:
    • AI menganalisis data dari sensor IoT untuk memprediksi kegagalan peralatan sebelumnya.
    • Contoh: mesin pesawat GE menggunakan kombinasi data sensor dan analitik AI untuk mengoptimalkan waktu perawatan dan mengurangi waktu henti hingga 30%.4
  2. pertanian cerdas:
    • AI menganalisis sensor tanah dan data cuaca untuk menentukan irigasi dan aplikasi pupuk yang optimal.
    • Contoh: Platform FieldView milik Climate Corporation menggunakan teknologi ini untuk meningkatkan hasil panen rata-rata 101 TP3T5
  3. manajemen energi:
    • Menggabungkan meteran pintar dan model prediktif AI untuk mengoptimalkan kebutuhan listrik.
    • Contoh: DeepMindAI milik Google mengoptimalkan sistem pendingin pusat datanya dan mengurangi penggunaan energi sebesar 401 TP3T.6

Prospek masa depan.

Konvergensi AI dan IoT diperkirakan akan semakin cepat dengan adopsi jaringan 5G secara luas. Jaringan yang lebih cepat dan latensi rendah akan memungkinkan kolaborasi tanpa batas antara perangkat edge dan cloud AI, sehingga memungkinkan aplikasi yang lebih kompleks dan canggih. Evolusi teknologi ini berpotensi merevolusi semua aspek masyarakat, termasuk kota pintar, Industri 4.0, dan perawatan kesehatan yang dipersonalisasi.

Revolusi dalam perawatan kesehatan: bagaimana AI akan mengubah perawatan kesehatan

Peningkatan akurasi pencitraan diagnostik dan deteksi dini

Sistem pencitraan medis yang menggunakan pembelajaran mendalam kini mampu mendeteksi penyakit lebih akurat daripada dokter manusia. Sebagai contoh, sistem AI yang dikembangkan oleh tim peneliti Google mengungguli akurasi diagnostik rata-rata ahli radiologi sebesar 5,71 TP3T dalam mendeteksi kanker payudara.

Contoh spesifik inovasi medis melalui AI:

  1. Pemindaian retina untuk deteksi dini penyakit Alzheimer.
  2. Aplikasi diagnosis kanker kulit otomatis.
  3. Diagnosis cepat COVID-19 dengan pencitraan sinar-X dada.

Realisasi obat yang dipersonalisasi

AI dapat menganalisis informasi genetik, kebiasaan gaya hidup, dan riwayat medis pasien secara komprehensif dan menyarankan pengobatan yang paling tepat untuk setiap pasien. Hal ini diharapkan dapat meningkatkan efektivitas pengobatan dan mengurangi efek samping.

Aplikasi obat yang dipersonalisasi:

  • Terapi kanker: pemilihan obat yang optimal berdasarkan profil genetik tumor.
  • Gangguan kejiwaan: menggabungkan pencitraan otak dan data perilaku untuk mengoptimalkan perawatan.
  • Manajemen penyakit kronis: pengobatan pencegahan menggunakan data gaya hidup.

Dampak sosial dan etika: tantangan dan masa depan di era AI.

Tantangan privasi dan keamanan

Masalah privasi dan keamanan data menjadi semakin akut seiring dengan semakin meluasnya penggunaan AI: pada tahun 2024, analisis data berbasis AI diperkirakan akan mampu memprediksi pola perilaku individu dengan akurasi 971 TP3T, sehingga meningkatkan pentingnya perlindungan privasi.

Inisiatif perlindungan privasi:

  1. Pembelajaran bersama: mendistribusikan data dan belajar melindungi privasi.
  2. Privasi diferensial: menambahkan noise pada data sehingga individu tidak dapat diidentifikasi.
  3. Enkripsi homomorfis: teknik untuk memproses data dalam bentuk terenkripsi.

Pentingnya etika AI

Dengan keputusan AI yang memiliki dampak signifikan terhadap kehidupan manusia, ada kebutuhan mendesak untuk menetapkan etika AI.

Masalah utama sebagai:

  • Keadilan algoritmik: penghapusan diskriminasi berdasarkan ras dan gender.
  • AI yang dapat dijelaskan: Memungkinkan manusia untuk memahami dasar keputusan AI.
  • Transparansi penggunaan AI: jelaskan bahwa AI sedang digunakan.

Legislasi sedang dikembangkan di berbagai negara untuk mengatasi tantangan ini. Sebagai contoh, RUU Regulasi AI Uni Eropa mengusulkan peraturan berdasarkan tingkat risiko sistem AI.

Ringkasan: Masa depan pembelajaran mendalam menuju tahun 2024.

Evolusi pembelajaran mendalam membawa perubahan revolusioner pada kehidupan dan masyarakat kita. Dengan model yang efisien, konvergensi AI dan IoT, dan proliferasi edge AI, masa depan yang lebih cerdas, lebih cepat, dan lebih hemat energi menjadi kenyataan. Pada saat yang sama, masalah privasi dan etika perlu ditangani secara serius. Menyeimbangkan perkembangan teknologi dengan martabat manusia akan menjadi tantangan besar di era AI mendatang.

Penting untuk mengikuti tren terbaru dan terus meningkatkan diri Anda agar dapat mengikuti gelombang inovasi teknologi ini. Bagaimana Anda akan terlibat di masa depan yang dihasilkan oleh deep learning? Kita berdiri di ambang masyarakat baru di mana AI dan manusia bekerja bersama. Dengan memahami dan memanfaatkan teknologi inovatif ini dengan baik, kita akan dapat membangun masa depan yang lebih sejahtera dan berkelanjutan.

[Referensi.]

https://ai.facebook.com/blog/self-supervised-learning-the-dark-matter-of-intelligence/
https://www.nvidia.com/en-us/self-driving-cars/
https://www.nature.com/articles/s41586-019-1799-6
https://www.weforum.org/agenda/2020/11/artificial-intelligence-ai-privacy-data-use-protection-regulation-personal-data/

Bagikan jika Anda suka!
  • URLをコピーしました!
Daftar Isi