[Artificial Intellegence] Dibutuhkan, Penelitian AI yang Membumi

Jakarta, 11 May 2017, 23.54 WIB.

Artificial Intelligence (AI) atau Kecerdasan Buatan, jelas bukan barang baru bagi dunia komputasi. Metode ini sudah ditemukan sejak tahun 1956 (eh, ternyata bareng dengan lahirnya UKSW - red), ketika John McCarthy dan Marvin Minsky mempublikasikan metode ini dalam konferensi pertama mereka tentang AI. Sempat kurang diminati karena ekspektasi terlalu tinggi jauh melampaui teori, era Komputer Cerdas-pun menggeliat kembali sejak kemunculan Machine Learning yang digagas Yarowsky (1995). Dan di era Big Data ini berkembanglah Deep Learning (2010) yang mampu mengolah data besar dengan mempertahankan velocity (kecepatan tinggi), volume (jumlah besar data) dan variety (variasi data yang sangat besar).

Tantangannya adalah, banyak penelitian-penelitian tentang AI yang gagal membumi karena terlalu berkutat dengan metode dan teori yang berada di awan-awan. Petani Jepang dalam penelitiannya di bawah ini membuktikan, bahwa AI, dalam hal ini Deep Learning bisa diaplikasikan dengan sangat nyata untuk membantu tugas kesehariannya. Bagaimana dengan kita? Iya, kita.. Anda dan saya..

Panen Mentimun di Jepang pakai Deep Learning

Ilustrasi Mentimun, dari Codepolitan.com

Makoto Koike, mantan embedded system designer dari industri otomobil Jepang, mulai membantu orang tuanya untuk berkebun. Ketika tiba musim panen mentimun, ia sangat terkejut dengan banyaknya beban kerja yang harus dilakukan untuk menyortir timun berdasarkan ukuran, bentuk, warna dan atribut-atribut lainnya. Ayah Makoto sangat membanggakan mentimun "berduri" yang diproduksi kebunnya, Ia telah mendedikasikan hidupnya untuk memproduksi mentimun yang segar dan krispi yang masih memiliki "duri-duri" di badannya. Tetapi proses menyortirnya bukan sebuah pekerjaan yang mudah.

Mesin penyortir otomatis telah tersedia di pasar, namun mesin tersebut memiliki keterbatasan dalam hal performa dan harga, selain itu kebun yang relatif kecil biasanya tidak menggunakan mesin ini. Untuk itulah Makoto tertantang untuk mengembangkan sendiri model penyortiran berbasis komputasi. Deep learning dengan TensorFlow menjadi pilihan utamanya untuk pengenalan citra mentimun dan memungkinkan komputer belajar dari fitur-fitur yang dimiliki oleh tiap gambar dan merekomendasikan hasil. Untuk baca cerita lengkap dan kiprah sang petani, cekidot di Website Codepolitan disini:

Petani Jepang Menggunakan Deep Learning untuk Panen Mentimun

Posted in: Computer Science