Alibaba Prediksi 10 Tren Teknologi Terdepan, Apa Saja?
·waktu baca 8 menit
PerbesarAlibaba Group melalui Alibaba DAMO Academy (DAMO) melakukan inisiatif penelitian global untuk memprediksi tren teknologi yang berperan dalam membentuk industri teknologi di tahun mendatang. Penelitian tersebut dilakukan para analis pada jutaan penelitian publik dan hak paten dalam kurun waktu tiga tahun. Penelitian ini juga menggunakan metode wawancara ke 100 orang ilmuwan.
Penelitian tersebut membuahkah hasil. DAMO memaparkan prediksi 10 tren teknologi terkemuka dalam 2 hingga 5 tahun ke depan. Dengan ini, diharapkan masyarakat dapat menyaksikan berbagai perubahan secara cepat serta memberikan dampak pada masyarakat dan perekonomian secara luas.
“Selama satu abad terakhir, evolusi teknologi digital telah mendorong percepatan kemajuan teknologi dan perkembangan industri. Batasan teknologi semakin diperluas dari dunia fisik ke realitas campuran (mixed reality). Sementara itu, semakin banyak dari teknologi mutakhir yang menemukan jalannya untuk dapat digunakan di dunia industri,” kata Jeff Zhang, Kepala Akademi DAMO Alibaba.
Jeff Zhang menambahkan, teknologi digital memainkan peran penting dalam mendukung masa depan yang ramah lingkungan dan berkelanjutan. Baik itu diterapkan di industri pusat data yang ramah lingkungan, pusat manufaktur hemat energi, atau aktivitas sehari-hari seperti aktivitas kantor tanpa kertas. Dengan adanya teknologi yang semakin mutakhir ini, masyarakat akan dapat menciptakan masa depan yang lebih baik.
Apa saja tren teknologi versi Alibaba tersebut? Berikut ulasannya.
1. Konvergensi Cloud-Network-Device
Pesatnya perkembangan teknologi jaringan baru akan mendorong evolusi komputasi awan menuju sistem komputasi baru, yaitu konvergensi cloud-network-device. Di sistem ini, cloud, jaringan, dan perangkat, memiliki peran yang berdasarkan fungsi khususnya masing-masing.
Konvergensi cloud-network-device adalah katalis yang berperan dalam mendorong munculnya aplikasi baru dan dapat menjawab berbagai kebutuhan. Misalnya, simulasi industri dengan presisi tingkat tinggi, inspeksi kualitas standar industri secara langsung, dan mixed reality. Alibaba berharap, dua tahun ke depan, makin banyaknya aplikasi yang beroperasi di atas sistem komputasi baru.
Tiga tahun mendatang Artificial Intelligence (kecerdasan buatan) dapat diimplementasikan secara luas dalam penelitian ilmu sains, seperti meluasnya pemanfaatan cip silicon photonics di berbagai data center skala besar.
Tidak hanya itu, adanya kecerdasan buatan juga membuka jalan dalam pengintegrasian sumber energi terbarukan pada sumber daya jaringan listrik, perkembangan tren obat-obatan yang memiliki tingkat kekhususan pada orang tertentu, serta terobosan yang semakin meningkatkan performa dan interpretabilitas sistem komputasi yang menjaga privasi.
2. AI (Artificial Intelligence) untuk Ilmu Pengetahuan
Ratusan tahun belakangan, komunitas saintis memiliki dua paradigma mendasar, yaitu ilmu eksperimen dan ilmu teoritis. Saat ini, perkembangan AI membuka kemungkinan dalam penciptaan paradigma ilmiah terbaru. Machine learning dapat memproses data multidimensional dan multimodal dalam jumlah masif, termasuk menyelesaikan persoalan ilmiah kompleks. Machine learning juga membuka peluang berkembangnya eksplorasi ilmiah di area yang sebelumnya diperkirakan mustahil.
AI tidak hanya mempercepat proses dalam penelitian ilmiah, tetapi juga membantu mendorong lahirnya temuan ilmiah terbaru. Dalam tiga tahun mendatang, diharapkan AI dapat diaplikasikan secara luas dalam proses penelitian sains dan digunakan sebagai alat produksi dalam beberapa ilmu pengetahuan dasar.
3. Silicon Photonic Chips
Karena ukuran transistor mengalami keterbatasan fisik, kecepatan pengembangan chip elektronik tidak dapat lagi memenuhi peningkatan aliran permintaan data yang didorong oleh perkembangan kinerja komputasi tingkat tinggi. Tidak seperti chip elektronik, silicon photonic chip menggunakan foton sebagai pengganti elektron untuk mengirimkan data.
Foton tidak berinteraksi secara langsung satu sama lain, tetapi dapat menempuh jarak yang lebih jauh. Karenanya, silicon photonic chip dapat memberikan kepadatan komputasi dan efisiensi energi tingkat tinggi.
Berkembangnya cloud computing dan AI mendorong perkembangan pesat teknologi silicon photonic. Tiga tahun ke depan, diharapkan penggunaan silicon photonic chip dalam transmisi data berkecepatan tinggi di pusat data berskala besar semakin meluas.
4. AI untuk Energi Terbarukan
Semakin pesatnya perkembangan teknologi energi terbarukan—seperti tenaga angin dan tenaga surya—melatarbelakangi ‘menariknya’ pemanfaatan energi terbarukan sebagai sumber energi untuk ditambahkan ke sumber tenaga jaringan listrik. Namun, masih ada isu yang menjadi hambatan dalam implementasinya, seperti kesulitan dalam integrasi jaringan, tingkat pemanfaatan energi yang rendah, dan penyimpanan sisa energi.
Karakter pembangkit listrik energi terbarukan yang sulit untuk diprediksi, membuat pengintegrasian sumber energi terbarukan ke sumber jaringan listrik sebagai tantangan tersendiri yang berpengaruh pada aspek keselamatan dan keandalan sumber tenaga jaringan. Pengimplementasian AI dalam industri ini sangat penting guna meningkatkan efisiensi dan otomatisasi sistem tenaga listrik, memaksimalkan penggunaan sumber daya dan menjaga stabilitas.
Hal ini akan selaras dengan misi untuk mencapai target netralitas karbon. Dalam tiga tahun ke depan, AI diharapkan dapat membuka peluang dalam pengintegrasian sumber energi terbarukan ke dalam jaringan listrik dan berkontribusi pada pengoperasian jaringan listrik yang aman, efisien, dan andal.
5. High-Precision Medicine
Konvergensi AI dan precision medicine diharapkan dapat mempercepat pengintegrasian keahlian dan teknologi diagnosa terbaru yang berperan sebagai pedoman tingkat presisi paling tinggi untuk kedokteran klinis. Dengan pedoman ini, dokter dapat mendiagnosis penyakit dan membuat keputusan medis secepat dan seakurat mungkin.
Hadirnya berbagai kemajuan teknologi ini akan memungkinkan kita untuk mengukur, menghitung, memprediksi, dan mencegah penyakit parah. Ke depannya, diharapkan people-centric precision medicine menjadi tren utama yang akan menjangkau berbagai bidang perawatan kesehatan, termasuk pencegahan penyakit, diagnosis, dan pengobatan. AI akan menjadi sinonim dengan pedoman tingkat presisi paling tinggi yang memungkinkan kita untuk menentukan secara tepat penyakit dan cara perawatannya.
6. Komputasi yang Menjaga Privasi
Setelah sekian lama, penerapan komputasi untuk menjaga privasi dibatasi dalam cakupan komputasi skala kecil karena persoalan hambatan kinerja, kurangnya keyakinan pada teknologi yang sudah ada, dan masalah standarisasi. Namun, semakin banyaknya teknologi terintegrasi–chip khusus, algoritma kriptografi, whitebox implementation, dan kepercayaan data–terus berkembang komputasi yang memperkuat privasi akan diimplementasikan dalam beberapa skenario.
Misalnya, pemrosesan data dalam jumlah besar dan pengintegrasian data dari semua domain. Hal ini merupakan kemajuan yang dibuat dari pemrosesan sejumlah kecil data dan dari domain pribadi.
Pengadopsian akan meningkatkan produktivitas jenis baru yang didukung oleh data dari semua domain. Diharapkan adanya peningkatan dalam terobosan kinerja dan interpretasi komputasi yang menjaga privasi, serta munculnya entitas data trust yang menyediakan layanan berbagi data berdasarkan teknologi dalam tiga tahun mendatang.
7. Extended Reality (XR)
Perkembangan teknologi seperti komputasi cloud-edge, komunikasi jaringan, dan digital twins mendorong XR mengalami perkembangan yang pesat. Kacamata XR dipercaya dapat menghadirkan mixed internet reality yang imersif menjadi kenyataan. Teknologi ini menjadi dasar kokoh yang akan tumbuh menjadi ekosistem industri baru yang mencakup komponen elektronik, perangkat, sistem operasi, dan beragam aplikasi.
XR akan membentuk kembali aplikasi digital dan merevolusi cara orang berinteraksi dengan teknologi dalam skenario seperti hiburan, jejaring sosial, kantor, belanja, pendidikan, dan perawatan kesehatan. Tiga tahun yang akan datang, generasi baru kacamata XR dengan tampilan dan nuansa yang sama dengan kacamata biasa akan memasuki pasar. Hal ini akan menjadi pintu masuk ke perkembangan generasi internet berikutnya.
Perceptive Soft Robotic Menggantikan Robot Konvensional
Dalam lima tahun ke depan, Alibaba Group berharap dapat melihat Perceptive Soft Robotic menggantikan robot konvensional di industri manufaktur. Tak hanya itu, satelit dan sistem terestrial juga diharapkan dapat bekerja sebagai node komputasi yang menyediakan konektivitas di mana-mana.
8. Perceptive Soft Robotic
Perceptive soft robotic adalah robot dengan tubuh yang fleksibel secara fisik dan kepekaan yang mengalami peningkatan pada tekanan, penglihatan, dan suara. Robot-robot ini memanfaatkan teknologi canggih seperti fleksibel pada elektronika, materi tubuh yang bebas tekanan, dan AI yang memungkinkan mereka melakukan aktivitas khusus dan kompleks serta melakukan penyesuain bentuk dengan lingkungan fisik yang berbeda.
Kemunculan perceptive soft robotic akan mengubah arah industri manufaktur. Dari produksi massal produk terstandarisasi, menjadi produk khusus dalam jumlah kecil. Lima tahun ke depan, perceptive soft robotic akan menggantikan robot konvensional di industri manufaktur dan membuka jalan bagi penggunaan service robot yang lebih luas dalam kehidupan sehari-hari.
9. Komputasi yang Terintegrasi dengan Satelit-Terestrial
Jaringan terestrial dan sistem komputasi menyediakan layanan digital untuk daerah padat penduduk atau di daerah jarang penduduk seperti gurun, laut, dan luar angkasa. STC menghubungkan satelit high-Earth orbit (HEO) dan low-Earth orbit (LEO) dan jaringan komunikasi seluler terestrial, demi menghasilkan cakupan jaringan yang mulus dan multidimensi.
STC juga menciptakan sistem komputasi yang mengintegrasikan satelit, jaringan satelit, sistem komunikasi terestrial, dan teknologi komputasi awan. Dengan beragam pilihan ini, layanan digital dapat lebih mudah diakses dan inklusif di seluruh dunia. Dalam kurun waktu lima tahun, satelit dan sistem terestrial akan berfungsi sebagai computing node untuk membentuk sistem jaringan terintegrasi yang menyediakan konektivitas di mana-mana. Lebih dari itu, Alibaba Group berharap bisa melihat AI di masa depan beralih ke co-evolution model AI skala besar dan kecil melalui cloud, edge, dan beragam perangkat.
10. Co-Evolution Model AI Skala Besar dan Kecil
Model pra-pelatihan skala besar—juga dikenal sebagai model utama—merupakan terobosan teknik mendasar dari Weak AI ke General AI yang secara relatif meningkatkan kinerja berbagai aplikasi menggunakan deep learning konvensional.
Namun, keunggulan pada kinerja tingkat tinggi dan kekurangannya pada konsumsi daya yang tidak seimbang dapat membatasi eksplorasi model skala besar. Nah, di masa depan, model AI bergeser dari skalabilitas pada model dasar ke co-evolution model berskala besar dan kecil melalui cloud, edge, dan perangkat, yang mana lebih berguna dalam penggunaannya.
Prediksi adanya 10 tren teknologi di masa yang akan datang ini diharapkan dapat digunakan dan memberi manfaat pada kehidupan masyarakat luas. Anda bisa membaca laporan dan penjelasannya lebih lengkapnya di sini.
Artikel ini merupakan kerja sama dengan Alibaba Cloud.