Alibaba Academy Damo (DAMO), inisiatif penelitian global dari Alibaba Group, memprediksi tren teknologi terkemuka yang akan berperan dalam membentuk industri teknologi di tahun mendatang.
Analisis dilakukan pada jutaan dokumen penelitian publik dan paten selama tiga tahun terakhir, termasuk wawancara dengan hampir 100 ilmuwan.
Damo memperkirakan 10 tren teknologi terkemuka dalam dua hingga lima tahun ke depan.
“Selama satu abad terakhir, perkembangan teknologi digital telah mempercepat kemajuan teknologi dan perkembangan industri,” kata Jeff Zhang, presiden dari Alibaba’s Damo Academy.
Menurutnya, batas-batas teknologi semakin meluas dari dunia fisik ke realitas campuran.
Sementara itu, lanjutnya, semakin banyak teknologi terbaru yang menemukan cara untuk digunakan di dunia industri.
“Dengan teknologi, kita akan menciptakan masa depan yang lebih baik,” kata Jeff Chang dalam keterangan resminya, Selasa (18/1/2022) sumber : https://audiopromedia.co.id/.
5 Prediksi Tren Teknologi Indonesia
1 Konvergensi Cloud-Network-Device
Pesatnya perkembangan teknologi jaringan baru akan mendorong perkembangan komputasi awan menuju disiplin komputasi baru, konvergensi perangkat jaringan awan.
Dalam sistem ini, cloud, jaringan, dan perangkat memiliki peran masing-masing berdasarkan fungsinya masing-masing secara khusus.
Konvergensi perangkat dan cloud merupakan katalisator yang berperan dalam mendorong munculnya aplikasi baru yang dapat memenuhi kebutuhan yang berbeda.
Dalam dua tahun ke depan, lebih banyak aplikasi diharapkan dapat berjalan pada sistem komputasi baru.
Dalam tiga tahun ke depan, diharapkan kecerdasan buatan (AI) akan diterapkan lebih luas dalam proses penelitian ilmiah.
Selanjutnya, meluasnya penggunaan chip silikon fotonik di banyak pusat data skala besar, teknologi AI membuka jalan bagi integrasi sumber energi terbarukan ke dalam sumber daya jaringan listrik.
Ini termasuk tren yang berkembang dari obat-obatan khusus orang, terobosan peningkatan kinerja lebih banyak lagi, dan potensi untuk menafsirkan sistem komputasi yang menjaga privasi, termasuk kacamata XR generasi terbaru.
2. AI untuk Ilmu Pengetahuan
Dalam ratusan tahun terakhir, komunitas ilmiah memiliki dua paradigma dasar, sains eksperimental dan sains teoretis.
Saat ini, pengembangan kecerdasan buatan menawarkan kemungkinan untuk menciptakan model ilmiah baru.
Pembelajaran mesin dapat memproses sejumlah besar data dan media multidimensi termasuk memecahkan masalah ilmiah yang kompleks, membuka peluang untuk eksplorasi ilmiah pembangunan di bidang yang sebelumnya dianggap mustahil.
Kecerdasan buatan tidak hanya mempercepat proses penelitian ilmiah, tetapi juga membantu mendorong penemuan ilmiah terbaru.
Dalam tiga tahun ke depan, diharapkan kecerdasan buatan dapat diterapkan secara luas dalam proses penelitian ilmiah dan digunakan sebagai alat produksi dalam beberapa ilmu dasar.
3. Silicon Photonic Chips
Karena keterbatasan fisik ukuran transistor, kecepatan pengembangan chip elektronik tidak dapat lagi memenuhi peningkatan aliran data yang didorong oleh pengembangan kinerja komputasi tingkat tinggi.
Tidak seperti chip elektronik, chip fotonik silikon menggunakan foton sebagai pengganti elektron untuk mengirimkan data.
Foton tidak langsung berinteraksi satu sama lain tetapi dapat menempuh jarak yang lebih jauh, sehingga chip fotonik silikon dapat memberikan kepadatan komputasi yang lebih tinggi dan efisiensi energi yang lebih tinggi.
Perkembangan komputasi awan dan kecerdasan buatan mendorong pesatnya perkembangan teknologi fotonik silikon.
Dalam tiga tahun ke depan, penggunaan chip optik silikon untuk transmisi data berkecepatan tinggi di pusat data skala besar diperkirakan akan semakin meluas.
4. AI untuk Energi Terbarukan
Pesatnya perkembangan teknologi energi terbarukan seperti energi angin dan matahari dalam beberapa tahun terakhir menjadi alasan di balik semakin menariknya penggunaan energi terbarukan sebagai sumber energi untuk ditambahkan ke jaringan listrik.
Namun, masih ada masalah yang muncul seperti kesulitan dalam integrasi jaringan, tingkat penggunaan energi yang rendah, dan penyimpanan energi sisa menjadi beberapa kendala utama dalam implementasinya.
Melihat sifat pembangkit energi terbarukan yang tidak dapat diprediksi, memasukkan energi terbarukan ke dalam sumber daya jaringan menghadirkan tantangan tersendiri yang memengaruhi aspek keselamatan dan keandalan sumber daya jaringan itu sendiri.
Penerapan kecerdasan buatan dalam industri ini sangat penting dalam meningkatkan efisiensi dan otomatisasi sistem energi, memaksimalkan penggunaan sumber daya, dan menjaga stabilitas.
Dalam tiga tahun ke depan, AI diharapkan dapat membuka peluang untuk mengintegrasikan sumber energi terbarukan ke dalam jaringan listrik dan berkontribusi pada pengoperasian jaringan listrik yang aman, efisien, dan andal.
5. High-precision Medicine
Bidang yang sangat bergantung pada pengalaman seseorang dan sering kali tetap mengalami trial and error dalam praktiknya, dan kemungkinan ada perbedaan efektivitas dari pasien ke pasien.
Konvergensi kecerdasan buatan dan pengobatan presisi diharapkan dapat mempercepat integrasi keterampilan dan teknik diagnostik terbaru yang berfungsi sebagai prinsip panduan untuk tingkat ketelitian tertinggi dalam kedokteran klinis.
Dengan pedoman ini, dokter dapat mendiagnosis penyakit dan membuat keputusan medis secepat dan seakurat mungkin.
Hadirnya berbagai kemajuan teknologi ini akan memudahkan kita dalam mengukur, memperkirakan, memprediksi dan mencegah penyakit berat.
Dalam tiga tahun ke depan, diharapkan pengobatan presisi yang berpusat pada masyarakat akan menjadi tren utama yang mencakup berbagai bidang perawatan kesehatan, termasuk pencegahan, diagnosis, dan pengobatan penyakit.
AI akan menjadi identik dengan panduan paling akurat yang memungkinkan kita mengidentifikasi penyakit dan cara mengobatinya.