Ya'ahowu - Seperti apa tren teknologi 2020? Alibaba DAMO Academy, riset global yang diprakarsai oleh Alibaba Group, merilis laporan mengenai tren teknologi terbaru yang berpotensi besar di tahun ini.
Sebagian besar tren tersebut adalah sesuatu yang sudah familiar di kalangan industri teknologi. Di mana saat ini kita hidup di era dengan pertumbuhan teknologi yang pesat. Jeff Zhang, Head of Alibaba DAMO Academy and President of Alibaba Cloud Intelligence, menekankan secara khusus pada generasi baru teknologi TI yang ditandai dengan terobosan teknologi komputasi awan, artificial intelligence, blockchain, data intelligence dan 5G. Teknologi tersebut diharapkan dapat mempercepat jalannya ekonomi digital.
“Selain menjajagi hal-hal yang belum diketahui sebelumnya, melalui penelitian ilmiah dan teknologi, kami juga bekerja dengan pemain di industri untuk mendorong inovasi di berbagai industri, membuat teknologi lebih mudah diakses untuk bisnis dan masyarakat pada umumnya,” ujar Jeff.
DAMO Academy sendiri didirikan pada 11 Oktober 2017 yang berdedikasi untuk menjajaki hal-hal baru melalui penelitian sains dan teknologi. Menghadirkan kemajuan yang lebih baik lagi untuk kemanusiaan merupakan faktor pendorong utama perusahaan riset yang diprakarsai oleh Jack Ma tersebut.
Ada 10 tren teknologi 2020 yang dirilis oleh Alibaba DAMO Academy. Namanya juga prediksi, tidak bisa menjadi patokan apakah benar-benar terwujud. Bisa saja ada yang benar menjadi tren, ada juga yang mungkin tidak. Faktor kepentingan bisnis dari perusahaan induk pun kadang memiliki peranan. Berikut adalah 10 prediksi tren teknologi tahun ini versi Alibaba DAMO Academy:
1. IoT mendukung transformasi digital
Internet of Things (IoT) sudah dikenal sejak beberapa tahun silam. Di tahun 2020, teknologi 5G, perangkat IoT, komputasi awan, dan edge computing dipercaya akan mempercepat perpaduan antara sistem informasi, sistem komunikasi, dan sistem kontrol sector industri.
Melalui Industrial IoT, perusahaan manufaktur dapat memanfaatkan teknologi otomatisasi mesin, logistik di pabrik, dan penjadwalan produksi. Ini sebagai cara untuk merealisasikan model bisnis C2B manufaktur pintar (consumer to business smart manufacturing).
Selain itu, sistem industri yang saling berhubungan atau terintegrasi dapat menyesuaikan dan mengoordinasikan kemampuan produksi vendor secara menyeluruh, mulai dari hulu hingga ke hilir. Pada akhirnya, hal ini akan secara signifikan meningkatkan produktivitas dan profitabilitas produsen. Bagi produsen dengan barang-barang produksi yang bernilai ratusan triliun, Jika produktivitas mengalami kenaikan 5-10%, artinya ada penambahan profit senilai triliunan.
2. Kolaborasi skala besar antar mesin
Kecerdasan tunggal dengan cara tradisional tidak dapat memenuhi permintaan real-time dan keputusan perangkat cerdas skala besar. Nah, pengembangan teknologi penginderaan kolaboratif dari IoT dan 5G akan mewujudkan kolaborasi di antara banyak agen – mesin yang bekerja sama satu sama lain dan bersaing satu sama lain untuk menyelesaikan target.
Kecerdasan gabungan yang dihasilkan dari kerja sama berbagai sektor akan semakin memperkuat nilai sistem intelijen. Di mana pengiriman lampu lalu lintas cerdas skala besar akan mewujudkan penyesuaian dinamis dan menampilkan perhitungan real-time. Sementara robot di gudang akan bekerja sama untuk menyelesaikan penyortiran kargo dengan lebih efisien. Pabrikan juga bisa menggunakan mobil swa kemudi dan drone UAV yang dapat melihat kondisi lalu lintas secara keseluruhan di jalan, sehingga pengiriman lebih efisien.
3. AI menjadi kecerdasan kognitif
Artificial intelligence (AI) telah mencapai atau melampaui batas manusia di bidang kecerdasan perseptual seperti speech to text, NLP (natural language processing/pemrosesan bahasa alami), pemahaman video, dll; namun di bidang kecerdasan kognitif yang membutuhkan pengetahuan eksternal, penalaran logis, atau migrasi domain, AI masih berada di tahap awal pengembangan.
Kecerdasan kognitif akan menarik gagasan dari psikologi kognitif, ilmu otak, dan sejarah sosial manusia, dikombinasikan dengan teknik-teknik seperti lintas domain pada grafik pengetahuan, inferensi kausalitas, dan pembelajaran berkelanjutan untuk membangun mekanisme yang efektif untuk mendapatkan kestabilan saat akuisisi dan mengekspresikan pengetahuan. Hal ini membuat mesin dapat memahami dan memanfaatkan pengetahuan, guna mencapai terobosan untuk mendapatkan kunci dari kecerdasan perseptual yang kemudian berkembang menjadi kecerdasan kognitif.
4. Aplikasi blockchain akan diadopsi secara masal
BaaS (Blockchain-as-a-Service) selanjutnya akan mengurangi hambatan masuk untuk aplikasi blockchain perusahaan. Berbagai chip perangkat keras yang tertanam dengan algoritma inti digunakan pada edge, cloud dan dirancang khusus untuk blockchain yang juga akan muncul, yang memungkinkan aset di dunia fisik untuk ditempatkan ke aset di blockchain, dan semakin memperluas batas-batas Internet of Value dan mewujudkan ” interkoneksi multi -rantai “.
Di masa depan, sejumlah besar skenario aplikasi blockchain inovatif dengan kolaborasi multi dimensi di berbagai industri dan ekosistem akan muncul, dan aplikasi blockchain tingkat produksi skala besar dengan lebih dari 10 juta DAI (Item Aktif Harian) akan diadopsi massal
5. Teknologi in-Memory-Computing
Dalam arsitektur Von Neumann, memori dan prosesor terpisah dan komputasinya membutuhkan data untuk terus bergerak. Dengan perkembangan pesat dari algoritma AI berbasis data selama beberapa tahun terakhir ini, akhirnya telah sampai pada titik di mana perangkat keras menjadi hambatan dalam eksplorasi algoritma yang lebih maju.
Namun berbeda dengan Von Neumann, pada arsitektur Processing-in-Memory (PIM), memori dan prosesor menyatu bersama dan komputasi dilakukan di mana data disimpan dengan gerakan data minimal. Dengan demikian, paralelisme komputasi dan efisiensi daya dapat ditingkatkan secara signifikan. Kami percaya inovasi pada arsitektur PIM adalah tiket ke generasi AI berikutnya.
6. Desain modular
Model tradisional desain chip tidak dapat secara efisien menanggapi kebutuhan produksi chip yang berkembang cepat, direproduksi dan disesuaikan. Desain chip SoC open source berdasarkan RISC-V, bahasa deskripsi perangkat keras tingkat tinggi, dan metode desain chip modular berbasis IP telah mempercepat pengembangan metode desain yang gesit dan ekosistem chip open source.
Selain itu, metode desain modular berdasarkan chiplets (pembuat chip) menggunakan metode pengemasan canggih untuk mengemas chiplets yang memiliki fungsi berbeda secara bersamaan, yang dapat dengan cepat menyesuaikan dan mengirimkan chip yang sudah lolos seleksi secara spesifik oleh aplikasi yang berbeda.
7. Periode kritis sebelum komputasi kuantum skala besar
Pada tahun 2019, perlombaan untuk mencapai “Quantum Supremacy” kembali berfokus ke komputasi kuantum. Pada peragaaanya, menggunakan sirkuit superkonduktor, meningkatkan kepercayaan keseluruhan pada komputasi kuantum superkonduktor untuk realisasi komputer kuantum skala besar.
Pada tahun 2020, bidang komputasi kuantum akan menerima peningkatan investasi, yang disertai dengan peningkatan kompetisi. Hal ini juga diharapkan mengalami percepatan dalam industrialisasi dan pembentukan ekosistem secara bertahap.
Di tahun-tahun mendatang, tonggak berikutnya adalah realisasi komputasi kuantum fault-tolerant dan demonstrasi keunggulan kuantum dalam menghadapi masalah yang sebenarnya. Mulai dari tantangan besar terhadap pengetahuan yang ada saat ini. Komputasi kuantum mulai memasuki masa kritis.
8. Material baru pada perangkat semikonduktor
Di bawah tekanan Hukum Moore dan permintaan besar akan daya komputasi dan penyimpanan, sulit bagi transistor berbasis Si (system of units) klasik untuk mempertahankan pengembangan berkelanjutan industri semikonduktor. Sampai sekarang, produsen semikonduktor besar masih belum memiliki jawaban dan opsi yang jelas untuk chip di luar 3nm.
Material baru akan membuat logika baru, penyimpanan, dan perangkat interkoneksi melalui mekanisme fisik baru, mendorong inovasi berkelanjutan di industri semikonduktor. Sebagai contoh, isolator topologi, bahan superkonduktor dua dimensi, dll; yang dapat mencapai pengangkutan tanpa kehilangan elektron dan putaran yang dapat menjadi dasar bagi logika untuk kinerja tinggi dan perangkat interkoneksi baru; sementara bahan magnetik baru dan bahan switching resistif baru dapat mewujudkan Memori magnetis berkinerja tinggi seperti SOT-MRAM dan memori resistif.
9. Teknologi AI melindungi privasi data
Biaya compliance (pemenuhan/kepatuhan) yang diwajibkan oleh undang-undang dan peraturan terbaru tentang perlindungan data terkait transfer data semakin tinggi dari sebelumnya. Karenanya, terjadi peningkatan minat dalam menggunakan teknologi AI untuk melindungi privasi data.
Intinya, untuk memungkinkan pengguna data melakukan komputasi fungsi dari input data dari sumber penyedia data yang berbeda namun tetap menjaga data tersebut sebagai privasi. Teknologi AI seperti ini menjanjikan teknologinya dapat memecahkan masalah silo data dan masalah akan kurangnya kepercayaan dalam praktik berbagi data saat ini.
10. Cloud menjadi pusat inovasi teknologi TI
Dengan perkembangan teknologi komputasi awan yang berkelanjutan, cloud telah berkembang jauh melampaui ruang lingkup infrastruktur TI, dan secara bertahap berkembang menjadi pusat dari semua inovasi teknologi TI. Cloud memiliki hubungan yang erat dengan hampir semua teknologi TI, termasuk chip baru, database baru, jaringan adaptif self-driving, big data, AI, IoT, blockchain, komputasi kuantum dan lainnya. Sementara, cloud terus berinovasi dengan teknologi baru, seperti komputasi tanpa server, arsitektur perangkat lunak cloud, desain perangkat lunak terintegrasi, serta operasi otomatis cerdas. Cloud computing mendefinisikan ulang setiap aspek TI, membuat teknologi TI baru lebih mudah diakses oleh publik. Cloud telah menjadi tulang punggung seluruh ekonomi digital.
Sumber: gizmologi.id