SURABAYA (Suarapubliknews) ~ Pesatnya perkembangan data, perubahan perilaku manusia, hingga meningkatnya ancaman siber menuntut sistem kecerdasan buatan atau Artificial Intelligence (AI) tidak lagi bersifat statis.
Menjawab tantangan tersebut, Guru Besar Departemen Teknik Informatika Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS), Prof. Ary Mazharuddin Shiddiqi, menggagas konsep AI adaptif melalui pendekatan continual learning agar mampu terus belajar dan menyesuaikan diri dengan perubahan.
Gagasan tersebut disampaikan dalam orasi ilmiah bertajuk “Kecerdasan Artifisial Adaptif sebagai Fondasi Sistem Cerdas Masa Depan”. Menurut Ary, kemampuan AI untuk terus memperbarui pengetahuan menjadi kebutuhan penting di tengah perubahan yang berlangsung sangat cepat. “AI akan menjadi obsolete atau ketinggalan zaman jika tidak mampu beradaptasi,” ujarnya.
Profesor ke-238 ITS itu menjelaskan bahwa konsep continual learning mengadopsi cara manusia belajar, yakni terus memperoleh pengetahuan baru tanpa melupakan pengalaman yang telah dimiliki sebelumnya. Dengan pendekatan tersebut, sistem AI diharapkan mampu memperbarui kemampuan secara berkelanjutan tanpa harus memulai proses pembelajaran dari awal.
Namun, menurut Ary, pengembangan AI adaptif masih menghadapi tantangan yang dikenal sebagai catastrophic forgetting, yaitu kondisi ketika sistem mampu mempelajari informasi baru, tetapi justru kehilangan kemampuan mengenali pengetahuan lama. “Model AI bisa memahami hal-hal baru, tetapi melupakan hal-hal lama yang telah dipelajari,” jelas Kepala Departemen Teknik Informatika ITS tersebut.
Untuk mengatasi persoalan tersebut, Ary mengembangkan Adaptive Intelligence Framework for Distributed Systems, sebuah kerangka kerja yang terdiri atas lima tahapan, yakni observe, learn, remember, adapt, dan act. Melalui tahapan tersebut, sistem AI dirancang mampu mengamati data baru, mempelajarinya, menyimpan pengetahuan yang telah dimiliki, beradaptasi dengan perubahan, hingga mengambil keputusan secara lebih tepat.
Ia juga memperkenalkan tiga arah pengembangan utama dalam risetnya, yaitu adaptive cyber defense, adaptive AI infrastructure, dan adaptive critical infrastructure. Ketiganya mencakup berbagai aspek, mulai dari deteksi serangan siber, pengelolaan klaster AI, hingga strategi penempatan sensor pada infrastruktur vital. “Saya ingin membuat sistem yang secara dinamis dapat mendistribusikan beban kerja berdasarkan ketersediaan sumber daya dan tren yang terjadi,” katanya.
Dalam implementasinya, Ary mengembangkan sejumlah inovasi, di antaranya FusionNet-FR untuk meningkatkan akurasi peramalan data jangka panjang, SPARC sebagai strategi penempatan sensor pada jaringan distribusi air, DiLLeMa sebagai kerangka kerja pengembangan distributed large models, serta CloudX-Lab yang berfungsi sebagai laboratorium hidup untuk mendukung pengembangan infrastruktur AI adaptif.
Platform tersebut mengintegrasikan GPU, CPU, hingga edge nodes dengan teknologi dynamic scheduling, load balancing, auto scaling, dan fault tolerance sehingga mampu meningkatkan efisiensi pemrosesan AI.
Menurut Ary, pengembangan AI adaptif memiliki potensi besar untuk mendukung ketahanan siber nasional, mempercepat transformasi digital, memperkuat kedaulatan teknologi AI Indonesia, sekaligus mencetak sumber daya manusia yang lebih kompetitif.
Ia menegaskan bahwa Indonesia tidak boleh hanya menjadi pengguna teknologi AI, tetapi juga harus mampu mengembangkan inovasi yang sesuai dengan kebutuhan dan karakteristik nasional. Meski demikian, Ary mengingatkan bahwa AI tetap harus diposisikan sebagai alat bantu, bukan pengganti manusia. “AI dapat menjadi referensi, namun bukan semata-mata menggantikan kita dalam membangun pengetahuan,” tegasnya.
Melalui riset mengenai continual learning dan AI adaptif tersebut, Ary berharap ITS dapat terus berkontribusi dalam melahirkan teknologi yang memberikan manfaat nyata bagi masyarakat sekaligus memperkuat posisi Indonesia dalam pengembangan kecerdasan buatan di masa depan. (feb, tama dini)
