Penemuan AI adalah hasil dari upaya manusia yang tiada henti untuk memahami dan mereplikasi proses kognitifnya sendiri. Konsekuensi alami dari hal ini adalah Rekayasa Cepat dalam AIyang berupaya mengungkap misteri kecerdasan dan kesadaran teknologi melalui perintah yang benar.
Di bidang teknik, yang terpenting adalah menyederhanakan alur kerja, meningkatkan efisiensi, dan mendorong inovasi di berbagai domain seperti Desain Kolaboratif, Simulasi dan Pemodelan, serta Robotika dan Otomasi.
Menambahkan AI hingga Teknik, dan pada akhirnya mengarah pada pengembangan solusi yang lebih cerdas dan berkelanjutan. Selain itu, hal ini dengan cepat menjadi hal yang normal dalam memproses berbagai tugas di berbagai industri dan sektor.
AI mengubah dunia dengan begitu besar dan cepat sehingga sebagian orang meyakini AI akan mewujudkan revolusi industri keempat. Sesuai dengan laporan oleh MarketsandMarkets, ukuran pasar kecerdasan buatan global bernilai $150,2 miliar pada tahun 2023 dan diperkirakan akan mencapai $1,345,2 miliar pada tahun 2030.
Berikut adalah beberapa cara AI merevolusi bidang teknik:
1. Pengoptimalan desain: Perangkat lunak AI dapat mengumpulkan dan menganalisis data dalam jumlah besar untuk mengoptimalkan desain demi efisiensi, efektivitas biaya, dan kinerja. Hal ini mencakup segala hal mulai dari desain produk hingga rekayasa struktural, yang mencakup proyek seperti perencanaan dan perancangan tata letak jaringan pipa bahan bakar.
2. Pemeliharaan prediktif: Berbagai kegagalan peralatan diantisipasi dan dihindari melalui sistem pemeliharaan prediktif bertenaga AI, sehingga mengurangi waktu henti dan biaya pemeliharaan di berbagai stasiun energi, atau kilang lepas pantai, dll.
3. Simulasi dan pemodelan: AI memungkinkan simulasi dan pemodelan yang lebih akurat dan cepat. Hal ini sangat bermanfaat dalam bidang seperti teknik sipil, di mana simulasi dapat memprediksi perilaku struktur dalam kondisi berbeda. Misalnya, AI dapat membantu memperhitungkan bagaimana sebuah jembatan atau pilar dapat terkena dampak banjir atau angin topan jika berada di dekat laut.
4. Robotika dan otomasi: Robotika dan otomasi yang digerakkan oleh AI mengubah proses manufaktur dengan meningkatkan presisi, efisiensi, dan keselamatan. Para insinyur memanfaatkan AI untuk merancang dan mengendalikan robot untuk berbagai tugas mulai dari perakitan hingga inspeksi. Misalnya, robot dapat memeriksa area berbahaya untuk mengukur tingkat radioaktif, dll. Dalam bidang kedokteran, robot terbukti bermanfaat dalam operasi invasif minimal.
5. Infrastruktur cerdas: AI digunakan untuk menciptakan sistem infrastruktur cerdas yang dapat memantau dan mengelola dirinya sendiri. Saat ini, sistem manajemen lalu lintas mengoptimalkan arus lalu lintas di perkotaan melalui kecerdasan buatan dan jaringan energi berbasis AI yang mengoptimalkan distribusi listrik.
6. Analisis data: Para insinyur memanfaatkan AI untuk menganalisis kumpulan data besar yang dihasilkan dari sensor, simulasi, dan eksperimen. Pendekatan berbasis data ini membantu dalam mengambil keputusan, mengidentifikasi pola, dan memprediksi tren masa depan seperti hujan meteor, jalur asteroid, atau pola cuaca.
7. Desain kolaboratif: AI memfasilitasi proses desain kolaboratif dengan memungkinkan para insinyur bekerja sama dari jarak jauh dan menyediakan alat untuk umpan balik dan iterasi secara real-time.
1. AI Generatif
Meskipun aplikasi AI tradisional terutama berfokus pada analisis prediktif, di mana algoritme membuat prediksi berdasarkan data yang ada, AI generatif mengambil pendekatan yang berbeda. Ini memanfaatkan kekuatan pembelajaran mesin untuk menghasilkan konten yang benar-benar baru, baik teks, gambar, video, atau audio, berdasarkan pola yang diperoleh dari kumpulan data pelatihan ekstensif.
AI Generatif merevolusi banyak industri, mulai dari hiburan dan desain hingga layanan kesehatan dan keuangan. Hal ini memungkinkan pembuatan gambar dan video yang nyata, rekomendasi konten yang dipersonalisasi, dan bahkan membantu dalam penemuan obat dan penelitian genetik.
Salah satu tren penting yang muncul bersamaan dengan AI generatif adalah integrasinya ke dalam rekayasa yang cepat metodologi. Pendekatan inovatif ini menggabungkan teknologi AI, seperti algoritma pembelajaran penguatan dan kerangka pengujian otomatis, untuk menyederhanakan proses pengembangan perangkat lunak. Dengan memanfaatkan AI generatif, para insinyur dapat mengotomatiskan skenario pengujian, mengidentifikasi potensi bug, dan meningkatkan keandalan dan efisiensi sistem perangkat lunak secara keseluruhan.
2. AI multimoda
Secara sederhana, AI multimodal memungkinkan tugas-tugas seperti menerjemahkan teks menjadi gambar, menghasilkan video dari deskripsi tekstual, atau mengubah bahasa lisan menjadi teks tertulis. Fleksibilitas ini memperluas cakupan penerapan AI di berbagai industri.
Secara tradisional, model AI dirancang untuk memproses data dari satu modalitas, sehingga membatasi kapasitasnya untuk menangkap kompleksitas interaksi di dunia nyata. Namun, kemunculan pembelajaran mendalam multimodal telah merevolusi pendekatan ini, memungkinkan model mempelajari hubungan rumit antara berbagai modalitas.
Contoh penerapan AI multimodal terletak pada pemrosesan bahasa alami (NLP), yang mencakup tugas-tugas seperti terjemahan bahasa, analisis sentimen, dan pengembangan chatbot. Asisten virtual seperti Siri, Alexa, dan Google Assistant memanfaatkan teknik NLP untuk memahami dan merespons pertanyaan pengguna secara alami, yang menunjukkan potensi transformatif AI multimodal dalam interaksi sehari-hari.
3. AI di Tempat Kerja
AI di Tempat Kerja bukan sekadar kata kunci; ini adalah kekuatan transformatif yang membentuk kembali tenaga kerja modern dan merevolusi cara bisnis beroperasi. Ketika organisasi semakin banyak menggunakan teknologi AI, mereka mengalami peningkatan yang signifikan dalam proses, produktivitas, dan pada akhirnya, profitabilitas.
Sebuah Makalah yang diterbitkan IEEE bersaksi bahwa evaluasi kuantitatif sebelum dan sesudah implementasi rekayasa cepat menunjukkan pengurangan waktu eksekusi perdagangan, peningkatan akurasi penilaian risiko, dan peningkatan substansial dalam pengembalian portofolio.
Salah satu dampak utama penerapan AI di tempat kerja adalah perannya dalam penciptaan dan perpindahan lapangan kerja. Meskipun AI mempunyai potensi untuk menggantikan tugas dan peran tertentu, AI juga menciptakan peluang baru untuk inovasi dan penciptaan nilai. Pergeseran ini memerlukan tenaga kerja dinamis yang mampu beradaptasi dan dilengkapi dengan keterampilan yang relevan untuk berhasil dalam lanskap yang terus berkembang ini.
Inisiatif peningkatan keterampilan dan keterampilan sangat penting untuk mempersiapkan karyawan menghadapi tuntutan tempat kerja di masa depan.
4. Personalisasi dalam skala besar
Personalisasi mewakili perubahan paradigma dalam pemasaran dan keterlibatan pelanggan. Alih-alih menggunakan pesan yang umum dan universal, dunia usaha justru memanfaatkan wawasan berbasis AI untuk menyampaikan konten dan rekomendasi yang sangat bertarget dan disesuaikan dengan preferensi, perilaku, dan konteks setiap orang.
Kekuatan AI terletak pada kemampuannya menganalisis sejumlah besar data secara real-time, mengungkap wawasan berharga mengenai preferensi pelanggan, pola pembelian, dan riwayat keterlibatan. Dengan memanfaatkan algoritme pembelajaran mesin, bisnis dapat membuat profil pelanggan dinamis dan model prediktif yang memungkinkan interaksi terpersonalisasi dalam skala besar.
Selain itu, skalabilitas personalisasi berbasis AI juga patut diperhatikan karena memungkinkan bisnis memberikan pengalaman yang dirancang khusus kepada jutaan pelanggan secara bersamaan.
5. Integrasi Interdisipliner:
Integrasi interdisipliner mendorong evolusi AI di bidang teknikmemungkinkan para peneliti untuk mengatasi masalah kompleks dari berbagai perspektif dan mengembangkan solusi inovatif yang berpotensi mengubah industri dan meningkatkan kehidupan dalam skala global.
Konvergensi AI dengan bidang lain mendorong kolaborasi dan penyerbukan silang ide, sehingga menghasilkan terobosan yang sebelumnya tidak terbayangkan.
Matematika memberikan landasan teoritis untuk AI, fisika berkontribusi melalui optimalisasi dan simulasi, dan psikologi memainkan peran penting dalam pengembangan AI dengan memberikan wawasan tentang kognisi dan perilaku manusia.
Rekayasa AI Prompt, sebuah metodologi yang mengintegrasikan AI ke dalam proses pengujian, siap menjadi komponen integral dalam berbagai bidang, termasuk ilmu data, etika AI, dan psikologi AI. Para profesional di disiplin ilmu ini perlu menerapkan prinsip-prinsip rekayasa cepat untuk memastikan pemanfaatan model AI yang etis, aman, dan efektif dalam beragam aplikasi.
Hadir dalam berbagai bentuk saat ini, potensi transformatif AI tidak hanya merevolusi praktik tradisional namun juga memberdayakan para insinyur dengan wawasan dan efisiensi yang belum pernah ada sebelumnya di berbagai sektor industri.
Ketika dunia teknik mulai menerapkan inovasi berbasis AI, maka penting untuk mengeksplorasi tiga bidang yang secara nyata mengalami revolusi secara real-time – pengambilan keputusan, penilaian risiko, dan alokasi sumber daya.
AI telah merevolusi pengambilan keputusan dalam satu dekade terakhir, berkat analisis wawasan berbasis data. AI digunakan untuk menangkap dan menganalisis data dalam jumlah besar dengan algoritma pembelajaran mesin; ia mengidentifikasi tren yang sedang berlangsung, memahami pola, dan mengungkap korelasi serta hubungan yang mungkin diabaikan manusia. Hal ini memungkinkan organisasi untuk mengambil keputusan yang lebih tepat dan tepat waktu di berbagai bidang, termasuk bisnis, layanan kesehatan, keuangan, dan logistik.
Sistem rekomendasi Netflix adalah penerapan AI yang terkenal dalam pengambilan keputusan.
Dalam penilaian risiko, AI memainkan peran transformatifnya dengan memperkirakan dan memprediksi potensi risiko dan kerentanan, yang semuanya didukung oleh pendekatan data-sentris. Di bidang keuangan, misalnya, algoritma AI umumnya menganalisis tren pasar dan data historis untuk memprediksi risiko keuangan dan mengoptimalkan strategi investasi. Sistem yang didukung AI juga membantu keamanan siber dengan mendeteksi lalu lintas jaringan dan mengidentifikasi anomali. Selain itu, AI memungkinkan penilaian risiko yang lebih akurat di berbagai bidang seperti asuransi dan layanan kesehatan, sehingga meningkatkan praktik penjaminan emisi dan perawatan pasien.
Sebuah Makalah yang diterbitkan IEEE berbicara untuk AI peran penting prompt engineering sebagai katalis untuk perampingan operasional, penilaian risiko yang lebih baik, peningkatan layanan yang berpusat pada pelanggan, dan optimalisasi strategi investasi.
AI mengoptimalkan alokasi sumber daya dengan mendistribusikan sumber daya secara efisien berdasarkan pasokan, permintaan, dan faktor lain yang diperlukan. Dalam manajemen rantai pasokan, perkiraan permintaan berbasis AI dan algoritme pengoptimalan inventaris membantu bisnis meminimalkan kehabisan stok, mengurangi kelebihan inventaris, dan meningkatkan efisiensi rantai pasokan secara keseluruhan. Dalam layanan kesehatan, AI membantu mengoptimalkan alokasi sumber daya rumah sakit dengan memprediksi tingkat penerimaan pasien, mengoptimalkan jadwal staf, dan mengalokasikan peralatan medis berdasarkan kebutuhan pasien.
Rekayasa dan AI adalah bukti kecerdikan manusia, yang menunjukkan kemampuan kami untuk mendorong batas-batas inovasi dan membentuk kembali peluang. Mereka mencerminkan keingintahuan, kreativitas, dan tekad bawaan kita untuk melampaui keterbatasan, mengingatkan kita akan kemampuan luar biasa kita dalam membayangkan dan mewujudkan masa depan. Dapat dikatakan bahwa rekayasa cepat, dalam kasus seperti itu, menjadi penghubung antara masa kini dan masa depan.
Bio Penulis:
Anjani Vigha adalah penulis konten teknis dan kreatif di Bijaksana, layanan Chegg. Dia adalah orang yang ramah, dan Anda akan menemukannya di dekat buku, seni, dan menjelajahi dunia teknologi yang menakjubkan. Terhubung dengan dia LinkedIn atau Twitter.