5 Prediksi Tren Teknologi Terdepan Indonesia

Suara.com - Alibaba DAMO Academy (DAMO), inisiatif penelitian global dari Alibaba Group, memprediksi tren teknologi terdepan yang berperan dalam membentuk industri teknologi di tahun mendatang.

Analisa dilakukan pada jutaan dokumen penelitian publik dan hak paten dalam kurun waktu tiga tahun belakangan, termasuk melakukan wawancara dengan sekitar 100 orang ilmuwan.

Damo memprediksi 10 tren teknologi terkemuka dalam dua sampai lima tahun ke depan.

“Selama satu abad terakhir, evolusi teknologi digital telah mendorong percepatan kemajuan teknologi dan perkembangan industri," kata Jeff Zhang, Kepala Akademi DAMO Alibaba.

Menurutnya, batasan teknologi semakin diperluas dari dunia fisik ke realitas campuran (mixed reality).

Sementara itu, dia menambahkan, semakin banyak dari teknologi mutakhir yang menemukan jalannya untuk dapat digunakan di dunia industri.

"Dengan teknologi, kita akan menciptakan masa depan yang lebih baik," ujar Jeff Zhang melalui keterangan resminya, Selasa (18/1/2022).

Berikut 10 prediksi tren teknologi Indonesia:

1 Konvergensi Cloud-Network-Device

Baca Juga: Sambut 2022, Alibaba Cloud Siapkan Pengembangan Talenta Digital di Indonesia

Pesatnya perkembangan teknologi jaringan baru akan mendorong evolusi komputasi awan menuju sistem komputasi baru yakni konvergensi cloud-network-device.

Pada sistem ini, cloud, jaringan, dan perangkat memiliki peran sendiri berdasarkan fungsi khususnya masing-masing.

Konvergensi Cloud-Network-Device adalah katalis yang berperan dalam mendorong munculnya aplikasi baru yang dapat menjawab beragam kebutuhan.

Dalam dua tahun ke depan, diharapkan makin banyaknya aplikasi yang beroperasi di atas sistem komputasi baru.

Dalam tiga tahun mendatang, diharapkan AI (kecerdasan buatan) dapat diimplementasikan dengan lebih luas dalam proses penelitian ilmu sains.

Kemudian, meluasnya pemanfaatan cip silicon photonics di berbagai data center skala besar, teknologi AI membuka jalan pengintegrasian sumber energi terbarukan pada sumber daya jaringan listrik.

Termasuk, berkembangnya tren obat-obatan yang memiliki tingkat kekhususan pada orang tertentu, terobosan yang semakin meningkatkan performa, dan interpretabilitas sistem komputasi yang menjaga privasi, termasuk generasi terkini dari kacamata XR.

2. AI untuk Ilmu Pengetahuan

Dalam beberapa ratus tahun belakangan, komunitas saintis memiliki dua paradigma mendasar, yakni ilmu eksperimen dan ilmu teoritis.

Saat ini, semakin berkembangnya AI memberi kemungkinan dalam penciptaan paradigma ilmiah terbaru.

Machine learning dapat memproses data multidimensional dan multimodal dalam jumlah masif termasuk menyelesaikan persoalan ilmiah kompleks, membuka peluang eksplorasi ilmiah berkembang di area yang sebelumnya diperkirakan mustahil.

AI tidak hanya mempercepat proses dalam penelitian ilmiah, tetapi juga membantu mendorong hadirnya 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 dalam 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 namun dapat menempuh jarak yang lebih jauh, dan oleh karena itu silicon photonic chip dapat memberikan kepadatan komputasi tingkat tinggi dan efisiensi energi yang lebih tinggi.

Berkembangnya cloud computing dan AI mendorong perkembangan pesat teknologi silicon photonic.
Dalam tiga tahun ke depan, diharapkan penggunaan silicon photonic chip dalam transmisi data berkecepatan tinggi di pusat data berskala besar, makin meluas.

4. AI untuk Energi Terbarukan

Semakin pesatnya perkembangan teknologi energi terbarukan seperti tenaga angin dan tenaga surya dalam beberapa tahun belakangan, melatarbelakangi semakin menariknya pemanfaatan energi terbarukan sebagai sumber energi untuk ditambahkan ke sumber tenaga jaringan listrik.

Namun, masih ada isu yang muncul seperti kesulitan dalam integrasi jaringan, tingkat pemanfaatan energi yang rendah, dan penyimpanan sisa energi menjadi beberapa hambatan utama dalam implementasinya.

Melihat karakter pembangkit listrik energi terbarukan yang sulit untuk diprediksi, mengintegrasikan sumber energi terbarukan ke sumber jaringan listrik menghadirkan tantangan tersendiri yang berpengaruh pada aspek keselamatan dan keandalan sumber tenaga jaringan itu sendiri.

Pengimplementasian AI dalam industri ini sangat penting dalam meningkatkan efisiensi dan otomatisasi sistem tenaga listrik, memaksimalkan penggunaan sumber daya dan menjaga stabilitas.

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

Kedokteran adalah salah satu bidang yang sangat bergantung pada keahlian seseorang yang seringkali masih didominasi percobaan dan kesalahan dalam prakteknya, besar kemungkinan akan ada perbedaan kemanjuran dari pasien ke pasien.

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.

Dalam tiga tahun ke depan, 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 bagaimana perawatannya.