Selama ini, ilmuwan memiliki dua paradigma mendasar, yakni ilmu eksperimen dan ilmu teoretis. Di masa depan, teknologi AI yang semakin berkembang kemungkinan dapat membantu para ilmuwan dalam menciptakan paradigma ilmiah terbaru.
Machine learning dapat memproses data multidimensional dan multimodal dalam jumlah masif, termasuk menyelesaikan persoalan ilmiah kompleks dan membuka peluang eksplorasi ilmiah berkembang di area yang sebelumnya diperkirakan mustahil.
Dalam tiga tahun mendatang, AI diprediksi mampu digunakan secara luas dalam proses penelitian sains, mendorong hadirnya temuan ilmiah baru, dan berperan sebagai alat produksi dalam beberapa ilmu pengetahuan dasar.
Baca Juga: Alibaba Luncurkan Platform Prediksi Cuaca Berbasis Kecerdasan Buatan
3. Silicon Photonic Chips
Transistor memiliki keterbatasan ukuran dan kapasitas. Kinerja komputasi tingkat tinggi membuat chip elektronik tidak mampu memenuhi aliran permintaan data yang tinggi. Oleh karena itu, penggunaan silicon photonic chips akan semakin besar.
Tidak seperti chip elektronik, silicon photonic chip menggunakan foton sebagai pengganti elektron untuk mengirimkan data. Foton tidak berinteraksi secara langsung satu sama lain, tetapi dapat mengirimkan data dengan jarak yang lebih jauh.
Oleh karena itu, silicon photonic chip dapat memberikan kepadatan komputasi dan efisiensi energi yang lebih tinggi. Berkembangnya cloud computing dan AI mendorong perkembangan pesat teknologi silicon photonic.
Dalam tiga tahun ke depan, diprediksi penggunaan silicon photonic chip dalam transmisi data berkecepatan tinggi di pusat data berskala besar semakin meluas.
Baca Juga: Robot Alibaba Berhasil Kirimkan Lebih Dari Satu Juta Pesanan
4. AI untuk energi terbarukan
Beberapa tahun belakangan, teknologi energi terbarukan semakin berkembang, seperti tenaga angin dan tenaga surya. Sumber energi terbarukan tersebut dimanfaatkan untuk menunjang sumber energi tenaga listrik.
| Penulis | : | Yussy Maulia |
| Editor | : | Sheila Respati |
KOMENTAR