2. Dual engine decision intelligence
Sebelumnya, metode pengambilan keputusan tradisional didasarkan pada Riset Operasi atau Operations Research. Namun di tengah dunia yang kian kompleks, kemampuan metode ini menjadi terbatas, terutama dalam menangani masalah yang mengandung ketidakpastian besar. Responsnya pun terbilang lambat terhadap masalah berskala besar.
Oleh karena itu, dunia akademis dan industripun mulai memasukkan machine learning dalam optimalisasi keputusan. Kedua mesin tersebut saling melengkapi, dan bila digunakan secara bersamaan, dapat meningkatkan kecepatan serta kualitas pengambilan keputusan.
Di masa mendatang, teknologi ini diharapkan dapat digunakan secara luas dalam berbagai skenario untuk mendukung alokasi sumber daya yang dinamis, komprehensif, dan real-time, seperti pengalokasian listrik secara real-time, optimalisasi lalu lintas pelabuhan, penentuan apron pesawat atau aircraft stand, dan peningkatan proses manufaktur.
Di masa depan, kecerdasan untuk pengambilan keputusan ini diprediksi DAMO akan diterapkan di lebih banyak skenario.
3. Keamanan cloud-native
Keamanan cloud-native diimplementasikan tidak hanya untuk mendapatkan keamanan yang bersifat native pada infrastruktur cloud, tetapi juga akan meningkatkan layanan keamanan dengan memanfaatkan teknologi cloud-native.
Walhasil, teknologi keamanan dan komputasi awan menjadi semakin terintegrasi. Kita telah menyaksikan teknologi terapan berkembang dari containerized deployment ke layanan mikro menuju ke model serverless. Dan layanan keamanan pun beralih menjadi layanan yang bersifat native, lebih detail, berorientasi platform, dan cerdas.
Dalam tiga hingga lima tahun ke depan, DAMO meramalkan keamanan cloud-native akan menjadi lebih serbaguna dan lebih mudah beradaptasi dengan arsitektur multicloud. Dengan demikian akan menjadi lebih kondusif untuk membangun sistem keamanan yang dinamis, end-to-end, presisi, dan dapat diterapkan pada lingkungan hibrid.
4. Model pre-trained multimodal foundation
Model fondasi multimodal pre-trained telah menjadi paradigma dan infrastruktur baru untuk membangun sistem artificial intelligence. Sistem AI tengah berevolusi dari sistem mono-modal yang fokus pada teks, percakapan, atau visual, menuju sistem yang bersifat general-purpose. Dan pada inti dari sistem general purpose ini adalah multimodality.
DAMO memprediksi, di masa depan, model-model fondasi ini akan menjadi infrastruktur dasar bagi sistem AI untuk gambar, teks, dan audio, dan akan memberdayakan sistem AI dengan kemampuan cognitive intelligence untuk bernalar, menjawab pertanyaan, meringkas, dan menciptakan.
| Penulis | : | Liana Threestayanti |
| Editor | : | Liana Threestayanti |
KOMENTAR