Wednesday, October 24, 2012- On Kecerdasan Buatan
Apa
itu jaringan syaraf tiruan
Jaringan syaraf tiruan adalah paradigma pemrosesan suatu
informasi yang terinspirasi oleh sistem sel syaraf biologi, sama sperti otak
yang memproses suatu informasi. Elemen mendasar dari paradigm tersebut adalah
struktur yang baru dari sistem pemrosesan informasi. Jarinngan syaraf tiruan,
seperti manusia, belajar daru suatu masalah tertentu seperti pengenalan pola
atau klasifikasi karena proses pembelajaran.
Jaringan syaraf tiruan juga dapat diartikan sebagai salah
satu representasi buatan dari otak manusia yang selalu mencoba untuk
mensimulasikan proses pembelajaran pada otak manusia tersebut. Istilah buatan
digunakan karena jaringan syaraf ini diimplementasikan dengan menggunakan
program computer yang mampu menyelesaikan sejumlah proses perhitungan selama
proses pembelajaran.
Kapan
digunakan jaringan syaraf tiruan
ketika kita menghadapi suatu kasus yang sensitif,
berhubungan dengan hal-hal yang relatif dan tidak pasti. Langsung pada
contoh. Apabila kita membuat suatu perangkat pengenalan wajah yang dimana wajah
satu orang dengan posisi yang berbeda tidak lah selalu sama, seperti ketika si
A di foto dengan berbagai gaya, tentu wajahnya pasti sama karena yang menjadi
objek satu orang tetapi berbeda-beda posisi maka dibutuhkan suatu jaringan
syaraf tiruan agar mempermudah kerja perangkat tersebut. Atau kasus lain
seperti pendeteksian kanker. Kanker mempunyai bentuk yang hampir sama, kalau
tidak bulat atau berbentuk lingkaran, tapi kanker setiap orang kan berbeda-beda
bentuknya, maka hal ini harus digunakan sistem jaringan syaraf tiruan untuk
memprmudahnya.
Bagaimana
sejarang perkembangan jaringan syaraf tiruan
- Pada tahun 1940-an, para
ilmuwan menemukan bahwa psikologi otak sama dengan mode pemrosesan yang
dilakukan oleh computer
- Tahun 1943, Mc Culloch dan
Pitts merancang model formal yang pertama kali sebagai perhitungan dasar
neuron
- Tahun 1954, Farley dan Clark
mensetup model-model untuk relasi adaptif stimulus-respon dalam
jaringan random
- Tahun1958, Rosenblatt
mengembangkan konsep dasar tentang perception untuk klasifikasi pola
- Tahun 1960, Windrow dan Hoff
mengembangkan ADALINE yang dilatih dengan pembelajaran Least Mean Square (LMS)
- Tahun 1974, Werbos
memperkenalkan algoritma backpropagation
- Tahun 1975, Little dan Shaw
menggambarkan jaringan syaraf dengan probabilistic
- Tahun 1982, kohonen
mengembangkan metode pembelajaran jaringan syaraf tiruan yang tidak
terawasi untuk pemetaan
- Tahun 1982, Grossberg
mengembangkan teori jaringan
- Tahun 1982, Hopfield
mengembangkan jaringan syaraf freecurrent
- Tahun 1985, algoritma
pembelajaran dengan mesin Boltzmann
- Tahun 1987, Kosko mengembangkan
jaringan Adaptive Bidirectional Associative memory (BAM)
- Tahun 1988, dikembangkan fungsi
radial bebas
Mengapa
mempelajari jaringan syaraf tiruan
Manusia diciptakan dengan kecerdasan yang sangat luar biasa.
Pada usia 3 tahun, seorang balita sudah mampu berkomunikasi dengan sangat baik
menggunakan bahasa ibunya. Dia juga sudah mampu mengenali berbagai benda
meskipun yang terlihat hanya bagian tertentu dari benda tersebut. Ketika
melihat bagian kecil dari ekor cicak, dia akan mampu mengidentifikasi bahwa ada
seekor cicak sedang bersembunyi dibalik bingkai foto yang tergantung didinding.
Pada usia selanjutnya, kecerdasannya akan berkembang dengan sangat pesat, baik
kecerdasan kognitif, kecerdasan emosional maupun kecerdasan spiritualnya.
Sampai saat ini belum ada satu manusiapun yang bisa menyamai kecerdasan manusia
secara keseluruhan.
Selama bertahun-tahun filsuf berusaha mempelajari kecerdasan
manusia. Dari pemikiran para filsuf tersebut, lahirlah AI (Atificial
Intelligence / JST) sebagai cabang ilmu yang juga berusaha memahami kecerdasan
manusia. AI berusaha membangun entitas-entitas cerdas yang sesuai dengan
pemahaman manusia. Entitas-entitas cerdas yang dibangun AI ini ternyata
sangat menarik dan mempercepat proses pemahaman terhadap kecerdasan manusia.
Oleh karena itu, AI menjadi bidang yang sangat penting dalam memahami
kecerdasan manusia. Dengan didukung perkembangan hardware dan software
yang sangat beragam, AI telah menghasilkan banyak produk yang sangat penting
dan berguna bagi kehidupan manusia. Hingga saat ini AI terus dipelajari dan
dikembangkan secara meluas maupun mendalam. Pada hari ini, kita mengenal banyak
bidang studi baru yang berawal dari AI, seperti computational intelligence,
soft computing, fuzzy system, evolutionary computation, dan banyak lagi
lainnya yang semakin focus pada bidang kajian dan permasalahan tertentu.
Apasajakah Aplikasi jaringan Syaraf Tiruan?
Jaringan Syaraf Tiruan mampu menggambarkan setiap situasi
adanya sebuah hubungan antara variabel predictor (independents,
input) dan variabel predicted (dependents, output),
ketika hubungan tersebut sangat kompleks dan tidak mudah untuk menjelaskan
kedalam istilah yang umum dari ”correlation” arau “differences
between groups”. Beberapa contoh permasalahan yang dapat dipecahkan secara
baik oleh jaringan syaraf tiruan antara lain :
- Deteksi Fenomena kedokteran
Berbagai indikasi yang berhubungan dengan kesehatan
(kombinasi dari denyut jantung, tingkatan dan berbagai substansi dalam darah,
dll) dapat dimonitoring. Serangan pada kondisi kesehatan tertentu dapat
dihubungkan dengan perubahan kombinasi yang sangat kompleks (non linier dan
interaktif) pada subset dari variabel, dapat dimonitering. Jaringan
syaraf tiruan telah digunakan untuk mengenali pola yang diperkirakan sehinga
perlakuan yang tepat dapat dilakukan.
- Untuk mendeteksi golongan darah manusia
Dengan menggunakan pengolahan citra. Manusia berusaha keras
dengan segala kemampuannya untuk menirukan kehebatan yang mereka miliki,
misalnya seorang dokter dengan keahliannya dapat membedakan golongan darah
manusia antara A, B, AB, dan O. dengan pendekatan kecerdasan buatan, manusia
berusaha menirukan bagaimana pola-pola dibentuk. Jaringan syaraf tiruan telah
dikembangkan sebagai generalisasi model matematik dari pembelajaran manusia.
- Prediksi pasar saham
Fluktuasi dari harga saham san index saham adalah contoh
lain yang kompleks, multidimensi tetapi dalam beberapa kondisi tertentu
merupakan phenomena yang dapat diprediksi. Jaringan syaraf tiruan telah
digunakan oleh analis teknik untuk membuat prediksi tentang pasar saham yang
didasarkan atas sejumlah factor seperti keadaan masa lalu bursa yang lain dan
berbagai indicator ekonomi.
- Perjanjian kredit
Berbagai informasi biasanya didapat dari seorang peminjam
seperti umur, pendidikan, pekerjaan dan berbagai data lain. Setelah
pembelajaran dari jaringan syaraf tiruan tentang data peminjam, analisis
jaringan syaraf tiruan dapat mengidentifikasi karakteristik peminjam sehingga
dapat digunakan untuk mengklarifikasikan peminjam terhadap resiko peminjam
dalam kategori baik atau buruk
- Monitoring kondisi mesin
Jaringan syaraf tiruan dapat digunakan untuk memangkas biaya
dengan memberikan keahlian tambahan untuk menjadwalkan perawatan mesin.
Jaringan syaraf tiruan dapat dialtih utnuk membedakan suara sebuah mesin ketika
berjalan normal (false alarm) dengan ketika mesin hamper mengalami suatu
masalah. Setelah periode pembelajaran, keahlian dari jaringan syaraf tiruan
dapat digunakan untuk memperingatkan seorang teknisi terhadap kerusakan yang
akan timbul sebelum terjadi yang akan menyebabkan biaya yang tidak terduga
- Pemeliharaan mesin
Jaringan syaraf tiruan telah digunakan untuk menganalisir
input dari sebuah sensor pada sebuah mesin. Dengan mengontrol beberapa
parameter ketika mesin sedang berjalan, dapat melakukan fungsi tertentu
misalnya meminimalkan penggunaan bahan bakar.
Courtesy By :
1.
Buku
Artificial Intelligence Oleh Suyanto, ST. Msc
2.
Pengantar
Jaringan Syaraf Tiruan Oleh Eli Yani
3.
Jaringan
Syaraf Tiruan Pengantar Kecerdasan Oleh SriKusumadewi
Tidak ada komentar:
Posting Komentar