Quick Wins Pengembangan AI di Indonesia

3. INFRASTRUKTUR DAN DATA KECERDASAN ARTIFISIAL 

Judul: Pengembangan shared infrastructure untuk pembelajaran mesin Kecerdasan Artifisial 

Luaran: Tersedianya suatu platform di mana institusi produsen data digital menyampaikan metadata, contoh data dan terdapat layanan komputasi. 

Pelaksana: Utama: Kemenparekraf 

Konsultatif: Kemendikbud, Kemenristek, Kemenperin, Industri nasional 

Deskripsi dan mekanisme pencapaian: 

Quickwin ini adalah pengembangan platform yang berisikan sosialisasi pemetaan standar kompetensi dan indikator pencapaiannya, penyediaan data latih serta algoritma terbuka KA yang telah dikembangkan di Indonesia. Infrastruktur yang digunakan adalah permulaan dari suatu shared-infrastructure yang juga menyediakan layanan komputasi bagi pengembangan maupun pembelajaran KA 

Kolaborasi antara industri sponsor dan perguruan tinggi nasional, lembaga litbangjirap serta entitas lainnya untuk menyediakan akses ke “High Performance Computing Cluster” di masing-masing instansi, data latih dan algoritma KA. Institusi pelaksana menyediakan sarana platform untuk sistim, perangkat lunak dan perangkat keras sebagai “Pusat Sarana Pelatihan KA”.  

4. RISET DAN INOVASI INDUSTRI KECERDASAN ARTIFISIAL 

Judul: Kecerdasan Artifisial untuk Prediksi Tsunami 

Luaran:  Sistem Peringatan Dini Tsunami berbasis Kecerdasan Artifisial 

Pelaksana: BMKG, BNPB, BIG, KKP, BPPT, LIPI, perguruan tinggi, maupun kalangan swasta 

Deskripsi dan mekanisme pencapaian: 

PENGGUNAAN KECERDASAN ARTIFISIAL UNTUK INFORMASI PUBLIK TERKAIT MANAJEMEN KEBENCANAAN, SALAH SATUNYA ADALAH PREDIKSI TERJADINYA TSUNAMI. 

Penggunaan Kecerdasan Artifisial untuk informasi publik terkait manajemen kebencanaan, salah satunya adalah prediksi terjadinya tsunami. Sebagai wilayah yang berada pada cincin api, di Indonesia terdapat banyak aktivitas seismik yang terdiri dari busur vulkanik dan palung di dasar laut, yang mengakibatkan sering terjadi gempa bumi. 

Beberapa gempa bumi telah mengakibatkan korban dalam jumlah sangat besar, disamping kerugian materiil yang lain. Untuk meminimalkan korban yang terjadi akibat tsunami, di Indonesia telah dikembangkan Tsunami Early Warning System (TEWS). TEWS merupakan informasi gempabumi yang didiseminasikan secara otomatis dan bersifat real time. 

Parameter gempa dimutahirkan melalui analisis oleh ahli/pakar geofisika terhadap semua data waveform seismik yang terekam dari stasiun remote dan terkirim ke pusat analisis data. Data historis dan data dari sensor seismik dan sensor lain dapat ditambahkan untuk menghasilkan bigdata, yang akan selalu tumbuh berdasarkan waktu. 

Dari big data ini dapat dibentuk dataset berdasarkan data-data masa-lalu dan anotasi yang dilakukan oleh ahli geofisika. Selanjutnya model Kecerdasan Artifisial untuk prediksi tsunami dapat dibangun berdasarkan dataset dengan pendekatan machine-learning melalui ekstraksi fitur bentuk gelombang seismik dan ketinggian air laut, atau dengan menggunakan pendekatan deep learning. 

Model prediksi dengan Kecerdasan Artifisial yang dikembangkan dapat dikombinasikan dengan model yang didasarkan kepada prinsip geofisika. Dalam konteks ini Kecerdasan Artifisial dapat dimanfaatkan untuk menghasilkan prediksi terjadinya tsunami yang lebih cepat dan akurat. 

quick wins smart health care & smart government...