Connect with us

ICT

10 Tren Teknologi Teratas 2018 versi IEEE Computer Society

Published

on

California, TechnoBusiness ● IEEE Computer Society memprediksi 10 tren teknologi teratas yang bakal mendominasi industri tahun ini. Prediksi tersebut dirilis berdasarkan analisis tim pakar secara mendalam.

Berikut 10 tren teknologi menurut IEEE Computer Society yang dimaksud:

  • Deep Learning

Machine Learning, lebih khusus lagi Deep Learning, sudah berada di titik puncak revolusi. Mereka banyak diadopsi di pusat data (data center): Amazon membuat unit pemrosesan grafis [GPU] untuk Deep Learning, Google menjalankan Deep Learning pada unit pemrosesan tensor [TPU], Microsoft menggunakan field programmable gate arrays [FPGAs], dll.

Deep Learning juga sedang dieksplorasi di tepi jaringan untuk mengurangi jumlah data yang disebarkan kembali ke pusat data. Aplikasi seperti pengenalan gambar, video, dan audio telah digunakan untuk berbagai vertikal. Deep Learning sangat bergantung pada akselerator (lihat no. 9) dan digunakan untuk berbagai fungsi (seperti no. 6, 7, dan 10).

  • Mata uang digital (Cryptocurrencies)

Bitcoin, Ethereal, dan pendatang baru Litecoin, Dash, dan Ripple telah menjadi mata uang yang umum diperdagangkan. Mereka akan terus menjadi sarana perdagangan yang lebih banyak digunakan. Hal ini akan memicu peningkatan cybersecurity (lihat No. 10) karena taruhannya akan semakin tinggi seiring nilai mereka yang meningkat.

Selain itu, mata uang digital akan terus diaktifkan dan dimungkinkan oleh teknologi lain, seperti penyimpanan (lihat no. 3), komputasi awan (lihat B dalam daftar teknologi yang sudah diadopsi), Internet of Things (IoT), edge computing, dan banyak lagi.

Advertisement
  • Blockchain

Penggunaan Bitcoin dan revitalisasi komputasi peer-to-peer sangat penting bagi penerapan teknologi blockchain secara lebih luas. IEEE Computer Society memperkirakan peningkatan perluasan perusahaan yang mengantarkan produk blockchain dan teknologi informasi kelas berat memasuki pasar dan mengonsolidasikan produk.

  • Industri IoT

Diberdayakan oleh Deep Learning di edge, industri IoT terus menjadi kasus penggunaan yang paling banyak bagi egde computing. Ini didorong oleh kebutuhan dan persyaratan nyata. Analis mengantisipasi bahwa hal itu akan terus diadopsi dengan seperangkat penawaran teknis lebih luas yang dimungkinkan oleh Deep Learning serta kegunaan lain dari IoT (lihat C dan E).

Baca Juga: The Top 10 Customer Experience Trends in 2018

  • Robotika

Meskipun penelitian robotika telah dilakukan selama beberapa dekade, adopsi robotika belum berkembang. Namun, beberapa tahun terakhir telah terjadi peningkatan ketersediaan konsumen robot konsumen, serta robot militer dan industri yang lebih canggih. Kami memprediksi bahwa ini akan memicu adopsi robotika yang lebih luas di ruang medis untuk perawatan dan penggunaan kesehatan lainnya. Dikombinasikan dengan DL (lihat no. 1) dan AI (lihat no. 10), robotika akan maju lebih jauh pada tahun ini. Robotika juga akan memotivasi evolusi etika lebih lanjut (lihat no. 8).

Mobil otonom Waymo buatan Google

  • Assisted transportation

Sementara janji kendaraan otonom sepenuhnya melambat karena banyak rintangan, penggunaan bantuan otomatis terbatas terus bertambah, seperti bantuan parkir, pengenalan video, dan peringatan untuk meninggalkan jalur atau mengidentifikasi hambatan mendadak. Kami mengantisipasi bahwa bantuan kendaraan akan berkembang lebih jauh karena otomasi dan Machine Learning/Deep Learning dikerahkan di industri otomotif.

  • Assisted reality and virtual reality (AR/VR)

Gadget game dan AR/VR telah berkembang dalam adopsi pada tahun lalu. Kami mengantisipasi bahwa tren ini akan berkembang dengan antarmuka pengguna modern seperti proyeksi 3D dan deteksi gerakan. Ini memungkinkan untuk menghubungkan individu dengan metadata yang dapat dilihat, tunduk pada konfigurasi privasi, yang akan terus mendorong kebijakan internasional untuk keamanan dan keamanan maya (lihat no. 10).

  • Etika, hukum, dan kebijakan untuk privasi, keamanan, dan tanggung jawab

Dengan meningkatnya kemajuan Deep Learning (lihat no. 1), robotika (no. 5), bantuan teknologi (no. 6 dan 7), dan penerapan AI (no. 10), teknologi telah melampaui kemampuan masyarakat untuk mengendalikannya dengan mudah. Panduan wajib telah dianalisis secara mendalam dan diluncurkan dalam berbagai aspek desain (lihat dokumen asosiasi standar IEEE), dan selanjutnya diterapkan pada sistem otonom dan cerdas dan dalam keamanan dunia maya. Tapi adopsi pertimbangan etis akan meningkat di banyak industri vertikal dan teknologi horizontal.

  • Akselerator dan 3D

Dengan berakhirnya penskalaan daya dan hukum Moore serta pergeseran ke 3D, akselerator muncul sebagai cara untuk terus meningkatkan kinerja perangkat keras dan efisiensi energi serta mengurangi biaya. Ada sejumlah teknologi yang ada (FPGA dan ASIC) dan yang baru (seperti DPE berbasis memristor) yang menyimpan banyak janji untuk mempercepat domain aplikasi (seperti perkalian matriks untuk penggunaan algoritma DL). Kami memprediksi keragaman dan penerapan akselerator yang lebih luas, yang menyebabkan penggunaan lebih luas pada 2018.

  • Cybersecurity dan AI

Cybersecurity menjadi penting bagi kehidupan sehari-hari dan bisnis, tapi semakin sulit untuk dikelola. Eksploitasi telah menjadi sangat canggih dan sulit bagi teknologi informasi untuk mengikutinya. Otomatisasi murni tidak lagi memadai dan Artificial Intelligence (AI) diperlukan untuk meningkatkan analisis data dan skrip otomatis. Diharapkan manusia tetap berada dalam lingkaran untuk mengambil tindakan.

Oleh karena itu, hubungan dengan etika (lihat no. 8). Tapi, Artificial Intelligence sendiri tidak kebal terhadap serangan cyber. Kita perlu membuat teknik Artificial Intelligence /Deep Learning lebih kuat dengan adanya trafik yang berlawanan di area aplikasi mana pun.

Sebagai catatan, dalam 10 tren teknologi teratas tahun ini, IEEE Computer Society tidak menyertakan teknologi Data Science, Cloudification, Smart Cities, Sustainability, dan Internet of Things/Edge Computing, karena sudah mengalami adopsi secara luas.

—Philips C. Rubin, TechnoBusiness/IEEE Computer Society ● Foto-Foto: towardsdatascience.com

 

Advertisement