Kehadiran Kecerdasan Buatan Baru yakni Multimodal Artificial Intelligence

Artificial intelligence (AI) merupakan salah satu inovasi teknologi yang tenar pada akhir 2022, dan kemudian banyak digunakan pada berbagai lapisan publik. Hal ini dikarenakan kemampuan AI yang bisa meniru kecerdasan manusia dan melakukan berbagai tugas hanya dalam hitungan detik.

Meskipun hadir dengan teknologi terbaru, tentunya para ilmuwan tidak ingin berhenti dan melanjutkan pengembangan inovasi AI yang lebih canggih. Kini, hadir konsep baru yakni multimodal artificial intelligence yang dianggap lebih revolusioner dibanding tradisional AI yang kini sudah ramai digunakan.

Definisi multimodal artificial intelligence

Ahli teknologi Margaret Mouse mengatakan bahwa multimodal AI merupakan jenis kecerdasan buatan yang dapat memproses, membaca serta menghasilkan data dalam berbagai bentuk yakni tulisan, gambar, suara dan juga video.

Meski demikian, multimodal AI belum digunakan secara masif dalam aktivitas sehari-hari karena masih dalam proses pengembangan lebih lanjut. Untuk mengolah data menggunakan multimodal AI, algoritma teknologi menggunakan machine learning (ML) dan natural language processing (NLP) yang dapat mengkombinasikan tulisan bersama dengan gambar, audio maupun video untuk menghasilkan data yang lebih akurat.

Cara kerja multimodal artificial intelligence

Konsep pembuatan multimodal AI juga mengikuti konsep tradisional AI yang sudah banydk digunakan publik. Program teknologi akan membaca berbagai data yang dikumpulkan dan kemudian mengeluarkan hasil analisa sesuai dengan permintaan penggunanya.

Seperti yang dijelaskan sebelumnya, mayoritas jenis multimodal AI menggunakan ML dan juga NLP untuk mengolah data yang mereka terima. Keseluruhan proses ini meliputi ekstraksi atau pengambilan serta pengelompokan data, penggunaan machine learning dan neural networks untuk memproses dan menghasilkan data sesuai permintaan.

Sistem multimodal AI sendiri dibuat menggunakan 3 jenis urutan yang harus diikuti yakni input module, fusion module serta output module. Input module mengacu pada penambahan data dalam sistem menggunakan set neural networks yang bisa memproses lebih banyak bentuk data.

Setelah itu, proses akan dilanjutkan pada fusion module di mana sistem akan membaca dan juga memproses data satu per satu untuk mendapatkan kesimpulan maupun kelebihan yang dimiliki setiap tipe data. Proses akan berakhir pada output module, di mana sistem akan memberikan konklusi dari proses analisis data.

Perbedaan multimodal AI dengan kecerdasan buatan biasa

Walaupun menggunakan konsep yang sama layaknya tradisional AI, multimodal AI memiliki satu perbedaan utama yang membuatnya lebih banyak diminati. Perbedaan utamanya terletak pada bentuk data yang bisa diinput maupun dihasilkan oleh multimodal AI.

Sistem AI satu ini bisa mengolah data dalam bentuk tulisan, gambar, audio maupun video, di mana tradisional AI seperti yang digunakan pada ChatGPT hanya bisa membaca dan memproses data berbentuk tulisan dan menghasilkannya kembali dalam bentuk teks.

Perbedaan utama inilah yang membuat para ilmuwan dan ahli percaya bahwa multimodal AI nantinya bisa lebih booming dibandingkan sistem AI yang kini tenar. Sebagai contoh, kamu bisa mendapatkan keseluruhan desain template serta copywriting yang dibutuhkan untuk membuat sebuah website. Sangat inovatif dan mudah, bukan?

Penggunaan multimodal artificial intelligence sehari-hari

Meskipun belum digunakan secara masif dalam kehidupan sehari-hari, banyak ahli dan ilmuwan yang sudah memprediksi penggunaan multimodal AI dalam berbagai aspek kehidupan.

Kendaraan otonom

Tidak hanya kendaraan listrik, kini sudah banyak juga mobil yang bisa berjalan tanpa harus disetir langsung oleh manusia. Kendaraan otonom ini bisa dipadukan dengan teknologi multimodal AI untuk bisa memproses berbagai data penting lain seperti kamera, radar, sinyal GPS juga LiDAR (Light Detection and Ranging) untuk mengambil keputusan yang lebih baik saat dijalankan.

Kegiatan marketing

Dengan menganalisa kumpulan data berbentuk teks, gambar, audio serta video, multimodal AI bisa memberikan referensi konten untuk kegiatan marketing yang dipersonalisasi mengikuti brand image dari setiap bisnis.

Analisis lebih lanjut dari pengguna yang terjangkau konten marketing buatan multimodal AI juga bisa digunakan sebagai data tambahan, demi membuat kustomisasi konten yang disukai pengguna.

Institusi finansial

Pada institusi finansial, multimodal AI berperan untuk menganalisa berbagai berita ekonomi terbaru serta tren market untuk mengambil langkah finansial yang menguntungkan pelaku bisnis. Penggunaan natural language processing pada institusi finansial tentunya dapat menguntungkan lembaga keuangan dan meningkatkan perekonomian regional maupun global.

Bidang agrikultur

Sistem teknologi ini juga bisa digunakan pada bidang agrikultur untuk membantu petani mengawasi kondisi dan keadaan tanaman, memprediksi hama maupun virus yang mungkin menyerang tanaman serta melakukan optimasi langkah pertanian. Data yang didapat juga bisa dianalisis untuk memberikan pandangan lebih lanjut terkait keadaan tanah dan juga tanaman bagi petani.

Industri kesehatan

Multimodal AI juga bisa digunakan dalam industri kesehatan untuk menganalisis gambar medis seperti dari X-ray maupun MRI. Dengan membaca integrasi sensor data dari perangkat pengguna seperti jam tangan digital, multimodal AI juga dapat berfungsi memberikan berbagai tips untuk meningkatkan kesehatan pengguna.

Tantangan yang dihadapi multimodal artificial intelligence

Meskipun disebut-sebut sebagai sistem AI lebih canggih yang bisa membantu berbagai industri, multimodal AI juga memiliki beberapa tantangan yang membuatnya sulit untuk digunakan secara masif.

Integrasi data

Menggabungkan data dengan format berbeda dapat menjadi sebuah tantangan karena format yang dimiliki tentunya berbeda. Memasukkan data berbeda format dan memastikan kualitasnya tetap sama menjadi suatu hal penting yang harus diperhatikan user saat menggunakan multimodal artificial intelligence.

Representasi fitur

Setiap bentuk format dari data yang dimasukkan dalam multimodal AI memiliki teknik ekstrasi yang berbeda. Contohnya seperti gambar yang memiliki teknik ekstraksi convolutional neural network (CNN) ataupun teks yang membutuhkan large language models (LLM). Perbedaan teknik ekstraksi juga menjadi bagian penting saat menggunakan sistem AI ini.

Arsitektur model serta teknik pencampuran

Mencampurkan format data yang berbeda dengan teknik efektif masih menjadi pusat perbincangan para ahli karena berbagai riset yang sedang dilakukan. Menemukan model yang seimbang antar format data yang berbeda menjadi suatu tantangan utama karena masih awamnya pengetahuan akan hal tersebut.

Berikut pembahasan lengkap terkait kehadiran jenis AI terbaru yakni multimodal artificial intelligence. Suka membaca informasi teknologi menarik seperti satu ini? Baca berita lainnya di blog MetaNesia!

MetaNesia merupakan penyedia layanan virtual reality, augmented reality serta platform metaverse pertama di Indonesia. Berada di bawah naungan Telkom Indonesia, MetaNesia telah melayani berbagai klien global maupun lokal untuk memenuhi beragam kebutuhan bisnis. MetaNesia juga telah digunakan pada berbagai industri mulai dari pendidikan, hiburan, kesehatan, manufaktur, dan lain sebagainya.

Tertarik untuk gunakan teknologi canggih dari Telkom Indonesia ini di bisnis kamu? Hubungi tim administrasi MetaNesia untuk dapatkan konsultasi gratis secara langsung!

Kamu juga bisa masuk ke dalam dunia metaverse imersif MetaNesia! Rasakan pengalaman baru berinteraksi dengan banyak orang serta coba berbagai fitur serta game menarik di dalamnya. Unduh aplikasi MetaNesia dan mainkan langsung di perangkat kamu!