Opini - Kecerdasan buatan untuk dunia pertanian

Jakarta (ANTARA) - Bulan Oktober tahun ini menjadi momen penting bagi dunia ilmu pengetahuan, khususnya dalam disiplin ilmu murni fisika dan ilmu terapan pertanian.

Dua ilmuwan terkemuka, John J. Hopfield dan Geoffrey E. Hinton, dianugerahi Hadiah Nobel Fisika 2024 atas kontribusi besar mereka dalam pengembangan konsep dasar pembelajaran mesin dengan jaringan saraf buatan.

Konsep yang mereka temukan tak hanya mengubah dunia fisika, tetapi juga mempengaruhi berbagai bidang, termasuk pertanian.

Berkat jasa kedua ilmuwan ini, pertanian modern telah mengalami revolusi yang luar biasa dibandingkan satu atau dua dekade yang lalu.

Hadiah Nobel Fisika jarang sekali diberikan kepada ilmuwan yang dampaknya langsung maupun tidak langsung berkaitan dengan pertanian.

Namun, di usia 91 dan 76 tahun, Hopfield dan Hinton telah memetik jerih payah mereka yang dilakukan 44 tahun silam.

Keduanya mengembangkan konsep yang memiliki potensi besar untuk mengubah cara pertanian dilakukan di seluruh dunia.

Kecerdasan buatan (Artificial Intelligence/AI) sebagian besar dibangun berdasarkan metode jaringan saraf buatan. Metode ini mulai berkembang pada tahun 1940-an dengan model yang dirancang untuk meniru cara kerja otak manusia.

Pada tahun 1980-an, Hopfield dan Hinton membuat terobosan penting dengan mengembangkan representasi matematis yang melibatkan node yang saling terhubung, membentuk jaringan yang mampu memperkuat atau melemahkan koneksi antar- node.

Model matematis tersebut memungkinkan sistem untuk mengubah masukan (input) menjadi keluaran (output) yang diinginkan dengan akurasi yang semakin tinggi.

Jaringan saraf buatan kemudian mulai semakin populer pada tahun 1990-an seiring dengan meningkatnya ketersediaan daya komputasi.

Kemajuan ini mencapai puncaknya ketika metode deep learning, yang merupakan cabang dari jaringan saraf buatan, berkembang pesat pada awal 2000-an.

Sebuah tonggak penting dalam sejarah AI terjadi pada tahun 2012, ketika Alex Krizhevsky dan timnya memenangkan kompetisi ImageNet menggunakan metode deep convolutional neural network (AlexNet).

Pencapaian ini membuktikan bahwa pembelajaran mendalam dapat memberikan hasil terbaik dalam pengenalan gambar, memicu revolusi besar dalam penelitian AI.

Sejak saat itu, teknologi AI terus berkembang pesat, dengan munculnya model bahasa besar seperti ChatGPT yang digunakan dalam berbagai bidang, termasuk pemrosesan bahasa alami dan pengenalan gambar.

Pembelajaran mesin, salah satu cabang AI yang berfokus pada analisis dan prediksi, telah digunakan di berbagai sektor, termasuk pertanian.


Dunia Pertanian