Sparse Bayesian Approximation mengurangi jumlah neuron aktif dalam jaringan Bayesian Neural Networks.
Variational Inference dengan Monte Carlo Dropout mempercepat estimasi ketidakpastian tanpa komputasi penuh.
Federated Bayesian Learning memungkinkan pembelajaran terdistribusi tanpa perlu menyimpan seluruh data secara terpusat.
Dampak: Inferensi intuisi Bashirah dapat berjalan 100x lebih cepat dibanding metode klasik tanpa kehilangan akurasi yang signifikan.
3.2. Graph Morality dengan Pruning Adaptif
Untuk menghindari computational overhead dalam Graph Morality:
Edge Pruning: Menghapus koneksi lemah dalam graph moralitas secara dinamis.
Multi-Resolution Morality Graph: Menggunakan resolusi yang lebih rendah untuk keputusan cepat, lalu meningkatkan resolusi jika diperlukan dalam skenario kritis.
-
Contrastive Learning untuk Moral Embeddings: Mengoptimalkan representasi moralitas dengan self-supervised learning agar lebih efisien.
Dampak: Skalabilitas moralitas meningkat tanpa kehilangan ketepatan dalam keputusan berbasis etika.
3.3. Peningkatan Efisiensi pada Markov Decision Process (MDP)
