7 Tren Riset Terbaru di AI atau Kecerdasan Buatan Tahun 2025

Laporan Statista (2024) memperkirakan nilai pasar Edge AI global akan mencapai USD 107 miliar pada 2025, meningkat hampir dua kali lipat dibanding 2022. Tren ini juga mendorong riset efisiensi model AI agar dapat berjalan optimal di perangkat kecil dengan daya komputasi terbatas.

6. Pengembangan AI yang Berkelanjutan

Seiring meningkatnya penggunaan AI, isu energi dan keberlanjutan menjadi perhatian utama. Model AI besar seperti GPT dan LLaMA membutuhkan daya komputasi tinggi yang berdampak besar pada konsumsi energi.

Karena itu, riset tahun 2025 banyak difokuskan pada green AI, yaitu AI yang lebih hemat energi dan ramah lingkungan. Beberapa perusahaan riset seperti DeepMind bahkan melaporkan efisiensi hingga 40% dalam penggunaan energi untuk pelatihan model besar melalui algoritma optimasi baru dan data efisien.

7. Riset dalam Penalaran AI

AI reasoning menjadi fokus penting karena mengarah pada kemampuan AI untuk berpikir seperti manusia. Memahami sebab-akibat, logika, dan konteks sosial. Ini berbeda dari sekadar menghafal pola data.

Penelitian terbaru dari Stanford University (2024) menunjukkan bahwa model reasoning mampu meningkatkan akurasi pengambilan keputusan AI hingga 35% dibanding model konvensional berbasis prediksi murni. Tren ini diperkirakan akan memperkuat pengembangan AI yang tidak hanya pintar, tapi juga "mengerti" alasan di balik setiap tindakan.

Dari AI multimodal hingga penalaran yang kompleks, setiap tren riset menunjukkan arah menuju sistem AI yang lebih adaptif, efisien, dan etis. Kalau kamu ingin memahami bagaimana tren-tren ini bekerja secara praktis dan belajar membangun sistem AI sendiri, kamu bisa mulai dari Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner di DQLab.

Di sana kamu akan belajar dasar AI, penerapan machine learning, hingga pengenalan teknologi terkini seperti NLP dan generative AI, semua dirancang agar mudah diikuti bahkan untuk pemula.

FAQ:

1. Apakah Embodied AI sama dengan robot pintar?

Benar, Embodied AI sering diterapkan dalam bentuk robot atau perangkat fisik yang memiliki kemampuan memahami lingkungan sekitar. Bedanya dengan robot konvensional, embodied AI bisa belajar dari pengalaman dan menyesuaikan perilakunya secara adaptif. Contohnya robot rumah tangga atau robot industri yang bisa bekerja berdampingan dengan manusia.

2. Apa pentingnya Explainable AI (XAI)?

XAI penting karena memastikan AI bisa menjelaskan alasan di balik keputusan atau prediksinya. Hal ini krusial di bidang seperti kesehatan atau keuangan, di mana kesalahan prediksi bisa berdampak besar. Dengan XAI, kamu bisa tahu mengapa model AI memberikan hasil tertentu, sehingga lebih transparan dan mudah dipercaya.