Sistem cerdas adalah mesin berteknologi canggih yang memahami dan merespons dunia di sekitar mereka. Sistem cerdas dapat mengambil banyak bentuk, mulai dari penyedot debu otomatis seperti Roomba hingga program pengenalan wajah hingga saran belanja pribadi Amazon. 

Departemen kami berfokus pada dua area utama dalam sistem cerdas: bagaimana mesin memandang lingkungannya dan bagaimana mesin tersebut berinteraksi dengan lingkungan tersebut.

Salah satu cara agar sistem tersebut dapat melihat lingkungan mereka adalah melalui penglihatan. Studi tentang bagaimana komputer dapat memahami dan menafsirkan informasi visual dari gambar statis dan urutan video muncul pada akhir 1950-an dan awal 1960-an. Sejak itu telah berkembang menjadi teknologi yang kuat yang merupakan pusat sektor industri, komersial, dan pemerintah negara itu. Faktor kunci yang berkontribusi pada pertumbuhan ini adalah pertumbuhan eksponensial dari kecepatan prosesor dan kapasitas memori serta kemajuan algoritme.

Bidang sistem cerdas juga berfokus pada bagaimana sistem ini berinteraksi dengan pengguna manusia dalam lingkungan fisik dan sosial yang berubah dan dinamis. Robot awal memiliki sedikit otonomi dalam membuat keputusan: mereka mengasumsikan dunia yang dapat diprediksi dan melakukan tindakan yang sama berulang kali dalam kondisi yang sama. Saat ini, robot dianggap sebagai sistem otonom yang dapat merasakan lingkungan dan dapat bertindak di dunia fisik untuk mencapai beberapa tujuan.

Aplikasi sistem cerdas

Sistem cerdas siap untuk mengisi semakin banyak peran dalam masyarakat saat ini, termasuk:

• Otomatisasi pabrik
• Robotika lapangan dan layanan
• Robotika bantu
• Aplikasi militer
• Perawatan medis
• Pendidikan
• Hiburan
• Inspeksi visual
• pengenalan karakter
• Identifikasi manusia menggunakan berbagai modalitas biometrik (misalnya wajah, sidik jari, iris, tangan)
• Pengawasan visual
• Transportasi cerdas

Tantangan dalam sistem cerdas

Penelitian dalam sistem cerdas menghadapi banyak tantangan, banyak di antaranya terkait dengan representasi dunia fisik yang dinamis secara komputasi.

1. Ketidakpastian : Sensor/efektor fisik memberikan informasi/tindakan yang terbatas, berisik, dan tidak akurat. Oleh karena itu, tindakan apa pun yang diambil sistem mungkin salah baik karena kebisingan di sensor maupun karena keterbatasan dalam menjalankan tindakan tersebut.
2. Dunia Dinamis : Dunia fisik berubah terus menerus, membutuhkan keputusan yang dibuat pada skala waktu yang cepat untuk mengakomodasi perubahan lingkungan.
3. Komputasi yang memakan waktu : Mencari jalur optimal ke suatu tujuan memerlukan pencarian ekstensif melalui ruang keadaan yang sangat besar, yang secara komputasi mahal. Kelemahan dari menghabiskan terlalu banyak waktu untuk komputasi adalah bahwa dunia dapat berubah sementara itu, sehingga membuat rencana yang dihitung menjadi usang.
4. Pemetaan : Banyak informasi yang hilang dalam transformasi dari dunia 3D ke dunia 2D. Visi komputer harus menghadapi tantangan termasuk perubahan perspektif, pencahayaan, dan skala; kekacauan atau gerakan latar belakang; dan mengelompokkan item dengan variasi intra/antar kelas.

Mempelajari sistem cerdas

Siswa yang ingin mempelajari sistem cerdas harus dapat memahami dan mengintegrasikan pengetahuan dari berbagai bidang studi termasuk:

• Pemrograman
• Struktur data
• algoritma
• Pengenalan pola
• Pembelajaran mesin
• Kecerdasan buatan
• Fisika
• Metode numerik
• Psikologi

Selain itu, keterampilan matematika sangat penting. Anda akan menggunakan trigonometri, aljabar linier, dan kalkulus secara teratur. Statistik dan probabilitas juga merupakan keterampilan dasar untuk semua disiplin sistem cerdas. Menjadi mahir dengan Linux juga baik untuk dilakukan.

Magang & peluang kerja dalam sistem cerdas

Saat ini ada permintaan industri yang kuat untuk orang-orang yang memahami teknologi sistem cerdas dan tahu bagaimana menerapkannya pada masalah dunia nyata. Lulusan di bidang ini dapat bekerja di akademisi, laboratorium nasional dan pemerintah, dan perusahaan industri seperti Google, Microsoft, Intel, IBM).

sumber : https://www-unr-edu.