Bentuk Pengaplikasian Kecerdasan Buatan dalam Sistem Tenaga

Seiring dengan berkembangnya teknologi yang pesat di dunia ini, beberapa ahli pun selalu memanfaatkan teknologi untuk melakukan pekerjaan mereka. Hal ini terasa mulai dari pengembangan, desain hingga manufaktur. Lantas bagaimana peran kecerdasan buatan dalam sistem tenaga?

Sekilas Tentang Kecerdasan Buatan dalam Sistem Tenaga Listrik dan Elektro

Para profesional saat ini mengedepankan semua tentang inovasi untuk memudahkan pekerjaan mereka. Kehadiran kecerdasan buatan tentunya diharapkan mampu mempermudah segala jenis tugasnya bukan justru membuat semua hal menjadi tumpang tindih karena saling berkembang.

Kemajuan pesat dalam pengembangan Artificial intelligence tidak dapat dipungkiri telah berpengaruh ke dalam tiap industri dan juga bidang penelitian termasuk juga teknik dan seluruh pemakaian tenaga. Misalnya saja Machine Learning berguna untuk mengoptimalkan sistem dan membangunnya.

Selain itu menurut techsbright.com, keberadaan teknologi Ai dan input data akan berperan sebagai fungsi interpretasi. Misalnya seorang insinyur akan membangun sistem kamera dan sensor yang saling terhubung agar memastikan bahwa AI pada kendaraan otonom bisa memiliki fungsi melihat seperti halnya mata manusia.

Kecerdasan Buatan dalam Sistem Tenaga Elektro dan Komputer

Istilah kecerdasan buatan dalam sistem tenaga akan menggambarkan banyak sekali sistem yang akan terbangun guna mereplikasikan dan meniru pikiran manusia dalam bertindak. Hal ini khususnya terjadi ketika sedang menentukan keputusan dan memecahkan sebuah masalah. Berikut beberapa contohnya:

1. Expert System

Dalam pengembangan expert system ini akan berperan untuk memecahkan masalah dengan mesin inferensi. Selama pengumpulan data, menggunakan basis pengetahuan yang telah dilengkapi oleh informasi mengenai domain khusus terutama fungsi jika maka sehingga mengetahui sebab akibat.

Expert System ini sudah ada semenjak tahun 1970-an. Namun sayangnya masih terasa kurang fleksibel daripada bentuk AI terbaru saat ini. sebenarnya secara umum sudah lebih mudah untuk bahasa pemrograman sehingga pengguna di masa sekarang pun bisa mulai menggunakannya.

2. Fuzzy Logic Control Systems

Bentuk AI satu ini akan memungkinkan Anda untuk membuat peraturan mengenai bagaimana cara mesin dalam memberikan respon input data. Caranya yakni memperhitungkan dan mempertimbangkan kontinum atau rangkaian kesatuan dari kondisi yang lebih memungkinkan daripada pemakaian biner.

Mungkin saja uraian tentang AI ini sedikit menyulitkan. Namun sebenarnya Fuzzy Logic Control Systems memudahkan pengguna dalam mengumpulkan data. Hasilnya adalah kumpulan data terasa lebih spesifik dan terstruktur karena terkumpul berdasarkan beberapa perhitungan dan pertimbangan.

3. Machine Learning

Sementara untuk machine learning sendiri akan mencakup berbagai model statistik dan algoritma. Hal ini memungkinkan sistem agar bisa menemukan cara dan pola untuk menarik kesimpulan. Selain itu juga sekaligus belajar bagaimana melakukan tugas tanpa adanya instruksi khusus.

Dalam pengaplikasiannya, mesin pembelajaran ini mampu menentukan keputusan sendiri berdasarkan data dan pengalaman sebelumnya. Bahkan cara pikirnya pun sudah hampir menyerupai bagaimana manusia dalam mengambil suatu keputusan untuk menyelesaikan sebuah masalah.

4. Artificial Neural Network

Sementara pada jenis AI ini merupakan tipe khusus yang dikembangkan dari machine learning. Dalam mesin ini akan terdiri dari beberapa sinopsis buatan dirancang untuk menirukan struktur dan cara kerja otak manusia seperti aslinya.

Jaringan di dalamnya akan mempelajari sekaligus mengamati ketika sinapsis sedang mengirimkan data satu sama lain. Selanjutnya bisa memproses informasi pada saat melewati beberapa lapisan sebelum sistem mampu memproses, mengolah hingga menentukan keputusan.

5. Deep Learning

Terakhir adalah deep learning yang merupakan bentuk pembelajaran mesin dengan basis jaringan saraf tiruan. Salah satu keunggulan dari jenis AI ini mampu mengenali dan mendeteksi semua jenis fitur dan data yang kian abstrak selama pengumpulannya atau bahkan mungkin terasa kurang spesifik.

Dari fitur tersebut memungkinkan deep learning akan menjadi jawaban baru bagi mesin atau perangkat yang memerlukan fungsi pengenalan gambar dan suara. Mengingat bahwa saat ini sudah cukup banyak alat dan barang dengan kemampuan tersebut yakni mampu mendeteksi seperti indera manusia

6. Remote Engineering, Monitoring, Diagnostic dan Optimization

Sistem ini memang masih baru ada di Indonesia dan masih dalam proses pengembangan namun tsudah mulai digunakan pada salah satu pembankit listrik. Fungsi utamanya yakni mengadopsi kecerdasan buatan sehingga mampu menyediakan tarif listrik yang lebih murah.

Uji coba telah berlaku di beberapa pembangkit listrik tenaga uap. Melalui sistem REMDO tersebut, semua komponen akan tersambung secara online. Selanjutnya sistem mampu menganalisa kemungkinan terjadinya masalah sehingga bisa menghindarinya.

Pencapaian Menjanjikan antara AI dan Sistem Tenaga

Dari beberapa contoh artificial intelligence yang telah disebutkan tersebut akhirnya membuat perkembangan AI pada sistem tenaga memang sangat pesat. Beberapa ahli mengatakan bahwa cukup banyak pencapaian cukup menjanjikan telah terjadi antara persimpangan AI dan juga tenaga elektro.

Misalnya saja Electric Power Research Institute yang berhasil melaporkan upayanya untuk membuat algoritma untuk fungsi identifikasi dalam infrastruktur transmisi dan distribusi berdasarkan pengumpulan gambar. Fitur lebih lanjut yakni menggunakan AI guna memperkirakan kondisi cuaca.

Fitur perkiraan cuaca tersebut akan bekerja bersama pembangkit listrik tenaga angin dan suaranya. Sementara aplikasi AI yang lain termasuk juga expert system akan mengurangi beban kerja operator manusia di sektor tenaga listrik. Bahkan fuzzy logic control system mampu meningkatkan kinerjanya.

Rekayasa Gelombang Kecerdasan Buatan

Pengerjaan tugas secara otomatis lewat model machine learning seperti halnya decision tree atau artificial neural networks akan menghasilkan sistem yang kerap kali membuat prediksi dan keputusan jadi lebih cepat. Bahkan hal ini terasa lebih akurat daripada penentuan oleh pemikiran manusia.

Mengingat bahwa sistem ini terus menerus berkembang, maka kemungkinan besar mereka akan mengubah kemampuan untuk memanfaatkan informasi dalam skala lebih besar. Namun tugas yang terlibat secara tidak langsung juga berdampak pada kebutuhan sumber daya manusia jadi lebih tinggi.

Dalam kasus seperti ini, tentu saja juga akan membutuhkan arsitektur jaringan yang ahli dan juga kuat. Pasalnya mereka harus mampu mengoptimalkan kinerja algoritma. Selain itu, selain memperhatikan algoritma, kemungkinan pemakaian tenaga juga menjadi lebih besar hingga 19 terabyte per jamnya.

Pemrosesan Machine Learning dalam Teknik Elektro

Adopsi machine learning dalam tenaga elektro dan listrik terasa begitu berharga guna memperluas pemrosesan sinyal. Sistem seperti ini memiliki fungsi lebih efisien untuk meningkatkan kualitas dan akurasi secara subjektif pada saat gambar, suara atau data lainnya sedang mengalami transmisi.

Misalnya saja Algoritma Machine Learning memungkinkan untuk memodelkan sinyal, mengembangkan inferensi, mendeteksi pola hingga membuat penyesuaian agar lebih tepat saat mengeluarkan sinyal. Teknik pemrosesan sinyal pun berguna dalam meningkatkan input data ke dalam machine learning.

Michigan State University sebagai salah satu perguruan tinggi besar pun telah berhasil menunjukkan beberapa kemungkinan yang inovatif sebagai hasil dari penerapan AI. Peneliti telah mensintesis berbagai jenis konsep baik dari komputer maupun listrik hingga kecerdasan buatan.

Pengaplikasian artificial intelligence memang diakui sudah sangat pesat. Maka dari itu, Anda pun bisa mempelajari tentang apa saja penerapan kecerdasan buatan dalam sistem tenaga listrik, elektro, komputer dan sejenisnya karena tentunya berimbas positif pada kehidupan manusia.