 |
| Gambar : Freepik |
Jogjaterkini.id - Perkembangan teknologi kecerdasan buatan di Asia Tenggara diproyeksikan memasuki fase baru menjelang 2026. Jika sebelumnya AI identik dengan pemrosesan data di pusat server dan ruang digital, dalam beberapa tahun ke depan teknologi ini diperkirakan akan semakin menyatu dengan lingkungan fisik. Perubahan tersebut diyakini akan membawa dampak besar bagi sektor manufaktur, robotika, hingga perangkat konsumen.
Nilai pasar smart manufacturing di kawasan ini yang telah mencapai USD 13,4 miliar pada 2024 menjadi indikator kuat meningkatnya kebutuhan akan sistem cerdas yang mampu merespons kondisi nyata di lapangan. Industri tidak lagi cukup mengandalkan analisis berbasis data historis, tetapi menuntut AI yang dapat membaca, belajar, dan mengambil keputusan langsung dari fenomena fisik.
Munculnya Physical Intelligence di Lini Industri
Salah satu pergeseran penting yang diproyeksikan terjadi adalah lahirnya konsep physical intelligence. Model AI generasi baru ini dirancang untuk memahami sinyal dunia nyata, seperti getaran mesin, suara lingkungan, medan magnet, hingga pergerakan mekanis.
Berbeda dengan pendekatan sebelumnya yang sangat bergantung pada komputasi terpusat, physical intelligence akan banyak dijalankan di perangkat edge. Artinya, sensor dan mesin di pabrik dapat memproses data secara mandiri tanpa harus terus terhubung ke server pusat. Pendekatan ini memungkinkan respons yang lebih cepat sekaligus meningkatkan ketahanan sistem terhadap gangguan jaringan.
Kemampuan belajar dari jumlah data yang relatif sedikit juga membuat AI jenis ini lebih adaptif. Dalam konteks industri, robot pabrik tidak hanya mengikuti pola yang telah diprogram, tetapi mampu menyesuaikan diri ketika menghadapi kondisi tak terduga, seperti perubahan material atau gangguan operasional.
Hybrid World Models dan AI yang Lebih Aktif
Selain kemampuan membaca dunia fisik, pengembangan hybrid world models menjadi fondasi penting bagi evolusi AI ke depan. Model ini memadukan penalaran matematis dan fisika dengan data sensor yang terintegrasi. Hasilnya, AI tidak hanya memetakan lingkungan, tetapi juga terlibat langsung di dalamnya.
Pendekatan tersebut membuka jalan bagi sistem yang mampu belajar dari pengalaman sendiri. Dalam jangka panjang, AI tidak lagi bersifat reaktif semata, melainkan dapat mengantisipasi perubahan dan mengambil keputusan secara proaktif berdasarkan pemahaman fisik yang dimilikinya.
Audio dan Agentic AI di Perangkat Konsumen
Di ranah perangkat konsumen, audio diprediksi menjadi antarmuka utama AI pada 2026. Perpaduan teknologi spatial sound, sensor fusion, dan pemrosesan di perangkat akan melahirkan produk yang lebih kontekstual. Mulai dari kacamata augmented reality, earbuds, hingga sistem audio kendaraan, AI akan mampu memahami niat, emosi, dan situasi pengguna melalui suara.
Seiring dengan itu, agentic AI diperkirakan mulai masuk fase penggunaan massal. Berbeda dari AI prediktif, agentic AI dirancang untuk mengambil tindakan nyata. Dukungan digital twin yang dilengkapi pemahaman fisik membuat agen AI dapat mensimulasikan berbagai skenario sebelum bertindak di dunia nyata.
Dalam industri, pendekatan ini berpotensi memungkinkan sistem secara otomatis menindaklanjuti prediksi kerusakan mesin, menyesuaikan beban produksi, hingga mengelola inventori tanpa intervensi manusia secara langsung.
Micro-Intelligence dan Orkestrasi Agen Cerdas
Tren lain yang mulai terlihat adalah pengembangan micro-intelligence, yakni model AI berukuran kecil dengan kemampuan penalaran yang spesifik pada satu domain. Model ini dirancang agar hemat daya dan optimal dijalankan di perangkat edge.
Ke depan, micro-intelligence diproyeksikan berperan sebagai pengatur bagi berbagai agen cerdas yang bekerja secara paralel. Dengan pendekatan ini, sistem AI menjadi lebih modular, fleksibel, dan mudah disesuaikan dengan kebutuhan industri tertentu.
AI Terdesentralisasi dan Kebangkitan Komputasi Analog
Dari sisi arsitektur, desentralisasi AI diperkirakan semakin menguat, terutama pada pengembangan robotika humanoid generasi baru. Integrasi sensor cerdas, neuromorphic compute, dan in-memory compute langsung di dalam sensor memungkinkan respons sistem mendekati cara kerja biologis manusia.
Pendekatan tersebut membuat refleks dan keseimbangan robot ditangani secara lokal oleh sirkuit terdekat, sehingga menghasilkan pergerakan yang lebih halus dan adaptif dengan konsumsi energi yang lebih rendah.
Selain itu, komputasi analog mulai kembali mendapat perhatian. Dalam konsep ini, proses komputasi memanfaatkan karakteristik fisik perangkat itu sendiri untuk menghasilkan inferensi AI. Keunggulannya terletak pada respons real-time, interaksi yang lebih natural, serta efisiensi daya yang lebih baik. Teknologi ini diproyeksikan mulai diterapkan pada robotika, perangkat wearable, dan sistem otonom menjelang akhir 2026.
AI dan Masa Depan Industri Fisik
Berbagai proyeksi tersebut menunjukkan bahwa evolusi AI tidak lagi sekadar soal kecerdasan digital. Integrasi yang lebih dalam dengan dunia fisik menjadi kunci utama pengembangan teknologi ke depan. Bagi Asia Tenggara, momentum ini membuka peluang besar untuk mempercepat transformasi industri, meningkatkan daya saing, sekaligus menciptakan ekosistem teknologi yang lebih adaptif dan berkelanjutan.
