Blockchain Siap Mendemokratisasi Pelatihan AI Melalui Crowdsourcing Permintaan DRL

Deep Reinforcement Learning (DRL) adalah salah satu algoritma AI paling populer dan canggih yang digunakan saat ini. Sistem ini menggabungkan efektivitas protokol Machine Learning dengan kemampuan pemrograman Deep Neural Networks untuk menghasilkan hasil yang menakjubkan. Saat ini, algoritma AI DRL telah membantu memecahkan beberapa misteri tertua dalam ilmu pengetahuan dan membuka pola serta solusi yang mudah terlewatkan oleh manusia.

Recently, a group of researchers introduced a new concept to the market that could help bring DRL algorithms to more businesses, researchers, and even everyday users in the future. The system uses a blockchain market and incentives to streamline adoption. Here’s everything you need to know about how blockchain is set to play an increasingly important role in the DRL community.

Apa yang Membuat AI DRL Berbeda?

Salah satu keuntungan utama dari algoritma AI DRL adalah kemampuannya untuk mentransfer pengetahuan dari satu skenario ke situasi baru. Kemampuan ini membuat mereka sangat cocok untuk pembelajaran mandiri di lingkungan baru berdasarkan data model. Sistem AI DRL dapat memeriksa situasi baru dan menghasilkan jawaban kompleks yang dapat mendukung segala hal mulai dari mengemudi kendaraan otonom hingga menemukan sel kanker di hati atau ginjal Anda.

Sumber – Analyticsvidhya

Sistem AI DRL termasuk yang paling canggih dan telah menjadi pilihan utama untuk interpretasi dan penguraian data mentah berdimensi tinggi. Informasi ini dapat berupa gambar, video, dan lainnya. Oleh karena itu, telah terjadi pergeseran kuat menuju pemanfaatan dan pengembangan teknologi ini di berbagai industri. Beberapa analis percaya bahwa AI DRL suatu hari nanti dapat menjadi tenaga bagi sistem AI umum yang dapat dikirim untuk mempelajari tugas baru dari manusia sebelum mengadopsi solusi otonom.

Alasan lain mengapa peneliti menyukai sistem AI DRL adalah karena mereka menawarkan skalabilitas yang tak tertandingi. Masalah skalabilitas telah membatasi teknologi AI selama bertahun‑tahun. Sistem DRL dapat diskalakan untuk memenuhi permintaan massa. Selain itu, mereka dapat memasukkan data dari jaringan yang diperbesar untuk meningkatkan kinerja lebih lanjut.

Kekurangan AI DRL

Algoritma AI DRL termasuk yang paling sulit diprogram dan diterapkan. Sebagian alasan mengapa sangat sulit membuat algoritma AI ini adalah banyaknya variabel dan data yang diperlukan agar berfungsi dengan benar. Misalnya, sistem harus mempertimbangkan berbagai interaksi lingkungan, parameter, situasi, timing, dan pemrograman sebelumnya. Semua proses ini terjadi dalam milidetik untuk memberikan pengalaman AI yang mulus bagi pengguna.
Membuat algoritma DRL yang canggih dan responsif dapat menjadi tugas mahal yang memerlukan bantuan ahli. Algoritma ini harus pertama kali dibuat, data diimpor dan diuji, kemudian disesuaikan untuk meningkatkan hasil. Pendekatan ini memakan waktu dan dana, menambah kebutuhan keseluruhan teknologi.

Bagaimana Orang Biasa Dapat Mengakses Teknologi AI DRL

Persyaratan ini menjadikan algoritma DRL salah satu jenis sistem AI paling mahal untuk dimodelkan. Biaya programmer AI, pengujian, pengumpulan data, dan pemodelan membuat kebanyakan pengguna jauh dari garis start dalam mengimplementasikan teknologi ini ke dalam model mereka.

Bagaimana Teknologi Blockchain Dapat Membantu Mendorong Evolusi DRL ke Depan

Ada beberapa cara di mana teknologi blockchain dapat membantu meningkatkan akses ke teknologi DRL ke depan. Sejarah telah menunjukkan bahwa protokol blockchain dapat membantu mendorong adopsi dan memperluas akses ke layanan jika digunakan dengan tepat. Saat ini, sektor AI Machine Learning telah menyaksikan banyak integrasi berbasis AI yang membantu mendorong adopsi dan inovasi.

Model Machine Learning as a Service (MLaaS) telah ada yang memungkinkan pengguna untuk membuat, memperdagangkan, berbelanja, dan mengintegrasikan algoritma ML canggih melalui ekosistem blockchain yang aman. Dalam kebanyakan kasus, pendekatan ini mencakup marketplace yang memberi insentif kepada pengguna untuk mengembangkan dan menawarkan model AI serta layanan lain kepada komunitas.

Secara khusus, model ini terbukti menjadi cara yang bagus untuk membuka pintu bagi pengguna baru dan menghilangkan banyak hambatan adopsi. Oleh karena itu, tidak mengherankan bahwa pendekatan serupa kini dipertimbangkan untuk sistem AI DRL. Kerangka kerja DRL as a Service (DRaaS) membantu menyelesaikan beberapa masalah terbesar pada DRL dan dapat membuka era baru aksesibilitas, inovasi, dan kemampuan AI.

DRLaaS

Pendekatan kerangka kerja DRLaaS memungkinkan perusahaan memanfaatkan layanan DRL tanpa harus berinvestasi penuh dalam algoritma AI internal. Pendekatan ini dapat secara signifikan menurunkan biaya bagi bisnis dan peneliti yang mencari model AI yang dapat diterima dalam operasi mereka. Pengguna dapat memilih fitur yang mereka butuhkan dan kapan mereka membutuhkannya. Strategi ini mengurangi biaya yang tidak perlu dan memastikan komunitas memberikan insentif kepada pengembang.

Bagaimana Kerangka Kerja DRLaaS Bekerja

Para peneliti memulai dengan memilih blockchain yang dapat diskalakan, menyediakan tingkat pemrograman tinggi, dan memiliki rekam jejak keberhasilan yang terbukti. Setelah meninjau beberapa opsi, tim memutuskan bahwa yang terbaik adalah membuat kerangka kerja DRLaaS di atas Consortium Blockchain. Secara khusus, Consortium adalah blockchain izin istimewa yang beroperasi seperti jaringan pribadi namun berada di bawah tata kelola konsorsium.

Consortium memanfaatkan algoritma Proof-of-Authority yang unik yang mengintegrasikan node terverifikasi untuk memastikan skalabilitas, meningkatkan kinerja, dan memberikan kualitas. Secara khusus, Consortium mengintegrasikan sistem penyimpanan file properti yang disebut InterPlanetary File System (IPFS). Protokol ini sangat efektif dalam mencegah manipulasi dan memungkinkan pengguna memanfaatkan kontrak pintar untuk meminta tugas AI.

Pengguna sistem baru dapat mengajukan permintaan modul DRL kepada komunitas. Permintaan ini dapat dijawab oleh pengembang yang telah membuat atau memiliki kemampuan untuk mengembangkan algoritma DRL yang bersangkutan. Mereka menerima kompensasi atas upaya mereka dalam bentuk token hadiah. Sistem insentif ini terbukti efektif dalam membantu membangun komunitas AI dan sangat penting dalam mendorong sektor AI ML ke depan.

Mengapa Opsi DRLaaS Merupakan Solusi Cerdas – DRL

Salah satu alasan utama mengapa opsi DRLaaS dipastikan akan mendapatkan lebih banyak dukungan adalah karena biaya pembuatan algoritma DRL sangat tinggi. Biaya perangkat keras untuk sistem ini dapat sangat mahal. Untuk memberi perspektif tentang pemrograman sistem AI DRL, para peneliti menyebutkan algoritma DOTA DRL AI yang baru-baru ini dipresentasikan oleh tim peneliti.

Memprogram algoritma DOTA memerlukan 51 ribu CPU dan 512 GPU. Bagi peneliti, pengguna, atau bisnis rata‑rata, tidak ada cara yang terjangkau untuk mengakses daya komputasi sebesar itu. Membeli peralatan ini bukan satu‑satunya hambatan finansial. Masih diperlukan sumber data, pemrograman sistem AI, dan tugas lain yang terkait dengan implementasi. Pada akhirnya, DRLaaS mungkin menjadi satu‑satunya cara bagi kebanyakan perusahaan untuk mengakses alat kuat ini dengan aman.

Sekarang, bisnis dapat memanfaatkan tingkat keahlian dan pengetahuan domain tertinggi untuk menciptakan solusi AI yang disesuaikan dengan kebutuhan mereka. Opsi DRLaaS memungkinkan perusahaan ini menggunakan sistem AI saat diperlukan, secara signifikan mengurangi eksposur dan biaya yang tidak perlu.

Peneliti

Para peneliti di balik studi ini mencakup berbagai insinyur, pengembang analis, dan lainnya. Secara khusus, studi ini memberi kredit kepada penulis Ahmed Alagha, Hadi Otrok, Shakti Singh, Rabeb Mizouni, dan Jamal Bentaharas sebagai penulis utama. Sekarang, tim berupaya memperluas operasi dan implementasinya ke pasar, meningkatkan akses bagi massa.

Aplikasi Teknologi DRL

Ada banyak aplikasi AI DRL yang beroperasi saat ini. Sistem ini memainkan peran penting dalam kendaraan otonom, navigasi, perawatan kesehatan, permainan, dan lainnya. Berikut beberapa aplikasi utama untuk sistem DRL yang dapat membantu meningkatkan opsi saat ini secara signifikan.

DRL Kesehatan

Teknologi DRL terus memainkan peran penting dalam praktik perawatan kesehatan generasi berikutnya. Sistem AI canggih ini terbukti sangat baik dalam menentukan pola pada model data besar, memungkinkan peneliti melihat korelasi yang sebelumnya tidak terlihat. Saat ini sudah ada sistem AI yang dapat membantu menentukan kesehatan organ Anda, memindai aktivitas gelombang otak, dan menemukan sel yang rusak.

DRL Militer

Penggunaan teknologi DRL dalam militer semakin meningkat. Teknologi ini telah diterapkan dalam sistem perang masa depan termasuk peningkatan jumlah swarm drone. Swarm drone merupakan metode menyerang musuh dengan menggunakan sejumlah besar drone otonom. Pendekatan ini dimaksudkan untuk membanjiri pertahanan udara.
Sistem AI DRL juga memainkan peran penting dalam mengidentifikasi target. Sistem surveilans militer saat ini mengintegrasikan DRL untuk melacak perubahan terkecil di area yang dipantau, mengungkap senjata tersembunyi dan target potensial dengan lebih efektif. Di masa depan, akan ada rantai pembunuhan AI lengkap yang menghilangkan kebutuhan persetujuan manusia dalam menentukan target.

Pendekatan Serupa yang Diambil oleh Proyek Blockchain

Beberapa proyek blockchain telah menggunakan metode crowdsourcing serupa untuk mendorong inovasi di industri. Pada awalnya, gaya integrasi blockchain ini digunakan untuk layanan komputasi awan. Kemudian berkembang menjadi berbagi data dan pertukaran komputasi. Saat ini, Anda dapat menemukan marketplace crowdsourced untuk komputasi canggih termasuk AI di seluruh pasar. Berikut beberapa contoh utama.

Golem (GLM)

Golem adalah marketplace komputasi terdesentralisasi yang berfokus pada AI yang memungkinkan pengguna memperoleh hadiah berupa token untuk berbagi daya komputasi yang tidak terpakai. Protokol ini memungkinkan siapa saja mengakses daya komputasi besar tanpa harus membeli perangkat keras yang mahal. Inti pendekatan Golem adalah marketplace terdesentralisasi. Di sini, pengguna dapat memperoleh token GLM yang menyediakan daya CPU bagi pengembang, peneliti, dan pengguna.
Secara khusus, Golem memungkinkan pengguna mengambil tugas komputasi besar dan mendelegasikannya ke solusi lebih kecil yang tersebar di antara komunitas pengguna aktif. Strategi ini menurunkan biaya serta meningkatkan efisiensi dan desentralisasi. Oleh karena itu, Golem merupakan proyek populer yang menjadi salah satu yang pertama menyediakan komputasi sebagai layanan menggunakan sistem blockchain. Saat ini, Golem diakui sebagai platform pionir yang memiliki basis pengguna yang kuat.

Render (RENDER)

Render adalah sistem berbasis blockchain yang dipercepat AI secara industri yang menyediakan daya komputasi hampir tak terbatas bagi pengembang AI. Protokol ini awalnya berfokus pada penggunaan daya komputasi terdesentralisasi yang besar untuk membantu mengembangkan dan memproses sejumlah besar video definisi tinggi serta efek yang dibutuhkan dalam game, penelitian, dan hiburan masa kini.
Render memberdayakan komunitas ilmiah, hiburan, dan penelitian melalui pendekatan unik dan terbukti. Platform ini menggunakan Ethereum untuk validasi sambil mengintegrasikan protokol OctaneRender untuk meningkatkan kinerja pemrosesan 3D. Mereka yang menyediakan daya CPU kepada komunitas memperoleh token RENDER berdasarkan jumlah daya komputasi yang mereka sumbangkan.

Perusahaan Publik yang Mengembangkan Solusi AI Inovatif

Banyak perusahaan AI sedang mengembangkan AI yang suatu hari nanti akan berinteraksi dengan kehidupan Anda. Dalam banyak kasus, Anda mungkin memikirkan perusahaan besar seperti Microsoft (MSFT ) ketika membahas pengembangan AI. Namun, ada beberapa opsi AI yang diperdagangkan secara publik yang layak diperiksa. Berikut satu contoh perusahaan yang memanfaatkan AI untuk menyediakan layanan penting bagi pasar.

1. BrainChip (BRCHF)

Brainchip adalah penyedia perangkat lunak dan perangkat keras inovatif untuk industri kesehatan AI. Platform ini memperkenalkan model komputasi neuromorfik yang dirancang untuk merepresentasikan cara kerja neuron di otak. Strategi ini terbukti hemat energi dan memberikan kinerja tinggi.

BrainChip (BRN.AX ) adalah pelopor di bidang AI dan memimpin dalam jaringan AIoT (Artificial Intelligence of Things). Konsep ini menggabungkan biaya rendah dan ketersediaan perangkat pintar IoT (Internet of Things) dengan kemampuan algoritma AI canggih. Hasilnya adalah sistem yang sangat mampu yang dapat memantau operasi, menemukan masalah sebelum terjadi, dan menyajikan solusi yang layak secara cepat.

DRL Request Crowdsourcing – Jalan yang Tepat

Pengenalan opsi DRLaaS akan membantu mendorong integrasi di seluruh pasar. Pendekatan ini memiliki rekam jejak terbukti dalam membantu memperluas pemahaman dan akses pengguna di sektor AI lainnya. Oleh karena itu, pendekatan ini sangat cocok diterapkan pada pasar DRL. Anda dapat mengharapkan lebih banyak integrasi AI seiring layanan DRL menjadi tersedia bagi massa ke depan.
Learn about other AI Proyek in Indonesian.