ipb.ac.id – Departemen Ilmu Komputer Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam (FMIPA) IPB University kembali menggelar Computational Intelligence and Optimization (CIO) Talk. CIO Talk kali ini mengangkat tema “Mengkreasi Algoritma Optimasi Mematahkan Kutukan Dimensi”, (23/09).
Pembicara yang hadir adalah Prof Suyanto, Guru Besar Bidang Kecerdasan Buatan dari Telkom University. Ia memiliki h-index Scopus 14. Namanya masuk dalam daftar 2 persen ilmuwan paling berpengaruh yang diterbitkan Stanford University dan Elsevier BV, bulan Oktober 2021.
Selain itu, Prof Suyanto telah mendaftarkan 8 paten, mendapatkan 22 hak cipta dan menerbitkan 10 buku ajar yang semuanya berkaitan dengan bidang Artificial Intelligence.
Dalam kesempatan ini, Prof Suyanto menceritakan bahwa dalam setahun ia sudah membaca lebih dari 18.000 jurnal ilmiah. Menelusuri hampir semua bentuk algoritma sehingga merasa cukup percaya diri dapat menciptakan algoritma baru.
Ia telah menyusun berbagai teori sejak usianya 14 tahun berkat belajar terkait teori peluang dari guru matematikanya. Memandang kekacauan sebagai sebuah keteraturan. Ia menilai hampir seluruh permasalahan di dunia sebagai sebuah keteraturan yang tersembunyi.
“Bila kita bisa memahaminya dengan benar, maka kita bisa mempelajari kebetulan-kebetulan itu menjadi sebuah kepastian,” katanya.
Dalam menciptakan algoritma, katanya, penting untuk menemukan novelty. Dua hal yang dapat dilakukan untuk mendapatkan novelty ini adalah mengisi kepala dengan pengetahuan sebanyak mungkin. Mengosongkan perasaan dari rasa paling pintar dan paling benar.
“Ketika sudah bisa menemukan novelty, kita dapat mudah menemukan solusi dari berbagai hal, termasuk hal yang dianggap remeh,” imbuhnya.
Ia telah mendesain algoritma dan menjadi terobosan besar di dunia AI karena dapat memecahkan ribuan dimensi, melompat jauh dari algoritma yang pernah ada. Ia menciptakan Komodo Mlipir Algorithm (KMA), sebuah algoritma baru, termasuk ke dalam kelompok metode optimasi metaheuristik, yang dikenal sebagai Swarm Intelligence (SI).
Berbagai algoritma optimasi metaheuristik yang ada saat ini, tambahnya, umumnya hanya mampu menyelesaikan masalah berdimensi rendah. Algoritma ciptaannya dapat menyelesaikan ribuan hingga miliaran dimensi. Tanpa memerlukan sumberdaya komputer yang besar dan waktu yang lama. Algoritma ini berpotensi besar untuk diterapkan di berbagai bidang untuk menjawab permasalahan komputasi berdasarkan optimasi.
Inspirasi pengembangan algoritma ini bahkan ia dapatkan dari keluarganya sendiri. Pemecahan masalah komputasi yang begitu rumit dapat ia pecahkan dari hasil observasi di sekitarnya. (MW/Zul)
