Indonesia 
English 
Yogyakarta, 27 Oktober 2025 – Program Studi Magister Kecerdasan Artifisial, Departemen Ilmu Komputer dan Elektronika (DIKE), Fakultas MIPA UGM, menggelar kuliah tamu internasional bertajuk “Efficient Deep Learning”. Kegiatan yang dilaksanakan secara daring ini menghadirkan Zaki Indra Sukma, kandidat doktor dari School of Computing, University of Georgia, USA, sebagai narasumber.
Dalam kuliah tamu tersebut, Zaki membahas salah satu isu penting dalam pengembangan kecerdasan buatan modern, yaitu bagaimana merancang model AI yang tidak hanya unggul dalam akurasi, tetapi juga efisien dalam penggunaan sumber daya. Ia menjelaskan bahwa banyak penelitian terkini masih berfokus pada peningkatan akurasi model tanpa mempertimbangkan beban komputasi yang ditimbulkan. Padahal, ketika model diterapkan pada sistem dengan keterbatasan perangkat, seperti ponsel atau edge devices, efisiensi menjadi aspek yang sangat menentukan keberhasilan implementasi.
Zaki menegaskan bahwa dalam praktik pengembangan AI, keberhasilan sebuah model tidak dapat diukur hanya dari akurasi. Faktor lain seperti kebutuhan komputasi, waktu pemrosesan, efisiensi energi, biaya operasional, hingga keamanan dan privasi data harus menjadi bagian dari pertimbangan desain model. Oleh karena itu, diperlukan strategi khusus untuk menjaga performa model tetap optimal sambil menekan penggunaan sumber daya.
Dalam paparannya, Zaki memperkenalkan dua pendekatan utama untuk meningkatkan efisiensi model AI, yaitu pruning dan quantization. Teknik pruning dilakukan dengan memangkas bagian jaringan saraf yang tidak terlalu berpengaruh terhadap hasil prediksi, sehingga ukuran model menjadi lebih kecil dan proses inferensi lebih cepat. Sementara itu, quantization mengubah presisi numerik model misalnya dari 32-bit menjadi 8-bit untuk mengurangi kebutuhan komputasi tanpa menurunkan performa secara signifikan. Melalui kuliah tamu ini, mahasiswa Magister Kecerdasan Artifisial UGM tidak hanya mendapatkan wawasan teknis, tetapi juga pemahaman tentang pentingnya efisiensi dan keberlanjutan dalam pengembangan kecerdasan buatan masa depan.
Kegiatan ini turut berkontribusi pada pencapaian Tujuan Pembangunan Berkelanjutan (SDGs), khususnya SDG 4 (Pendidikan Berkualitas) melalui peningkatan literasi mahasiswa terhadap teknologi mutakhir, serta SDG 9 (Industri, Inovasi, dan Infrastruktur) dengan mendorong riset dan inovasi di bidang kecerdasan buatan yang efisien dan berkelanjutan.
Author: Afiahayati
Editor: Marina
#SDGs4 #SDGs9
