Membangun Otak di Balik Kecerdasan Buatan, Rekayasa Perangkat Lunak dan Arsitektur Sistem

Dunia kecerdasan buatan (AI) berkembang pesat. Namun, di balik kecerdasan tersebut, terdapat kerja keras para software engineer (insinyur perangkat lunak) dan system architect (arsitek sistem). Artikel ini akan membahas peran krusial rekayasa perangkat lunak (software engineering)  dan arsitektur sistem (system architecture) dalam pengembangan sistem (aplikasi) AI yang efektif dan efisien, khususnya yang memanfaatkan machine learning, deep learning, dan big data.

Peran Software Engineer dalam AI

Software engineer memegang peranan penting dalam menerjemahkan konsep dan algoritma AI ke dalam aplikasi dan sistem yang dapat diterapkan di dunia nyata. Software engineer bertanggung jawab untuk melakukan hal-hal berikut:

1. Mengembangkan Kode Program: Mereka menulis kode program yang dirancang khusus untuk melatih, menjalankan, model machine learning dan deep learning dengan performa yang tangguh. Pemilihan bahasa pemrograman yang tepat, seperti Python, C++, atau Java menjadi faktor penting.
2. Membangun Infrastruktur Perangkat Lunak: Mereka merancang dan membangun infrastruktur perangkat lunak yang mendukung pengembangan dan deployment model AI. Hal ini mencakup pemilihan framework, library, dan tool yang sesuai.
3. Menerapkan Praktik Rekayasa Perangkat Lunak: Prinsip-prinsip seperti modularitas, reusability, dan maintainability sangat penting untuk memastikan kode yang dihasilkan berkualitas tinggi, mudah dipelihara, dan dapat dikembangkan lebih lanjut.
4. Menguji dan Memvalidasi Model AI: Software engineer berperan dalam pengujian dan validasi model AI untuk memastikan performansi dan akurasi yang sesuai dengan harapan. Teknik pengujian unit testing yang terintegrasi  dan sistematis perlu diterapkan.
5. Optimasi Performa: Mereka mengoptimalkan kode program dan infrastruktur untuk memastikan performa dan efisiensi model AI, terutama saat dijalankan pada platform cloud computing.

Baca juga: Membedah Cloud Computing, Membangun Kecerdasan Buatan di Atas Awan

Peran System Architect dalam Sistem AI

System architect berperan penting dalam mendesain arsitektur keseluruhan sistem AI, terutama yang menangani big data serta model machine learning dan deep learning yang kompleks. Mereka mempertimbangkan faktor-faktor sebagai berikut:

• Skalabilitas: Sistem AI harus mampu menangani volume data yang terus meningkat dan kompleksitas model yang semakin besar. Arsitektur sistem perlu dirancang agar dapat diskalakan secara horizontal ataupun vertikal.
• Keandalan: Sistem AI perlu beroperasi secara handal dengan minimal downtime. Desain sistem perlu memperhatikan redundansi dan mekanisme pemulihan jika terjadi kegagalan.
• Keamanan: Data dan model AI adalah aset berharga dan perlu dilindungi dari akses ilegal. Arsitektur sistem harus menerapkan praktik keamanan yang ketat untuk mencegah kebocoran data dan serangan siber.
• Monitoring dan Logging: Pemantauan sistem AI secara berkelanjutan sangat penting untuk memastikan performansi dan mendeteksi anomali. Desain sistem perlu mencakup mekanisme logging yang komprehensif untuk memudahkan troubleshooting.
• Integrasi dengan Sistem Lain: Model AI seringkali perlu diintegrasikan dengan sistem lain yang sudah ada di dalam organisasi. Arsitektur sistem perlu mempertimbangkan interoperabilitas dan kemudahan integrasi.

Pendekatan dalam Rekayasa Perangkat Lunak dan Arsitektur Sistem untuk AI

Dalam membangun sistem AI, terdapat beberapa pendekatan yang umum digunakan. Pendekatan tersebut adalah sebagai berikut:

• Arsitektur Microservices: Membagi sistem AI menjadi layanan-layanan kecil yang independen dan dapat dikembangkan serta di-deploy secara terpisah. Pendekatan ini meningkatkan skalabilitas, fleksibilitas, dan kemudahan pemeliharaan.
• Pipeline Data: Merancang alur data yang efisien untuk mengumpulkan, membersihkan, dan menyiapkan data untuk digunakan dalam proses training dan inference (penggunaan) model machine learning dan deep learning.
• Model Serving: Membangun infrastruktur untuk menjalankan model AI secara efisien dan melayani permintaan dari aplikasi lain. API (Application Programming Interface) menjadi komponen penting dalam model serving.
• Continuous Integration dan Continuous Delivery (CI/CD): Menerapkan pendekatan CI/CD untuk mengotomatiskan proses pengembangan, pengujian, dan deployment sistem AI. Hal ini menjamin efisiensi dan konsistensi dalam proses pengembangan perangkat lunak.

Ikuti kelas: Software Engineering: Membuat Aplikasi Sederhana

Rekayasa perangkat lunak dan arsitektur sistem merupakan landasan kokoh dalam pengembangan sistem AI yang efektif dan efisien, khususnya yang memanfaatkan machine learning, deep learning, dan big data. Para software engineer dan system architect memiliki peran krusial dalam menerjemahkan konsep AI menjadi aplikasi nyata yang dapat memberikan manfaat di berbagai bidang.

Kamu tertarik belajar AI bersama Skill Academy? Yuk, belajar bareng! Di Skill Academy, kamu akan dibimbing oleh instruktur yang kompeten dan berpengalaman yang akan membimbing kamu sampai jago! Klik banner di bawah untuk informasi lebih lanjut, ya!