Kombinasi dari High-Performance Computing (HPC) dan Artificial Intelligence (AI) adalah penggunaan sistem komputer yang sangat kuat yang dilengkapi dengan algoritma dan teknik canggih untuk memproses dan menganalisis data yang besar, untuk tugas-tugas seperti pembelajaran mesin, deep learning, pemrosesan bahasa alami, dan tugas-tugas lain yang berhubungan dengan AI. Kombinasi dari HPC dan AI memungkinkan organisasi untuk memproses jumlah data yang besar dalam waktu yang lebih singkat, sehingga memungkinkan untuk membuat keputusan yang lebih baik dan meningkatkan operasi mereka.

Ada banyak contoh aplikasi yang menggunakan kombinasi HPC dan AI, beberapa di antaranya adalah:

1. Kesehatan: Pemindaian medis yang didukung AI, penelitian genomik, dan penemuan obat.

2. Keuangan: Deteksi penipuan, manajemen risiko, dan algoritma perdagangan.

3. Kendaraan Otomatis: Mobil tanpa pengemudi dan drone.

4. Prakiraan cuaca: Model prakiraan cuaca tingkat resolusi tinggi yang menggunakan AI untuk meningkatkan akurasi.

5. Energi: Pemeliharaan prediktif pada pembangkit listrik, optimisasi grid, dan prakiraan energi terbarukan.

6. Manufaktur: Kontrol kualitas, optimisasi rantai pasokan, dan pemeliharaan prediktif.

7. Robotika: Robot cerdas yang dapat belajar dan menyesuaikan diri dengan lingkungan baru.

8. Pemrosesan bahasa alami: Pengenalan suara, terjemahan bahasa, dan sistem teks-ke-suara.

9. Computer vision: Pemilihan objek, pengenalan wajah, dan klasifikasi gambar.

10. Modeling iklim: Penelitian perubahan iklim, prakiraan cuaca, dan prediksi iklim.


Ada banyak algoritma canggih yang digunakan dalam kombinasi HPC dan AI, beberapa di antaranya adalah:

1. Deep Learning: Jenis pembelajaran mesin yang menggunakan jaringan saraf dengan beberapa lapisan untuk menganalisis dan memproses data.

2. Convolutional Neural Networks (CNNs): Jenis algoritma deep learning yang sering digunakan dalam pengenalan gambar dan video.

3. Recurrent Neural Networks (RNNs): Jenis algoritma deep learning yang sering digunakan dalam pemrosesan bahasa alami dan pengenalan suara.

4. Generative Adversarial Networks (GANs): Jenis algoritma deep learning yang digunakan untuk menghasilkan data baru yang mirip dengan data yang ada.

5. Long Short-Term Memory (LSTM) networks: Jenis RNN yang dirancang untuk menangani data berurutan dan sangat berguna untuk pemrosesan bahasa alami dan pengenalan suara.

6. Support Vector Machines (SVMs): Jenis algoritma yang digunakan untuk analisis klasifikasi dan regresi.

7. Random Forest : Jenis algoritma ensemble learning yang digunakan untuk analisis klasifikasi dan regresi

8. Gradient Boosting : Jenis algoritma ensemble learning yang digunakan untuk analisis klasifikasi dan regresi

9. K-Means Clustering : Jenis algoritma unsupervised learning yang digunakan untuk analisis cluster dalam data mining.

10. Principal Component Analysis (PCA): Teknik statistik yang digunakan untuk mengurangi dimensi dari suatu data.


source:

https://technative.io/powering-artificial-intelligence-why-high-performance-computing-is-crucial/