UNIDA Gontor – Merupakan suatu kehormatan bagi UNIDA Gontor saat ada dosen yang berprestasi. Prestasi dosen, biasanya berkisar pada hal-hal terkait akademik. Pada kesempatan kali ini, salah satu dosen UNIDA Gontor mendapatkan rekognisi nasional. Yakni menjadi dosen dalam guest lecture di Institut Teknologi Surabaya (ITS).
Laporan ini – uniknya, justru ditulis oleh pelaku sejarah itu sendiri. Dr. Oddy Virgantara Putra, seorang dosen UNIDA Gontor yang pernah menimba ilmu setahun di Jepang. Berikut adalah beritanya:
Departemen Teknik Komputer, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS), menyelenggarakan kuliah tamu bertajuk “Toward Generalization in AI: A Contrastive Learning Perspective – From Theory to Practice in Self-Supervised Representation Learning“. Acara yang digelar secara daring ini menghadirkan Dr. Oddy Virgantara Putra dari Program Studi Informatika, UNIDA Gontor, sebagai pembicara utama.
Kuliah tamu ini diikuti lebih dari 60 peserta yang berasal dari berbagai institusi, baik dari ITS, UNIDA Gontor, maupun universitas lainnya di Indonesia. Antusiasme peserta terlihat dari aktifnya sesi tanya jawab dan diskusi sepanjang kegiatan.
Kuliah tamu ini mengangkat isu krusial dalam pengembangan kecerdasan buatan (AI), yaitu keterbatasan kecerdasan buatan saat ini dalam mencapai kemampuan generalisasi seperti manusia. Dalam presentasinya, Dr. Oddy mengawali diskusi dengan sebuah analogi menarik:
“Jika AI sebagai alam semesta, maka common sense adalah dark matter-nya, tak terlihat, tak terjamah, namun sangat menentukan.”
Kutipan ini merujuk pada gagasan “dark matter of intelligence” yang dipopulerkan oleh Yann LeCun, menggambarkan bahwa common sense adalah elemen penting dalam kecerdasan manusia yang selama ini sulit ditiru oleh AI. Meski tak kasat mata, kemampuan bernalar, menyimpulkan, dan menyesuaikan diri dalam konteks baru adalah inti dari kecerdasan umum yang sebenarnya. Hingga kini, common sense masih menjadi tantangan besar dalam dunia AI.
Dr. Oddy menjelaskan bahwa sebagian besar AI modern dibangun di atas data berlabel. Teknik ini meskipun efektif, namun memiliki keterbatasan. Diantara keterbatasannya adalah proses anotasi data memakan waktu, mahal, dan sering tidak merepresentasikan keragaman dunia nyata. Sebaliknya, manusia belajar dari pengamatan dan pengalaman. Seorang bayi tidak memerlukan 10.000 gambar wajah untuk mengenali wajah, melainkan cukup dengan mengamati lingkungan sekitarnya. Inilah inspirasi utama dari self-supervised learning (SSL), yaitu pendekatan pembelajaran yang membekali mesin untuk belajar dari data itu sendiri tanpa label eksplisit.
Materi kemudian berfokus pada pendekatan SSL melalui contrastive learning. Dalam metode ini, sistem belajar membedakan antara dua tampilan berbeda dari satu objek yang sama (positive pair) dan tampilan dari objek lain (negative pair). Dr. Oddy menyampaikan penjelasan mendalam tentang algoritma NT-Xent loss dan cara kerja framework populer seperti SimCLR.
Beberapa poin penting yang dibahas antara lain:
1. Cara kerja contrastive learning dalam membentuk representasi yang bermakna.
2. Pembentukan positive dan negative pairs melalui augmentasi data.
3. Perhitungan loss dan alur gradien dalam pembelajaran representasi.
4. Penerapan nyata melalui studi kasus SimCLR pada dataset CIFAR-10.
5. Visualisasi hasil representasi untuk memahami klasifikasi linear.
Sesi ini tidak hanya bersifat teoretis, tetapi juga menghadirkan demo melalui repositori publik (https://github.com/virgantara/SimCLR) yang memungkinkan peserta mempraktikkan langsung pipeline SSL menggunakan PyTorch.
Dr. Oddy juga membagikan hasil riset mutakhirnya dalam bidang pemahaman 3D point cloud melalui pendekatan SSL dan cross-modal contrastive learning. Dua publikasi terbarunya yang turut disinggung adalah BeyondRPC: A Contrastive and Augmentation-Driven Framework for Robust Point Cloud Understanding dan AdaCrossNet: Adaptive Dynamic Loss Weighting for Cross-Modal Contrastive Point Cloud Learning.
Acara ini menjadi bagian dari inisiatif Departemen Teknik Komputer ITS untuk menghadirkan wawasan terkini di bidang teknologi informasi terutama kecerdasan buatan, serta memperkuat kolaborasi lintas institusi dalam pengembangan keilmuan.
Dengan adanya kuliah tamu ini, diharapkan mahasiswa dan dosen semakin terdorong untuk menjelajahi pendekatan pembelajaran alternatif yang lebih efisien dan relevan dengan tantangan dunia nyata di era AI.
Redaksi: Oddy Virgantara Putra
Editor: Muhammad Taqiyuddin
