<h3>Susunan Redaksi&nbsp;</h3>Penerbit: PT Jawa Pos Grup Multimedia&nbsp;Direktur Utama: Dhimas Ginanjar Satria Perdana&nbsp;Direktur Bidang Bisnis: Dyah Shianti Dewi&nbsp;Alamat: Lantai 2 Gedung Graha Pena Jawa Pos. Jalan Kebayoran Lama 12, Jakarta Selatan 12210.&nbsp;Telepon: 021-53699659 Fax: 021-5349207&nbsp;E-mail: info@jawapos.com&nbsp;Redaksi JawaPos.com :&nbsp;Pemimpin Redaksi/Penanggung Jawab: Dhimas Ginanjar Satria Perdana&nbsp;Wakil Pemimpin Redaksi: Agustinus Edy Pramana Wakil Pemimpin Redaksi: Ilham Safutra&nbsp;Redaktur: Banu Adikara, Bayu Putra, Dony Lesmana Eko Putra, Edi Yulianto, Kuswandi, Latu Ratri Mubyarsah, Mohamad Nur Asikin, M. Dinarsa Kurniawan, Valentinus Bintang Pradewo.&nbsp;Editor Evergreen: Novia Tri Astuti, Adi Nugroho, Hanny Suwindari&nbsp;Asisten Redaktur: Estu Suryowati, Nurul Adriyana Salbiah, Sabik Aji Taufan&nbsp;Koordinator Daerah:&nbsp;JP Tangsel: Hendra Eka Syahputra&nbsp;JP Cirebon: Latu Ratri Mubyarsah&nbsp;JP Bogor: Bayu Putra&nbsp;Reporter: Muhammad Ridwan, Rian Alfianto, R. Nurul Fitriana Putri, Syahrul Yunizar, Tazkia Royyan Hikmatiar, Abdul Rahman, Rizky Pratama Putra, Dimas Choirul, Nanda Prayoga.&nbsp;Fotografer: Dery Ridwansah Videografer: Satrio Maulana Maheswara&nbsp;Desain Grafis: Dimas Pradipta&nbsp;Media Sosial: Ane Herfira, M. Hafizh Muharrom&nbsp;Data Analis: Rafi Achmad Fahreza&nbsp;HRD: Fella Ayu Kusuma Wardhani&nbsp;Keuangan: Bunga Margi&nbsp;Research &amp; Development: Fajar Budihartono, Ahmad Aan Tory Tonang, Renda Eko Riyadi, Zenna Atmaja.&nbsp;Mobile Apps: Agam Bintoro, Pramita Firnanda&nbsp;AdsOp &amp; Programmatic: Wahyuni, Fitri Yuni Lestari.&nbsp;Programmatic: Fitri Yuni Lestari.&nbsp;Asisten Manager Partnership : Sanindiana Kusumaramadhanti.&nbsp;Account Executive:&nbsp;Surabaya: Dwimas Arie Supangkat, Garindra Natarizki Ramadhani, M. Irvan Aditia, Karen Bayu Khrisna,&nbsp;Jakarta: Netty Herawaty, Sanindiana Kusumaramadhanti, Rita Sopiana, Ferel Ipandi Hutagalung&nbsp;

redaksi

privacy

<h1>Pedoman Media Siber</h1>KEMERDEKAAN berpendapat, kemerdekaan berekspresi, dan kemerdekaan pers adalah hak asasi manusia yang dilindungi Pancasila, Undang-Undang Dasar 1945, dan Deklarasi Universal Hak Asasi Manusia PBB. Keberadaan media siber di Indonesia juga merupakan bagian dari kemerdekaan berpendapat, kemerdekaan berekspresi, dan kemerdekaan pers.Media siber memiliki karakter khusus sehingga memerlukan pedoman agar pengelolaannya dapat dilaksanakan secara profesional, memenuhi fungsi, hak, dan kewajibannya sesuai Undang-Undang Nomor 40 Tahun 1999 tentang Pers dan Kode Etik Jurnalistik. Untuk itu Dewan Pers bersama organisasi pers, pengelola media siber, dan masyarakat menyusun Pedoman Pemberitaan Media Siber sebagai berikut:1. Ruang Lingkupa. Media siber adalah segala bentuk media yang menggunakan wahana internet dan melaksanakan kegiatan jurnalistik, serta memenuhi persyaratan Undang-Undang Pers dan Standar Perusahaan Pers yang ditetapkan Dewan Pers.b. Isi buatan pengguna (user generated content) adalah segala isi yang dibuat dan atau dipublikasikan oleh pengguna media siber, antara lain, artikel, gambar, komentar, suara, video dan berbagai bentuk unggahan yang melekat pada media siber, seperti blog, forum, komentar pembaca atau pemirsa, dan bentuk lain.2. Verifikasi dan Keberimbangan Beritaa. Pada prinsipnya setiap berita harus melalui verifikasi.b. Berita yang dapat merugikan pihak lain memerlukan verifikasi pada berita yang sama untuk memenuhi prinsip akurasi dan keberimbangan.c. Ketentuan dalam butir (a) di atas dikecualikan, dengan syarat:1) Berita benar-benar mengandung kepentingan publik yang bersifat mendesak;2) Sumber berita yang pertama adalah sumber yang jelas disebutkan identitasnya, kredibel, dan kompeten;3) Subyek berita yang harus dikonfirmasi tidak diketahui keberadaannya dan atau tidak dapat diwawancarai;4) Media memberikan penjelasan kepada pembaca bahwa berita tersebut masih memerlukan verifikasi lebih lanjut yang diupayakan dalam waktu secepatnya. Penjelasan dimuat pada bagian akhir dari berita yang sama, di dalam kurung dan menggunakan huruf miring.d. Setelah memuat berita sesuai dengan butir (c), media wajib meneruskan upaya verifikasi, dan setelah verifikasi didapatkan, hasil verifikasi dicantumkan pada berita pemutakhiran (update) dengan tautan pada berita yang belum terverifikasi.3. Isi Buatan Pengguna (User Generated Content)a. Media siber wajib mencantumkan syarat dan ketentuan mengenai Isi Buatan Pengguna yang tidak bertentangan dengan Undang-Undang No. 40 Tahun 1999 tentang Pers dan Kode Etik Jurnalistik, yang ditempatkan secara terang dan jelas.b. Media siber mewajibkan setiap pengguna untuk melakukan registrasi keanggotaan dan melakukan proses log-in terlebih dahulu untuk dapat mempublikasikan semua bentuk Isi Buatan Pengguna. Ketentuan mengenai log-in akan diatur lebih lanjut.c. Dalam registrasi tersebut, media siber mewajibkan pengguna memberi persetujuan tertulis bahwa Isi Buatan Pengguna yang dipublikasikan:1) Tidak memuat isi bohong, fitnah, sadis dan cabul;2) Tidak memuat isi yang mengandung prasangka dan kebencian terkait dengan suku, agama, ras, dan antargolongan (SARA), serta menganjurkan tindakan kekerasan;3) Tidak memuat isi diskriminatif atas dasar perbedaan jenis kelamin dan bahasa, serta tidak merendahkan martabat orang lemah, miskin, sakit, cacat jiwa, atau cacat jasmani.d. Media siber memiliki kewenangan mutlak untuk mengedit atau menghapus Isi Buatan Pengguna yang bertentangan dengan butir (c).e. Media siber wajib menyediakan mekanisme pengaduan Isi Buatan Pengguna yang dinilai melanggar ketentuan pada butir (c). Mekanisme tersebut harus disediakan di tempat yang dengan mudah dapat diakses pengguna.f. Media siber wajib menyunting, menghapus, dan melakukan tindakan koreksi setiap Isi Buatan Pengguna yang dilaporkan dan melanggar ketentuan butir (c), sesegera mungkin secara proporsional selambat-lambatnya 2 x 24 jam setelah pengaduan diterima.g. Media siber yang telah memenuhi ketentuan pada butir (a), (b), (c), dan (f) tidak dibebani tanggung jawab atas masalah yang ditimbulkan akibat pemuatan isi yang melanggar ketentuan pada butir (c).h. Media siber bertanggung jawab atas Isi Buatan Pengguna yang dilaporkan bila tidak mengambil tindakan koreksi setelah batas waktu sebagaimana tersebut pada butir (f).4. Ralat, Koreksi, dan Hak Jawaba. Ralat, koreksi, dan hak jawab mengacu pada Undang-Undang Pers, Kode Etik Jurnalistik, dan Pedoman Hak Jawab yang ditetapkan Dewan Pers.b. Ralat, koreksi dan atau hak jawab wajib ditautkan pada berita yang diralat, dikoreksi atau yang diberi hak jawab.c. Di setiap berita ralat, koreksi, dan hak jawab wajib dicantumkan waktu pemuatan ralat, koreksi, dan atau hak jawab tersebut.d. Bila suatu berita media siber tertentu disebarluaskan media siber lain, maka:1) Tanggung jawab media siber pembuat berita terbatas pada berita yang dipublikasikan di media siber tersebut atau media siber yang berada di bawah otoritas teknisnya;2) Koreksi berita yang dilakukan oleh sebuah media siber, juga harus dilakukan oleh media siber lain yang mengutip berita dari media siber yang dikoreksi itu;3) Media yang menyebarluaskan berita dari sebuah media siber dan tidak melakukan koreksi atas berita sesuai yang dilakukan oleh media siber pemilik dan atau pembuat berita tersebut, bertanggung jawab penuh atas semua akibat hukum dari berita yang tidak dikoreksinya itu.e. Sesuai dengan Undang-Undang Pers, media siber yang tidak melayani hak jawab dapat dijatuhi sanksi hukum pidana denda paling banyak Rp 500.000.000 (lima ratus juta rupiah).5. Pencabutan Beritaa. Berita yang sudah dipublikasikan tidak dapat dicabut karena alasan penyensoran dari pihak luar redaksi, kecuali terkait masalah SARA, kesusilaan, masa depan anak, pengalaman traumatik korban atau berdasarkan pertimbangan khusus lain yang ditetapkan Dewan Pers.b. Media siber lain wajib mengikuti pencabutan kutipan berita dari media asal yang telah dicabut.c. Pencabutan berita wajib disertai dengan alasan pencabutan dan diumumkan kepada publik.6. Iklana. Media siber wajib membedakan dengan tegas antara produk berita dan iklan.b. Setiap berita/artikel/isi yang merupakan iklan dan atau isi berbayar wajib mencantumkan keterangan 'advertorial', 'iklan', 'ads', 'sponsored', atau kata lain yang menjelaskan bahwa berita/artikel/isi tersebut adalah iklan.7. Hak CiptaMedia siber wajib menghormati hak cipta sebagaimana diatur dalam peraturan perundang-undangan yang berlaku.8. Pencantuman PedomanMedia siber wajib mencantumkan Pedoman Pemberitaan Media Siber ini di medianya secara terang dan jelas.9. SengketaPenilaian akhir atas sengketa mengenai pelaksanaan Pedoman Pemberitaan Media Siber ini diselesaikan oleh Dewan Pers.&nbsp;Jakarta, 3 Februari 2012(Pedoman ini ditandatangani oleh Dewan Pers dan komunitas pers di Jakarta, 3 Februari 2012).Sumber:&nbsp; <a href="https://dewanpers.or.id/pedoman/detail/167/pedoman-pemberitaan-media-siber">Dewan Pers</a>

pedoman-pemberitaan

<h1>&nbsp;Kontak JawaPos.com&nbsp;</h1>Alamat: Lantai 2 Gedung Graha Pena Jawa Pos. Jalan Kebayoran Lama 12, Jakarta Selatan 12210.Telepon: 021-53699659Fax: 021-5349207E-mail: info@jawapos.com

kontak

<h1>&nbsp;Info Iklan&nbsp;</h1>Informasi iklan JawaPos.com Telepon: 021-53699659 (Office Hour) Fax: 021-5349207 WA: +62 851-8229-6432 (Whatsapp text hanya layanan iklan digital) E-mail: info@jawapos.com Seluruh artikel di JawaPos.com dalam Kanal Advetorial atau memiliki kode reporter ARM adalah Pariwara

info-iklan

<h1>&nbsp;Tentang JawaPos.com&nbsp;</h1>JawaPos.com adalah portal berita digital milik Jawa Pos Group, salah satu jaringan media terbesar dan paling berpengaruh di Indonesia. Dengan dukungan lebih dari 10 media daerah dan nasional yang tersebar dari Sabang sampai Merauke, kami hadir untuk menyajikan informasi yang akurat, relevan, dan dapat dipercaya kepada jutaan pembaca setiap hari.Sebagai bagian dari transformasi digital Jawa Pos Group, JawaPos.com mengembangkan newsroom yang adaptif terhadap perubahan teknologi dan perilaku pembaca. Kami menggabungkan kecepatan laporan real-time dengan jurnalisme mendalam, didukung pemanfaatan data, visual, dan multimedia untuk memperkaya konteks berita.Pendekatan ini memastikan setiap konten tidak hanya informatif, tetapi juga dapat dipertanggungjawabkan secara editorial.Kami menyajikan berbagai kategori berita, mulai dari nasional, daerah, ekonomi, olahraga, lifestyle, hiburan, otomotif, hingga teknologi dengan standar verifikasi ketat dan komitmen pada independensi redaksi. Kekuatan jaringan daerah Jawa Pos Group memungkinkan kami mengangkat isu lokal secara cepat dan presisi, menjadikan JawaPos.com sebagai salah satu referensi berita paling komplet di Indonesia.Selain layanan editorial, JawaPos.com juga terhubung dengan ekosistem digital Jawa Pos Group, termasuk solusi iklan, kolaborasi konten, dan penyelenggaraan event. Ekosistem ini mendukung kebutuhan pembaca sekaligus memberi nilai tambah bagi mitra bisnis.Kami berkomitmen menghadirkan jurnalisme digital yang bertanggung jawab, modern, dan berorientasi pada kepentingan publik. Bersama pembaca dan mitra, JawaPos.com terus memperkuat perannya sebagai bagian penting dalam lanskap informasi Indonesia.

about-us

header

body

Radar Solo

BaliExpress

Radar Surabaya

Radar Gresik

Radar Sidoarjo

Radar Bali

Radar Semarang

Radar Magelang

Radar Kudus

Radar Malang

Radar Bromo

Radar Jogja

Radar Madiun

Radar Madura

Radar Tuban

Radar Bojonegoro

Radar Jember

Radar Kediri

Radar Tulungagung

Radar Jombang

Radar Banyuwangi

Radar Mojokerto

ManadoPost

Radar Papua

GorontaloPost

CenderawasihPost

Padang Ekspress

RiauPos

BatamPos

MetroDaily

SumutPos

LombokPost

Radar Bogor

Radar Tarakan

KaltimPost

Prokalteng

KaltengPos

PontianakPost

Radar Sampit

Radar Banjarmasin

Zetizen

Radar Palu

Radar Sukabumi

Radar Situbondo

Jombang Banget

Radar Purworejo

Radar Buleleng

Radar Nganjuk

Radar Surabaya Bisnis

Radar Pasuruan

Radar Lawu

Halo Jember

Radar Malioboro

Jembrana Express

Metro Pekalongan

Blitar Kawentar

Radar Lamongan

Radar Pati

Radar Majapahit

Solo Balapan

Radar Bonang

Radar Batu

Radar Bangkalan

Berau Post

Tangsel Jawapos

Cirebon Jawapos

Metropolitan Jawapos

Bogor Jawapos

Medan Jawapos

Trenggalek Jenggelek

Bicara Baik

Radar Badung

Balikpapan TV

<figure>
<img src="https://cdn-assets.jawapos.com/images/1/2026/01/29/1000328903-470675219.jpg" alt="Ilustrasi DNA manusia (The Guardian)" width="100%">
<figcaption>Ilustrasi DNA manusia (The Guardian)</figcaption>
</figure> JawaPos.com -&nbsp;Google DeepMind kembali mendorong batas peran kecerdasan buatan ke wilayah paling fundamental dalam kehidupan manusia: DNA. Unit riset AI milik Google itu meluncurkan AlphaGenome, sebuah sistem kecerdasan buatan yang dirancang untuk membantu ilmuwan mengidentifikasi pemicu genetik utama berbagai penyakit kompleks, dari kanker hingga gangguan autoimun. Langkah ini menandai fase baru ekspansi AI global, dari pengolahan data dan bahasa ke biologi manusia. Berbeda dari inovasi AI sebelumnya yang banyak menyasar produktivitas atau layanan digital, AlphaGenome bergerak di ranah kesehatan dan ilmu hayati, sektor yang dampaknya bersifat jangka panjang dan lintas negara. Teknologi ini mampu menganalisis hingga satu juta huruf kode DNA dalam satu waktu, memungkinkan peneliti membaca bagian genom yang selama ini sulit dipahami dan kerap luput dari penelitian medis konvensional. Dilansir dari&nbsp;The Guardian, Kamis (29/1/2026), tim DeepMind menjelaskan bahwa AlphaGenome dikembangkan untuk memprediksi bagaimana mutasi genetik mengganggu mekanisme pengendalian gen di dalam tubuh. Gangguan tersebut dapat memengaruhi kapan suatu gen aktif, di jaringan tubuh mana gen bekerja, serta seberapa besar tingkat aktivitas biologisnya.&nbsp; "Kami melihat AlphaGenome sebagai alat untuk memahami apa yang sebenarnya dilakukan elemen fungsional dalam genom, yang kami harapkan dapat mempercepat pemahaman mendasar tentang kode kehidupan," ujar peneliti DeepMind, Natasha Latysheva. Sebagai gambaran sederhana, tubuh manusia menyimpan "buku petunjuk" raksasa bernama genom, yang terdiri atas sekitar 3 miliar huruf penyusun DNA. Namun, hanya sekitar 2 persen dari isi buku itu yang berfungsi sebagai resep pembuat protein. Sebagian besar sisanya bertugas sebagai pengatur&mdash;menentukan kapan gen bekerja, di bagian tubuh mana, dan seberapa kuat dampaknya. Justru di wilayah pengatur inilah banyak mutasi yang terbukti berkaitan dengan penyakit jantung, gangguan autoimun, masalah kesehatan mental, hingga kanker. Untuk membangun AlphaGenome, DeepMind melatih sistem AI ini menggunakan basis data publik genetika manusia dan tikus. Dari proses tersebut, model mempelajari hubungan antara mutasi tertentu dengan dampaknya pada regulasi gen di jaringan tubuh yang berbeda. Dengan pendekatan ini, AlphaGenome tidak hanya membaca DNA, tetapi juga memprediksi konsekuensi biologis dari perubahan kecil dalam kode genetik. Lebih jauh, DeepMind menilai AlphaGenome dapat membantu ilmuwan memetakan bagian DNA yang paling penting bagi perkembangan jaringan tertentu, seperti sel saraf atau sel hati. Informasi ini dinilai krusial untuk memahami penyakit sejak tahap paling awal, sekaligus membuka peluang pengembangan terapi gen yang lebih presisi, termasuk perancangan urutan DNA baru untuk mengaktifkan gen tertentu hanya pada sel yang diinginkan. Peneliti di luar DeepMind melihat inovasi ini sebagai kemajuan besar, meski belum menggantikan eksperimen laboratorium. Carl de Boer, peneliti University of British Columbia, Kanada, menyatakan, "AlphaGenome dapat mengidentifikasi apakah mutasi memengaruhi regulasi genom, gen mana yang terdampak dan bagaimana dampaknya, serta pada jenis sel apa. Dari situ, obat dapat dikembangkan untuk melawan efek tersebut." Namun, dia menegaskan, "Meskipun ini merupakan inovasi signifikan, tujuan untuk sepenuhnya mengandalkan prediksi model masih memerlukan kerja lanjutan dari komunitas ilmiah." Di tingkat klinis, AlphaGenome mulai memberi dampak langsung. Marc Mansour, profesor klinis hemato-onkologi pediatrik di University College London (UCL), menyebut teknologi ini sebagai sebuah "perubahan besar" dalam upayanya menemukan penggerak genetik kanker pada anak, sebuah bidang yang selama ini dihambat kompleksitas genom manusia. Pandangan senada disampaikan Gareth Hawkes, ahli genetika statistik dari University of Exeter. Menurutnya, tantangan terbesar riset genetika selama ini terletak pada wilayah DNA yang tidak menghasilkan protein. "Genom non-coding mencakup 98 persen dari 3 miliar pasangan basa genom kita. Kita cukup memahami 2 persen sisanya, tetapi fakta bahwa kini ada AlphaGenome yang dapat memprediksi apa yang dilakukan 2,94 miliar pasangan basa lainnya merupakan langkah maju besar bagi kami," ujarnya. Dengan AlphaGenome, Google DeepMind menegaskan ambisinya bukan sekadar membangun AI yang cerdas, tetapi juga AI yang berperan dalam membentuk masa depan kesehatan global. Ketika kecerdasan buatan mulai membaca dan menafsirkan kode kehidupan manusia, persaingan teknologi dunia pun bergerak ke medan baru&mdash;lebih dalam, lebih sensitif, dan berdampak jauh melampaui industri digital.

Langkah Google DeepMind meluncurkan AlphaGenome, sebuah alat kecerdasan buatan untuk membaca dan menafsirkan wilayah pengatur DNA manusia.

Saat AI Masuk ke Tubuh Manusia: AlphaGenome dan Langkah Google DeepMind Mengubah Riset Penyakit

<figure>
<img src="https://cdn-assets.jawapos.com/images/1/2026/01/06/IMG_0580-4118068925.jpeg" alt="Robot humanoid Atlas yang dikendalikan AI Gemini Google DeepMind sedang diuji untuk operasi industri, menandai langkah baru integrasi kecerdasan buatan ke sistem fisik di pabrik (Wired)" width="100%">
<figcaption>Robot humanoid Atlas yang dikendalikan AI Gemini Google DeepMind sedang diuji untuk operasi industri, menandai langkah baru integrasi kecerdasan buatan ke sistem fisik di pabrik (Wired)</figcaption>
</figure> JawaPos.com -&nbsp;Google menempatkan kecerdasan buatan Gemini sebagai sistem kendali pada robot humanoid Atlas melalui kolaborasi antara Google DeepMind dan Boston Dynamics. Strategi ini menunjukkan arah strategi Google untuk memperluas peran AI dari perangkat lunak menjadi teknologi yang mengoperasikan sistem fisik di lingkungan industri. Kolaborasi yang diumumkan dalam ajang Consumer Electronics Show (CES) 2026 di Las Vegas itu memperlihatkan arah baru pengembangan AI, yakni membawa kecerdasan tingkat lanjut ke pekerjaan manual yang selama ini sulit diotomatisasi.&nbsp; Dengan Gemini, robot humanoid diharapkan mampu memahami lingkungan yang belum dikenal, mengenali objek secara mandiri, serta menangani dan mengoperasikan berbagai objek dengan presisi tinggi. Dilansir dari Wired, Selasa (6/1/2026), tahap awal proyek ini akan menguji robot Atlas bertenaga Gemini Robotics di pabrik otomotif milik Hyundai, perusahaan induk Boston Dynamics. Robert Playter, CEO Boston Dynamics, menegaskan nilai strategis pendekatan tersebut. "Nilai sesungguhnya ke depan adalah ketika robot mampu memahami konteks lingkungannya dan menggunakan tangan untuk menangani berbagai objek," ujar Playter kepada Wired. Atlas sendiri bukan pemain baru dalam dunia robotik. Boston Dynamics telah mengembangkan robot humanoid ini selama puluhan tahun, dengan reputasi global atas kemampuan fisiknya yang ekstrem, mulai dari berlari hingga melakukan manuver akrobatik. Namun, seperti humanoid lain, Atlas selama ini masih bergantung pada pemrograman terbatas dan belum memiliki kecerdasan adaptif setara manusia. Di sinilah Gemini Robotics mengambil peran kunci. Model AI multimodal yang dikembangkan Google DeepMind ini dirancang untuk menggabungkan pemrosesan visual, bahasa, dan penalaran dalam satu sistem terpadu. Pendekatan ini&nbsp;memungkinkan robot mengambil keputusan berbasis situasi nyata, bukan sekadar mengikuti perintah statis yang telah diprogram sebelumnya. Carolina Parada, direktur senior robotik Google DeepMind, menegaskan bahwa fokus perusahaannya adalah membangun kecerdasan buatan yang bersifat umum. "Fokus robotik Google DeepMind adalah membangun AI canggih yang dapat menjadi penggerak robot serba guna," katanya, seraya menambahkan bahwa sektor otomotif hanyalah titik awal sebelum ekspansi ke aplikasi lain. Langkah Google ini juga harus dibaca dalam konteks persaingan global. Sejumlah raksasa teknologi seperti Tesla, OpenAI, dan berbagai perusahaan rintisan di Amerika Serikat tengah mengembangkan robot humanoid mereka masing-masing. Di sisi lain, ratusan perusahaan di Tiongkok juga berlomba membangun sistem serupa, menjadikan robot humanoid sebagai medan kompetisi teknologi global berikutnya. Namun, perluasan peran AI ke sistem fisik membawa risiko tersendiri. Playter mengakui tantangan keselamatan sebagai isu utama. "Bahkan robot yang kecil pun bisa berbahaya," ujarnya, menegaskan bahwa jaminan keselamatan manusia menjadi prasyarat mutlak sebelum humanoid dapat diadopsi secara luas di lingkungan industri. Bagi Google, integrasi Gemini ke robot Atlas merupakan bagian dari strategi jangka panjang untuk memperluas peran kecerdasan buatan ke sistem fisik industri. Data yang dihasilkan dari pengoperasian robot di lingkungan nyata akan digunakan untuk meningkatkan kemampuan Gemini dalam memahami dan menangani dunia fisik, sekaligus memperkuat posisinya dalam ekosistem otomatisasi manufaktur global. Baca Juga: <a href="https://www.jawapos.com/teknologi/017033010/dari-korban-disrupsi-iphone-ke-pusat-infrastruktur-ai-dunia-nokia-amankan-kemitraan-strategis-dengan-nvidia">Dari Korban Disrupsi iPhone ke Pusat Infrastruktur AI Dunia, Nokia Amankan Kemitraan Strategis dengan Nvidia</a>

Langkah strategis Google DeepMind dalam mengintegrasikan kecerdasan buatan Gemini ke robot humanoid Atlas untuk operasi industri.

Google DeepMind Integrasikan AI Gemini ke Robot Humanoid Atlas untuk Kebutuhan Industri

<figure>
<img src="https://cdn-assets.jawapos.com/images/1/2025/09/19/Google-DeepMind-3111244596.jpg" alt="Perusahaan Google DeepMind mengklaim telah lakukan terobosan bersejarah (Dok. Wired)" width="100%">
<figcaption>Perusahaan Google DeepMind mengklaim telah lakukan terobosan bersejarah (Dok. Wired)</figcaption>
</figure> JawaPos.com -&nbsp;Google DeepMind mengklaim telah membuat terobosan kecerdasan buatan (AI) yang "bersejarah" melalui model terbarunya, Gemini 2.5. Pencapaian ini disamakan dengan momen bersejarah ketika komputer Deep Blue mengalahkan Garry Kasparov dalam catur pada 1997 dan AlphaGo mengalahkan juara Go manusia pada 2016. Dilansir dari The Guardian, Gemini 2.5 berhasil memecahkan masalah dunia nyata yang rumit, bahkan membingungkan para programmer komputer manusia. Hal ini dibuktikan saat Gemini 2.5 menjadi model AI pertama yang memenangkan medali emas dalam kompetisi pemrograman internasional di Azerbaijan. Dalam sebuah pertunjukan yang disebut Google sebagai lompatan besar dalam pemecahan masalah abstrak, Gemini 2.5 hanya butuh waktu kurang dari setengah jam untuk menemukan cara mengalirkan cairan melalui jaringan saluran ke serangkaian reservoir yang saling terhubung secepat mungkin. Tak satu pun tim manusia, termasuk programmer terbaik dari universitas-universitas di Rusia, China, dan Jepang, berhasil melakukannya dengan benar. Meskipun Gemini 2.5 gagal dalam dua dari 12 tugas yang diberikan, kinerja keseluruhannya menempatkannya di posisi kedua dari 139 pemrogram komputer tingkat perguruan tinggi terkuat di dunia. Google menyatakan bahwa ini adalah momen bersejarah, yang menunjukkan kemajuan menuju Artificial General Intelligence (AGI) atau kecerdasan umum buatan, yaitu kecerdasan setingkat manusia dalam berbagai tugas. "Bagi saya, ini adalah momen yang setara dengan Deep Blue untuk catur dan AlphaGo untuk Go," kata Quoc Le, Wakil Presiden Google DeepMind. Ia menambahkan, "Yang lebih penting lagi, penalarannya lebih mengarah ke dunia nyata, bukan hanya lingkungan yang terbatas. Karena itu, saya pikir kemajuan ini berpotensi mengubah banyak disiplin ilmu dan teknik," seperti desain obat dan chip. Model ini merupakan AI serbaguna yang dilatih khusus untuk memecahkan masalah pengkodean, matematika, dan penalaran yang sangat sulit. Menurut Google, performanya setara dengan 20 programmer terbaik di dunia. "Menyelesaikan tugas-tugas kompleks di kompetisi ini membutuhkan penalaran abstrak yang mendalam, kreativitas, kemampuan untuk mensintesis solusi baru untuk masalah yang belum pernah ada, dan percikan kecerdikan yang sejati," kata Google. Namun, tidak semua pihak setuju dengan klaim ini. Stuart Russell, seorang profesor ilmu komputer di Universitas California, Berkeley, mengatakan bahwa klaim tentang signifikansi pencapaian ini tampaknya berlebihan. Ia berpendapat bahwa sistem AI telah bekerja dengan baik dalam tugas pemrograman selama beberapa waktu dan terobosan catur Deep Blue pada dasarnya tidak memberikan dampak apa pun pada penerapan AI di dunia nyata. Meski begitu, ia mengakui bahwa "untuk menjawab pertanyaan ICPC dengan benar, kodenya harus benar-benar berfungsi, sehingga performa ini dapat menunjukkan kemajuan dalam membuat sistem pengkodean berbasis AI cukup akurat untuk menghasilkan kode berkualitas tinggi." Michael Wooldridge, profesor di Universitas Oxford, menyebut pencapaian ini mengesankan, tetapi mempertanyakan seberapa besar daya komputasi yang dibutuhkan. Google menolak berkomentar, selain mengonfirmasi bahwa daya komputasi tersebut lebih dari cukup untuk pengguna rata-rata layanan Google AI Ultra seharga USD 250 per bulan yang menggunakan Gemini 2.5 Deep Think versi ringan. Menurut Dr. Bill Poucher, direktur eksekutif ICPC, keberhasilan Gemini AI meraih hasil tingkat emas menandai momen penting dalam mendefinisikan perangkat AI dan standar akademis yang dibutuhkan untuk generasi mendatang. Terobosan Kecerdasan Mesin di Abad 20 dan 21 Berikut empat terobosan kecerdasan mesin yang dicatat dalam sejarah: 1957 The Perceptron Frank Rosenblatt, seorang akademisi di Universitas Cornell berpendapat, bahwa menciptakan sebuah automaton yang mampu mempersepsi dan mengenali seharusnya memungkinkan. Ia menamainya The Perceptron dan mengatakan, bahwa sebuah sistem elektronik akan mampu belajar mengenali pola dalam informasi optik, listrik, atau tonal dengan cara yang mungkin sangat mirip dengan proses persepsi otak biologis. Tahun berikutnya, ia menciptakan perangkat seukuran ruangan kecil. Perangkat ini dianggap sebagai salah satu terobosan awal dalam kecerdasan buatan berbasis jaringan saraf. 1997 Big Blue Pada Mei 1997, Big Blue milik IBM menjadi sistem komputer pertama yang mengalahkan juara catur dunia saat itu dalam pertandingan di bawah kendali turnamen standar. Sistem ini mengalahkan Garry Kasparov dalam apa yang menjadi titik balik dalam kekuatan komputasi, tetapi persaingannya ketat. Kasparov memenangkan gim pertama, Deep Blue di gim kedua, diikuti tiga kali seri. Deep Blue memenangkan gim keenam untuk memastikan kemenangan. Hal ini menunjukkan bagaimana kekuatan komputasi brute force dapat menciptakan sistem yang mampu mengalahkan manusia, meskipun dalam tugas yang terbatas. "Komputer jauh lebih kuat dari yang diperkirakan siapa pun," kata Kasparov mengakui kekalahannya. 2016 AlphaGo Go adalah salah satu permainan paling rumit yang pernah diciptakan, dan salah satu pemain master dunia adalah Lee Sedol, seorang profesional Korea Selatan. Pada tahun 2016, Google DeepMind, perusahaan AI Inggris yang didirikan oleh Demis Hassabis, merekrutnya dengan komputer AlphaGo. Kemenangannya 4-1 dan beberapa gerakannya tampak menunjukkan pemikiran yang benar-benar orisinal. Gerakan ke-37 khususnya tercatat dalam sejarah. "Ini mungkin merupakan kilasan pertama masa depan yang cerah dan berani di mana umat manusia memanfaatkan AI sebagai alat baru yang ampuh, membantu kita menemukan pengetahuan baru yang dapat memecahkan beberapa masalah ilmiah kita yang paling mendesak," kata Hassabis. 2020 AlphaFold Terobosan lain yang dihasilkan Hassabis dan DeepMind adalah program AI yang dapat memprediksi bagaimana protein terlipat menjadi bentuk 3D, sebuah proses yang sangat kompleks dan fundamental untuk memahami mesin biologis kehidupan. Royal Society, lembaga ilmiah London yang telah berdiri selama 360 tahun, menyebutnya sebagai kemajuan yang menakjubkan. Ketika para peneliti mengetahui bagaimana protein melipat, mereka dapat mulai mengungkap misteri seperti bagaimana insulin mengendalikan kadar gula darah atau bagaimana antibodi melawan virus. Setelah iterasi lebih lanjut, sistem ini membantu Hassabis dan rekannya, John Jumper, berbagi hadiah Nobel Kimia pada tahun 2024.

Versi model AI Gemini 2.5 milik perusahaan Google DeepMind memecahkan masalah dunia nyata yang rumit yang membingungkan programmer manusia.

Google DeepMind Klaim Gemini AI Telah Bikin Terobosan Bersejarah, Profesor Ilmu Komputer: Sangat Berlebihan

<figure>
<img src="https://cdn-assets.jawapos.com/images/1/2023/12/02/google-deepmind-3615300488.jpg" alt="Teknologi AI DeepMind Google lakukan terobosan baru." width="100%">
<figcaption>Teknologi AI DeepMind Google lakukan terobosan baru.</figcaption>
</figure> <div dir="auto">&nbsp;</div> <div dir="auto">JawaPos.com - Dalam pencapaian yang luar biasa, Google DeepMind, anak perusahaan Alphabet (GOOGL), telah memanfaatkan kekuatan kecerdasan buatan atau Artificial Intelligence (AI) untuk memprediksi struktur lebih dari dua juta material baru. Tonggak sejarah ini diterbitkan dalam jurnal sains bergengsi Nature.</div> <div dir="auto">&nbsp;</div> <div dir="auto">Dalam jurnal tersebut, temuan baru oleh AI DeepMind disebut memiliki potensi untuk membentuk kembali berbagai industri dengan meningkatkan produksi baterai, panel surya, dan chip komputer secara signifikan serta banyak lagi hal yang bahkan tidak bisa diprediksi manusia.</div> <div dir="auto">&nbsp;</div> <div dir="auto">Secara tradisional, penemuan dan sintesis material baru memakan biaya dan waktu, seringkali memakan waktu satu dekade atau lebih. Namun, AI inovatif DeepMind, yang dilatih berdasarkan data dari Materials Project, sebuah kelompok penelitian internasional yang didirikan pada tahun 2011, telah berhasil memprediksi struktur dari hampir 400.000 desain material hipotesis.</div> <div dir="auto">&nbsp;</div> <div dir="auto">Terobosan ini diharapkan dapat mempersingkat jangka waktu pengembangan material yang biasanya memakan waktu 10 hingga 20 tahun. Demikian dilansir via Reuters.</div> <div dir="auto">&nbsp;</div> <div dir="auto">Alat Pembelajaran Mendalam GNoME, komponen penting dari gudang senjata DeepMind, mengidentifikasi 2,2 juta kristal anorganik baru, dengan 380.000 di antaranya diidentifikasi sebagai kristal paling stabil untuk penelitian eksperimental.&nbsp;</div> <div dir="auto">&nbsp;</div> <div dir="auto">Akurasi prediksi ini mencakup stabilitas struktur kristal, seperti yang ditunjukkan oleh penemuan 52.000 senyawa berlapis baru yang mirip dengan graphene dan 528 konduktor potensial litium-ion, yang merupakan 25 kali lebih banyak dibandingkan penelitian sebelumnya.</div> <div dir="auto">&nbsp;</div> <div dir="auto">Untuk memfasilitasi kemajuan lebih lanjut, DeepMind mengambil pendekatan kolaboratif dengan membagikan kumpulan datanya yang luas kepada komunitas riset melalui Proyek Material Generasi Berikutnya. Data tersebut mencakup seluruh penemuan dan prediksi GNoME, memberikan para peneliti akses bebas untuk mengeksplorasi dan bereksperimen dengan harta karun struktur material yang baru ditemukan.</div> <div dir="auto">&nbsp;</div> <div dir="auto">Lompatan signifikan menuju sintesis material yang efisien telah dimungkinkan melalui kolaborasi DeepMind dengan Berkeley Lab, yang menghasilkan terciptanya laboratorium robotik. Laboratorium otonom ini berhasil mensintesis 41 material yang baru ditemukan, menunjukkan potensi transformatif AI dalam sintesis eksperimental.</div> <div dir="auto">&nbsp;</div> <div dir="auto">Ekin Dogus Cubuk, ilmuwan peneliti di DeepMind, menyatakan harapannya akan peningkatan substansial dalam eksperimen, sintesis otonom, dan model pembelajaran mesin. Optimisme yang sama juga dirasakan oleh Kristin Persson, direktur Proyek Material, yang menekankan perlunya memperpendek jadwal pengembangan material.&nbsp;</div> <div dir="auto">&nbsp;</div> <div dir="auto">Meskipun industri cenderung berhati-hati terhadap kenaikan biaya, terobosan kolaboratif yang didorong oleh AI dapat mengubah dinamika, sehingga berpotensi mengurangi waktu yang diperlukan agar material baru menjadi hemat biaya.</div> <div dir="auto">&nbsp;</div> <div dir="auto">Konvergensi AI dan ilmu material yang ditunjukkan oleh pencapaian DeepMind mewakili percepatan radikal dalam perkembangan teknologi. Dampaknya terhadap industri seperti penyimpanan energi, elektronik, dan lainnya akan membuka jalur inovasi yang tak terhitung.&nbsp;</div>

Terobosan ini diharapkan dapat mempersingkat jangka waktu pengembangan material yang biasanya memakan waktu 10 hingga 20 tahun.

Teknologi AI DeepMind Google Pangkas Waktu yang Dibutuhkan Manusia untuk Mengembangkan Material Baru

Google DeepMind

Kategori

Follow Us

Join Whatsapp Channel

Network

#Google DeepMind

Berita Terkini

Saat AI Masuk ke Tubuh Manusia: AlphaGenome dan Langkah Google DeepMind Mengubah Riset Penyakit

Google DeepMind Integrasikan AI Gemini ke Robot Humanoid Atlas untuk Kebutuhan Industri

Google DeepMind Klaim Gemini AI Telah Bikin Terobosan Bersejarah, Profesor Ilmu Komputer: Sangat Berlebihan

Teknologi AI DeepMind Google Pangkas Waktu yang Dibutuhkan Manusia untuk Mengembangkan Material Baru

Download Aplikasi JawaPos.com