Langsung ke konten utama

Contoh dari Agen Cerdas

Berikut ini contoh dari Agen cerdas yang biasa kita temukan di kehidupan sehari-hari :
  1. Taksi Otomatis
Sebuah agent taksi otomatis yang menerima penumpang dan mengantarkannya ke tujuan.
Task environment:
  •      Performance measure (P): keamanan, kecepatan, legalitas, kenyamanan perjalanan, keuntungan, keselamatan, taat lalu lintas
  •       Environment: jalanan, lampu merah, lalulintas, pejalan kaki, cuaca.
  •       Actuators: stir arah, pedal gas, pedal rem, klakson, sinyal kiri/kanan.
  •      Sensors: kamera, sonar, speedometer, GPS, odometer, accelerometer, mesin sensor, keyboard   (papan ketik).
     2.  Sistem Diagnosis Medis

Sebuah agent Medical diagnosis system yang mendiagnosa pasien secara otomatis. Task Environment:
  • Performance measure: pasien sembuh, biya murah tidak menyalahi hukum.
  •  Environment: pasien, rumah sakit, suster, dokter.
  • Actuators: layar monitor (pertanyaan, tes, diagnosa, treatment, petunjuk).
  • Sensors: keyboard (masukan gejala penyakit, jawaban pasien).
   3.   AC Otomatis 

AC ini mampu menyesuaikan suhu ruangan sesuai dengan jumlah orang dalam ruangan tersebut sesuai dengan suhu lingkungan sekitar secara otomatis. Cara kerjanya adalah sensor yang ada di dalam AC akan melakukan scan untuk mendeteksi jumlah orang dalam ruangantersebut beserta suhu ruangan mula. Kemudian AC akan mengatur suhu sesuai dengan jumlahorang dalam ruangan dan inputan suara yang didapat, dan akan mati secara otomatis jika ruangan dalam keadaan kosong.
  • Performance measure: Sehat (ramah lingkungan), nyaman, mudah dioperasikan, hemat biaya, kesesuaian suhu ruangan.
  • Environment: orang, ruangan.
  • Actuators: Screen display (menampilkan suhu ruangan dan jumlah orang), evaporator, blower, filter udara.
  • Sensors: Sensor suhu, sensor suara.

Referensi 











Komentar

Posting Komentar

Postingan populer dari blog ini

AMBON MANISE

A mbon adalah sebuah suku yang mendiami daerah kepulauan yang sekarang terletak di Provinsi Maluku. Nama Maluku sendiri sebenarnya berasal dari bahasa Arab, yakni al-muluk. Penamaan tersebut dikarenakan yang membuat peta daerah Maluku adalah para sarjana geografi Arab. Tetapi setelah Belanda masuk, kata tersebut dirubah menjadi Maluku. Maluku didominasi oleh ras suku bangsa Melania Pasifik, yang masih berkerabat dengan Fiji, Tonga, dan beberapa bangsa kepulauan yang tersebar di kepulauan Samudera Pasifik. Sementara itu suku pendatang kebanyakan berasal dari daerah Buton, Makassar, Bugis, Cina dan Arab. Maluku juga memiliki ikatan tradisi dengan bangsa-angsa kepulauan pasifik seperti bahasa, lagu daerah, makanan, perangkat peralatan rumah tangga dan alat musik. Orang-orang suku Ambon umumnya memiliki kulit gelap, rambut ikal, kerangka tulang besar dan kuat. Profil tubuh mereka lebih atletis dibandingkan dengan suku lain di Indonesia dikarenakan aktifitas utama mereka merupakan akti
Posting Komentar
Baca selengkapnya

AUDIT TEKNOLOGI SISTEM INFORMASI

Apa itu Audit TI? Audit teknologi informasi (TI) memeriksa proses, aset TI, dan kontrol di berbagai tingkatan dalam suatu organisasi untuk menentukan sejauh mana organisasi mematuhi standar atau persyaratan yang berlaku. Karakteristik Audit TI Bergantung pada kompleksitas dan karakteristik tertentu dari pengendalian TI atau lingkungan operasi yang menjalani audit, auditor mungkin memerlukan pengetahuan atau keahlian khusus agar dapat memeriksa dengan benar dan efektif pengendalian yang termasuk dalam ruang lingkup audit TI.  Kode etik, praktik, dan perilaku etis, seperti keahlian, umum di semua domain audit, menekankan prinsip dan tujuan seperti integritas, objektivitas, kompetensi, kerahasiaan, dan kepatuhan terhadap standar dan pedoman yang sesuai.   Independensi auditor — prinsip yang berlaku baik untuk audit internal maupun eksternal  Auditor — berarti bahwa individu yang melakukan audit dan organisasi yang mereka wakili tidak memiliki kepentingan finansial dan bebas dari konflik k
Posting Komentar
Baca selengkapnya

KLASIFIKASI POHON KEPUTUSAN

       Pada Mata kuliah Konsep Data Mining dengan materi klasifikasi: pohon keputusan.  Algoritma Dasar untuk Membangun Pohon Keputusan.  Algoritma yang efisien telah dikembangkan untuk menghasilkan pohon keputusan yang cukup akurat, meskipun tidak optimal, dalam jumlah waktu yang wajar.  Salah satu metode yang paling awal adalah algoritma Hunt , yang merupakan dasar bagi banyak implementasi pengklasifikasi pohon keputusan saat ini, termasuk ID3, C4.5, dan CART.     Dalam algoritma Hunt, pohon keputusan tumbuh secara rekursif. –Pohon awalnya berisi satu simpul akar yang dikaitkan dengan semua instance latih. –Jika sebuah node dikaitkan dengan instance dari lebih dari satu kelas, ia diperluas menggunakan kondisi atribut uji yang ditentukan menggunakan kriteria pemisahan. –Node daun / anak dibuat untuk setiap hasil dari kondisi atribut uji dan instance yang terkait dengan node induk didistribusikan kepada anak-anak berdasarkan hasil tes. –Langkah ekspansi simpul ini kemudian d
Posting Komentar
Baca selengkapnya