Film Avengers: Age of Ultron dibuka dengan adegan para Avenger menyerang markas Hydra yang dipimpin oleh Baron Wolfgang von Strucker. Target utama mereka adalah merebut tongkat Loki yang digunakan Hydra untuk bereksperimen membentuk manusia super. Usaha mereka berhasil, tongkat Loki dapat direbut. Di sini, penonton diperkenalkan dengan 2 tokoh super hasil eksperimen yang bernama Pietro dan Wanda Maximoff. Pietro memiliki kecepatan seperti tokoh The Flash, Wanda memiliki kekuatan memanipulasi pikiran dan melemparkan tembakan energi. Keduanya memiliki dendam mendalam pada Avengers, terutama pada Iron Man yang telah membuat orang tua mereka terbunuh dalam sebuah bom.

Sebagai ilmuwan, Tony Stark atau Iron Man memiliki ketertarikan khusus pada tongkat Loki. Ia ingin melengkapi program pelindung yang ia sebut ULTRON. Bersama Bruce Banner (Hulk), Tony mendapati otak super komputer di tongkat Loki yang massanya lebih besar dari pada otak komputer JARVIS milik Tony. Kedua otak komputer ini dihubungkan secara offline. Ketika mereka terhubung, otak dalam permata Loki menguasai otak Jarvis yang penuh informasi misi Avengers. Hasilnya, Ultron yang digagas Tony memiliki otak super canggih dengan informasi kehancuran yang dibuat para Avengers. Ultron berfikir bahwa bumi dalam bahaya dan ia harus menyelamatkan bumi meski harus membunuh lebih banyak manusia di prosesnya. Untuk mengalahkan seluruh Avengers, sebuah tubuh super canggih harus dibuat. Ultron dan si kembar Maximov bersatu untuk satu tujuan ini.

Ketiganya ke Afrika untuk mengambil Vibrarium (besi imaginer yang digunakan untuk membuat perisai Captain Amerika). Di sini mereka diserang oleh Avengers yang tahu rencana mereka. Wanda memanipulasi otak mereka dan mengacaukan pertarungan. Masing-masing Avenger (kecuali Iron Man dan Hawkeye) melihat ketakutan terbesar mereka. Namun sebenarnya, sasaran utama Wanda adalah Hulk yang sulit dikendalikan. Hulk mengamuk dan membuat banyak kehancuran di kota. Hanya tersisa Iron Man yang terpaksa mengeluarkan program VERONICA (yang biasa disebut Hulkbuster) yang memang disiapkan untuk menahan kemarahan Hulk jika tidak ada Natasha Romanov. VERONICA adalah Iron Man raksasa seukuran Hulk.

Dunia mengutuk para Avenger atas kehancuran kota. Para Avengers sendiri juga perlu menjernihkan pikiran mereka yang dimanipulasi oleh Wanda. Mereka bersembunyi di rumah Hawkeye yang ternyata memiliki istri dan anak. Para Avenger yang hebat bersembunyi sampai akhirnya Fury datang untuk membujuk mereka kembali. Banner memutuskan mengundurkan diri dari Avangers jika Ultron sudah terkalahkan. Romanov menyatakan akan menemaninya kemana pun.

Setelah bahan dasar vibrarium didapat, Ultron dan si kembar memaksa Dr Helen Cho untuk membuat tubuh baru untuk Ultron. Gabungan dari teknologi temuan DrCho, vibranium dan permata di tongkat loki bisa membentuk tubuh sempurna Ultro yang tak terkalahkan. Ketika Ultron mulai memasukkan dirinya ke tubuh itu, Wanda melihat tujuan Ultron adalah untuk menghancurkan dunia. Si kembar memutuskan bergabung dengan para Avenger untuk merebut tubuh baru diciptakan Ultron. Mereka berhasil merebutnya dan mengirim ke Tony Stark. Sekali lagi, atas nama perdamaian, Tony Stark mengupload Jarvis ke dalam tubuh tersebut. Para Avengers sempat saling berselisih. Kali ini Tony Stark didukung Thor yang mengetahui permata di tongkat Loki adalah satu dari 7 permata infinite di dunia. Penciptaan robot ini bagian dari visi yang dilihat oleh Thor. Robot baru ini bernama Vision. Setelah yakin Vision dipihak mereka, para Avengers dan sekutu baru segera berangkat ke Sokovia kembali untuk menggagalkan rencana Ultron menghancurkan dunia.

Pertarungan terakhir antara Ultron Jahat dengan semua Avengers dan sekutu baru mereka di mulai. Diawali dengan mengungsikan seluruh penduduk keluar dari Sokovia. Mereka harus bertarung dengan ribuan robot ciptaan Ultron. Mereka dibantu Fury dengan kapal Shiled yang super keren serta Rhodes (teman Tony Stark di film Iron Man 2 dan 3). Dan pada akhirnya Ultron terkalahkan dan Avengers menang.

Dampak Baik dan Buruk yang ada di Film Avengers: Age of Ultron:

Robot disini yang dimaksud adalah iron-man dan ultron. Kedua robot itu telah menunjukan dampak baik dan buruk yaitu Iron-Man dengan kemampuannya untuk menyelamatkan dunia dengan senjata senjata yang ia punya sedangkan Ultron adalah dampak buruk dari adanya AI dan robot di dunia ini jika AI dan robot tersebut tidak dikendalikan dengan benar. 

Pengenalan dan Sejarah Singkat

Evolutionary computation merupakan suatu wilayah ilmu komputer yang menggunakan pola pikir dari konsep dan prinsip dasar dari evolusi alam, yaitu prinsip seleksi alam Darwinisme, sebagai inspirasi dalam perancangan metode komputasi. Dalam proses seleksi alam, siap yang kuat (yang bisa beradaptasi) dialah yang bisa bertahan. Ternyata ide ini telah berkembang sejak tahun 1940an, jauh sebelum periode dimana komputer berkembang pesat. Tahun 1948, Turing memperkenalkan istilah “genetical or evolutionary search” dan tahun 1962 Bremermann melakukan eksperimen tentang “optimisasi melalui evolusi dan kombinasi ulang (optimization through evolution and recombination)” . Pada era tahun 1960an, tiga implementasi ide dasar ini dikembangkan masing-masing di tempat berlainan. Di Amerika, Fogel, Owens, dan Walsh memperkenalkan Evolutionary Programming, sedangkan Holland (juga di Amerika) menyebut metodenya sebagai Genetic Algorithm. Sementara itu di Jerman, Rechenberg dan Schwefel menemukan metode Evolution Strategies. Selama lima belas tahun berikutnya, metode tersebut dikembangkan secara terpisah, namun sejak awal tahun 1990an ketiganya dipandang sebagai tiga jenis representasi (dialek) dari satu teknologi yang diberi nama Evolutionary Computing. Di awal tahun 1990an juga bergabung dalam arus pemikiran ini suatu metode baru, yaitu Genetic Programming, yang dipelopori oleh Koza.

Aplikasi dan Skema Umum

Algoritma yang mengikuti prinsip dasar seleksi alam dikenal secara luas dengan sebutan Evolutionary Algorithm (EA). Karena EA merupakan suatu metode komputasi yang bersifat generik dan sangat fleksibel , EA bisa digunakan dalam berbagai aplikasi dan tujuan berbeda. Aplikasi tersebut secara garis besar bisa dibagi dalam lima kategori, yaitu:

1.     Perencanaan (planning)

2.     Perancangan (design)

3.     Simulasi dan identifikasi (simulation and identification)

4.     Kontrol (control)

5.     Pengelompokkan (classification)

Komponen Evolutionary Algorithm

Pada intinya, EA memproses suatu populasi dari individual dimana setiap individual merupakan suatu kandidat solusi (candidate solution) untuk permasalahan yang ingin dipecahkan. Pada setiap generasi, individual dievaluasi berdasarkan suatu fungsi kesesuaian (fitness function). Individual terbaik akan terpilih untuk proses reproduksi dan melanjutkan ke proses kawin silang (crossover) dan mutasi untuk memproduksi keturunan (offspring) atau candidate solution baru yang mewarisi sebagian sifat dari induknya. Proses evolutionary dilakukan secara iteratif sampai kriteria tertentu terpenuhi, misal jumlah iterasi tertentu terpenuhi atau solusi optimal telah tercapai.

Dalam prosesnya, evolutionary algorithm melibatkan komponen-komponen antara lain: individual, fitness function, metode seleksi, operator genetik, dan populasi

Individual

Dalam evolutionary algorithm, individual adalah kandidat solusi untuk permasalahan yang ingin dicari solusinya. Karakteristik suatu individual diwakili oleh kromosom atau genome, digambarkan dengan suatu pita gen, dimana setiap gen merupakan bagian kecil dari kandidat solusi. Kromosom terdiri dari dua kelas, yaitu genotype dan phenotype. Individual membentuk populasi. Individual merepresentasikan kemungkinan solusi untuk masalah yang ditangani, dan biasanya juga disertakan informasi lainnya seperti parameter strategi (strategy parameter) dan kesesuaian individual (individual’s fitness).

Gbr 1. Contoh Representasi individual

Fitness Function

Fitness Function merupakan komponen yang krusial dalam suatu evolutionary algorithm. Tujuan Fitness Function adalah untuk memetakan representasi kromosom ke suatu nilai skalar. Fitness Function digunakan untuk mengevaluasi seberapa baik suatu individual bisa digunakan dalam memecahkan masalah yang dikehendaki, fitness function juga berperan untuk menentukan individual mana yang akan bereproduksi dan sebagian materi genetiknya (yaitu bagian dari candidate solutionnya) akan ‘diwariskan’ kepada penerusnya/generasi berikutnya. Semakin besar kesesuaian (fitness) suatu individual, semakin tinggi peluang individual tersebut terpilih untuk operasi reproduksi, kawin silang (crossover), dan mutasi.

Idealnya, suatu fitness function bisa mengukur kualitas suatu individu (candidate solution) seakurat mungkin, namun desain dari fitness function juga akan memiliki batasan tentang processing power, latar belakang pengetahuan, dan persyaratan yang ditentukan user.

Metode Seleksi

Metode seleksi yang dimaksud mencakup mekanisme seleksi induk (parents) dan mekanisme seleksi survivor. Peran pemilihan parents dalam EA adalah untuk membedakan antara individual berdasarkan kualitasnya, dengan kata lain memberi kesempatan individual yang lebih baik untuk menjadi parents bagi generasi berikutnya. Semakin baik tingkat kesesuaian (dalam ukuran kualitas) suatu individual, semakin tinggi peluang individual tersebut untuk terpilih.

Seperti pemilihan parents, pemilihan survivor juga berperan berperan untuk membedakan individual berdasarkan kualitasnya, perbedaannya hanya pada proses keduanya dilakukan pada tahap yang berbeda. Pemilihan survivor dilakukan setelah proses penciptaan offspring dari parents terpilih.

Operator Genetik

Operator genetik berperan untuk menciptakan individual baru dari individual lama (parents) atau tujuan akhirnya adalah membangkitkan candidate solutions baru. Operator genetik terbagi menjadi dua, yaitu mutasi dan rekombinasi. Rekombinasi disebut juga sebagai kawin silang atau crossover. Macam-macam crossover antara lain: one-point crossover, two-points crossover, multi-point crossover, uniform crossover, three-parents crossover, crossover dengan reduced surrogate, shuffle crossover, Precedence Preservative Crossover (PPX), ordered crossover, Partially Matched Crossover (PMX).

Gbr 4. Contoh jenis-jenis crossover

Setelah operasi crossover, selanjutnya dilakukan operasi mutasi. Mutasi berperan untuk mencegah algoritma terjebak dalam lokal minimum. Terdapat beragam cara mutasi untuk tiap jenis representasi berbeda, yaitu Flipping, interchanging, dan Reversing.

Populasi

Populasi memiliki peran sebagai representasi dari segala kemungkinan solusi. Populasi merupakan kumpulan individual atau populasi merupakan multiset dari genotypes. Genotypes adalah sejumlah karakter yang diwariskan yang tetap terkandung dalam seluruh proses reproduksi populasi.

Jika ukuran populasi kecil, agar tetap mencakup sebagian besar dari search space, maka keragaman populasi (population diversity) harus diperhatikan. Jika diperlukan, dalam EA populasi bisa memiliki struktur spasial tambahan, yaitu dengan ukuran jarak atau hubungan antar tetangga (neighbourhood relations). Untuk menjaga keragaman populasi, operator mutasi sering disarankan menjadi solusi.

Evolutionary computing memiliki kemampuan optimisasi yang powerful meski dengan ukuran populasi yang relatif kecil (Glenn dan Payne, 1995). Dalam kasus populasi kecil, EA bisa ‘dipaksa’ untuk mengeksplorasi search space yang lebih besar, yaitu dengan meningkatkan tingkat mutasi (mutation rate). Mutation rate adalah peluang terjadinya mutasi selama replikasi DNA.

Daftar Pustaka:

https://statistikakomputasi.wordpress.com/2010/04/16/mengenal-evolutionary-computation-komputasi-yang-meniru-evolusi-alam/