Komputasi Modern

MAKALAH M10

                            Komputasi Modern

                                 AJI SANJAYA

                                    50417398

                                       4IA21

Algoritma Shor

Algoritma Shor, dinamai oleh matematikawan Peter Shor, adalah algoritma kuantum yaitu merupakan suatu algoritma yang berjalan pada komputer kuantum yang berguna untuk faktorisasibilanganbulat.AlgoritmaShordirumuskanpadatahun1994.Intidarialgoritmaini merupakan bagaimana cara menyelesaikan faktorisasi terhadap bilangan integer atau bulat yangbesar.

Efisiensi algoritma Shor adalah karena efisiensi kuantum Transformasi Fourier, dan modular eksponensial. Jika sebuah komputer kuantum dengan jumlah yang memadai qubit dapat beroperasitanpamengalamikebisingandanfenomenainterferensikuantumlainnya,algoritma Shor dapat digunakan untuk memecahkan kriptografi kunci publik skema seperti banyak digunakan skema RSA. Algoritma Shor terdiri dari duabagian:

Penurunan yang bisa dilakukan pada komputer klasik, dari masalah anjak untuk masalah ketertiban-temuan.

Sebuah algoritma kuantum untuk memecahkan masalahorder-temuan.

Hambatan runtime dari algoritma Shor adalah kuantum eksponensial modular yang jauh lebih lambat dibandingkan dengan kuantum Transformasi Fourier dan pre-/post-processing klasik. Ada beberapa pendekatan untuk membangun dan mengoptimalkan sirkuit untuk eksponensial modular. Yang paling sederhana dan saat ini yaitu pendekatan paling praktis adalah dengan menggunakan meniru sirkuit aritmatika konvensional dengan gerbang reversibel, dimulai dengan penambah ripple-carry. Sirkuit Reversible biasanya menggunakan nilai pada urutan n

^ 3, gerbang untuk n qubit. Teknik alternatif asimtotik meningkatkan jumlah gerbang dengan

menggunakan kuantum transformasi Fourier, tetapi tidak kompetitif dengan kurang dari 600 qubit karena konstanta tinggi.

Algoritma Shor yang paling sederhana adalah menemukan faktor-faktor untuk bilangan 15, di mana membutuhkan sebuah komputer kuantum dengan tujuh qubit. Para ahli kimia mendesain dan menciptakan sebuah molekul yang memiliki tujuh putaran nukleus. Nukleus dari lima atom fluorin dan dua atom karbon yang dapat berinteraksi satu dengan yang lain sebagaiqubit,dapatdiprogramdenganmenggunakandenyut-denyutfrekuensiradiodandapat dideteksi melalui peralatan resonansi magnetis nuklir (nuclear magnetic resonance, atau NMR) yang mirip dengan yang banyak digunakan di rumah-rumah sakit dan laboratorium- laboratoriumkimia.

Quantum Gates

Pada saat ini, model sirkuit komputer adalah abstraksi paling berguna dari proses komputasi dansecaraluasdigunakandalamindustrikomputerdesaindankonstruksihardwarekomputasi praktis. Dalam model sirkuit, ilmuwan komputer menganggap perhitungan apapun setara dengan aksi dari sirkuit yang dibangun dari beberapa jenis gerbang logika Boolean bekerja pada beberapa biner (yaitu, bit string) masukan. Setiap gerbang logika mengubah bit masukan kedalamsatuataulebihbitkeluarandalambeberapamodedeterministikmenurutdefinisidari gerbang. dengan menyusun gerbang dalam grafik sedemikian rupa sehingga output dari gerbang awal akan menjadi input gerbang kemudian, ilmuwan komputer dapat membuktikan bahwa setiap perhitungan layak dapatdilakukan.

Quantum Logic Gates, Prosedur berikut menunjukkan bagaimana cara untuk membuat sirkuit reversibel yang mensimulasikan dan sirkuit ireversibel sementara untuk membuat penghematan yang besar dalam jumlah ancillae yang digunakan.

Pertama mensimulasikan gerbang di babak pertamatingkat.

Jauhkan hasil gerbang di tingkat d / 2 secaraterpisah.

Bersihkan bitancillae.

Gunakan mereka untuk mensimulasikan gerbang di babak keduatingkat.

Setelah menghitung output, membersihkan bit ancillae.

Bersihkan hasil tingkat d /2.

Sekarang kita telah melihat gerbang reversibel ireversibel klasik dan klasik, memiliki konteks yang lebih baik untuk menghargai fungsi dari gerbang kuantum. Sama seperti setiap perhitungan klasik dapat dipecah menjadi urutan klasik gerbang logika yang bertindak hanya pada bit klasik pada satu waktu, sehingga juga bisa setiap kuantum perhitungan dapat dipecah menjadi urutan gerbang logika kuantum yang bekerja pada hanya beberapa qubit pada suatu waktu. Perbedaan utama adalah bahwa gerbang logika klasik memanipulasi nilai bit klasik, 0 atau 1, gerbang kuantum dapat sewenang-wenang memanipulasi nilai kuantum multi-partite termasuk superposisi dari komputasi dasar yang juga dilibatkan. Jadi gerbang logika kuantum perhitungannya jauh lebih bervariasi daripada gerbang logika perhitungan klasik.

Penerapan Quantum Computing

Pada tahun 2000, IBM sudah membuat quantum computer dengan 5 qubits dengan atom sebagaiprosesornya.danD-WaveperusahaankomputerasalVancouver,Canadameriliskabar bahwa pihaknya telah mampu untuk beroperasi dengan prinsip quantum yang jauh ebih cepat dari komputer yang ada saat ini.

Komputer yang diberi nama “Orion” ini, menggunakan teknik cetakan rata yang sistematis, dipadukan dengan sebuah chip niobium superkonduksi dan suhu ultrarendah, dapat mengerjakan 16 qubit. Chip inti harus dingin hingga mendekati titik nol absolut (-125.15ºC), agar supaya dalam proses perhitungannya tetap dalam kondisi kuantum

Perusahaan D-Wave menuturkan, bahwa komputer kuantum ini bisa mengoperasikan 64ribu hitungan secara bersamaan, dan prototipe komputer kuantum yang diperlihatkannya pada 13 Februari 2007 merupakan komputer tipe bisnis yang pertama di dunia, di dalamnya ditanami chip kuantum yang dapat mengoperasikan 16 qubit.

Parallelism concept

Paralelisme (parallelism) lahir dari pendekatan yang biasa dipergunakan oleh para perancang sistem untuk menerapkan konsep pemrosesan konkuren. Teknik ini meningkatkan kecepatan prosesdengancaramemperbanyakjumlahmodulperangkatkerasyangdapatberoperasisecara simultan disertai dengan membentuk beberapa proses yang bekerja secara simultan pada modul-modul perangkat keras tersebut. Secara formal, pemrosesan paralel adalah sebuah bentuk efisien pemrosesan informasi yang menekankan pada eksploitasi dari konkurensi kejadian-kejadian dalam proses komputasi.Pemrosesan paralel dapat terjadi pada beberapa tingkatan (level) proses. Tingkatan tertinggi pemrosesan paralel terjadi pada proses di antara banyak job (pekerjaan) atau pada program yang menggunakan multiprogramming, time sharing, dan multiprocessing. Multiprogramming kemampuan eksekusi terhadap beberapa prosesperangkatlunakdalamsebuahsystemsecaraserentak,jikadibandingkandengansebuah proses dalam satu waktu, dan timesharing berarti menyediakan pembagian selang waktu yang tetap atau berubah-ubah untuk banyak program. Multiprocessing adalah dukungan sebuah sistem untuk mendukung lebih dari satu prosesor dan mengalokasikan tugas kepada prosesor- prosesor tersebut. Multiprocessing sering diimplementasikan dalam perangkat keras (dengan menggunakan beberapa CPU sekaligus), sementara multiprogramming sering digunakan dalamperangkatlunak.Sebuahsistemmungkindapatmemilikiduakemampuantersebut,salah satu di antaranya, atau tidak sama sekali. Pemrosesan paralel dapat juga terjadi pada proses di antaraprosedurproseduratauperintahperintah(segmenprogram)padasebuahprogram.Untuk meningkatkan kecepatan proses komputasi, dapat ditempuh dua cara:

Peningkatan kecepatan perangkat keras.

Komponen utama perangkat keras komputer adalah processor. Meskipun kecepatan processor dapatditingkatkanterus,namunkarenaketerbatasanmateripembuatnya,tentuadasuatubatas kecepatan yang tak mungkin lagi dapat dilewati. Karena itu timbul ide pembuatan komputer multiprocessor.Denganadanyabanyakprocessordalamsatukomputer,pekerjaanbisadibagi- bagikepadamasing-masingprocessor.Dengandemikianlebihbanyakprosesdapatdikerjakan dalam satu saat. Peningkatan kecepatan setiap proses bisa dicapai melalui peningkatan kecepatan perangkat lunak. Kecepatan perangkat lunak sangat ditentukan olehalgoritmanya.

Peningkatan kecepatan perangkat lunak

Program komputer untuk komputer sekuensial harus menyediakan sederetan operasi untuk dikerjakan oleh prosesor tunggal. Program komputer untuk komputer paralel harus menyediakansederetan operasi untuk beberapa prosesor untuk dikerjakan secara paralel, termasuk operasi untuk mengatur dan mengitegrasikan prosesor-prosesor yang terpisah tersebut mengerjakan suatu komputasi yang koheren. Kebutuhan akan pembuatan dan pengaturan berbagai aktivitas komputasi paralel menambah dimensi baru proses dari pemrograman komputer. Algoritma untuk problem yang spesifik harus diformulasikan sedemikian rupa, agar menghasilkan aliran operasi paralel yang kemudian akan dieksekusi di prosesor yang berbeda. Karena itu, meskipun arsitektur multiprosesor dan multikomputer mempunyaipontensiyangtinggiuntukmeningkatkankemampuankomputasi,potensiiniakan tercapaimelaluipengertianyangbaikmengenaibahasapemrogramanparaleldanperancangan algoritmaparalel.

Tingkat Paralelisme

Berdasarkan tingkat paralelismenya prosesor paralel dapat dibagi menjadi beberapa tingkat sebagai berikut :

Komputer Array:

Prosesor array : beberapa prosesor yang bekerja sama untuk mengolah set instruksi yang sama dan data yang berbeda – beda atau biasa disebut SIMD (Single Instruction-stream MultipleData)

Prosesor vektor : beberapa prosesor yang disusun sepertipipeline.

Multiprosesor, yaitu sebuah sistem yang memiliki 2 prosesor atau lebih yang salingberbagi memori.

Multikomputer, yaitu sebuah sistem yang memiliki 2 prosesor atau lebih yang masing- masing prosesor memiliki memorisendiri.

Jenis-Jenis Pemrosesan Paralel

Pemrosesan paralel dapat dibagi ke dalam beberapa klasifikasi, sebagai berikut :

Berdasarkan simetri penjadwalannya, pemrosesan parallel dapat dibagi dalam beberapa jenis:

Asymmetric Multiprocessing(ASMP)

Symmetric Multiprocessing(SMP)

ClusteringPoliteknik Telkom SistemKomputer

Berdasarkan aliran instruksi dan datanya, pemrosesan parallel dapat dibagi dalam beberapa jenis:

SISD (Single Instruction on Single DataStream)

SIMD (Single Instruction on Multiple DataStream)

MISD (Multiple Instruction on Single DataStream)

MIMD (Multiple Instruction on Multiple DataStream)

Berdasarkan kedekatan antar prosesor, pemrosesan parallel dapat dibagi dalam beberapa jenis:

Multikomputer (Loosely Coupled/ local memory) dengan memori yangterdistribusi

Multiprosesor (Tightly Coupled/ global memory) dengan memori yang dapat digunakan bersama (sharedmemory)

Distributed Processing

Distributed Processing adalah kemampuan menjalankan semua proses pengolahan data secara bersama antara komputer yang berfungsi sebagai pusat dengan beberapa komputer yang lebih kecil dan saling dihubungkan melalui jalur komunikasi.

Setiapkomputertersebutmemilikiprosesormandirisehinggamampumengolahsebagiandata secara terpisah, kemudian hasil pengolahan tadi digabungkan menjadi satu penyelesaian total. Jika salah satu prosesor mengalami kegagalan atau masalah maka prosesor yang lain akan mengambil alih tugasnya. Dalam proses distribusi sudah mutlak diperlukan perpaduan yang mendalam antara teknologi komputer dan telekomunikasi, karena selain proses yang harus didistribusikan,semuahostkomputerwajibmelayaniterminal-terminalnyadalamsatuperintah dari komputerpusat.

Definisi umum dari pemrosesan terdistribusi merupakan cara untuk mempercepat pengolahan dataatauinformasidenganmendistribusikanpekerjaanatauintruksikebanyakkomputeryang telah dipilih untuk memberi kekuatan pemrosesan yang lebih cepat. Tujuan dari komputasi terdistribusiadalahmenyatukankemampuandarisumberdaya(sumberkomputasiatausumber informasi) yang terpisah secara fisik, ke dalam suatu sistem gabungan yang terkoordinasi dengan kapasitas yang jauh melebihi dari kapasitas individualkomponen-komponennya.

Tujuan lain yang ingin dicapai dalam komputasi terdistribusi adalah transparansi. Kenyataan bahwa sumber daya yang dipakai oleh pengguna sistem terdistribusi berada pada lokasi fisik yang terpisah, tidak perlu diketahui oleh pengguna tersebut. Transparansi ini memungkinkan pengguna sistem terdistribusi untuk melihat sumber daya yang terpisah tersebut seolah-olah sebagai satu sistem komputer tunggal, seperti yang biasa digunakannya. Dalam prosesnya setiap komputer berinteraksi satu sama lain untuk mencapai tujuan bersama.

Architectural Parallel Computer

Arsitektur komputer paralel ada beberapa versi pengertian. Di sini saya akan menjelaskan sedikit tentang arsitektur komputer menurut Flynn. Sesuai taksonomi Flynn, seorangDesigner Processor, Organisasi Prosesor dibagi menjadi 4:

SISD

SingleInstruction–SingleData.Komputerinimemilikihanyasatuprosesordansatuinstruksi yang dieksekusi secara serial. Komputer ini adalah tipe komputer konvensional. Beberapa contoh komputer yang menggunakan model SISD adalah UNIVAC1, IBM 360, CDC 7600, Cray 1 dan PDP1.

SIMD

SingleInstruction–MultipleData.Komputerinimemilikilebihdarisatuprosesor,tetapihanya mengeksekusi satu instruksi secara paralel pada data yang berbeda pada level lock-step. Komputer vektor adalah salah satu komputer paralel yang menggunakan arsitektur ini. BeberapacontohkomputeryangmenggunakanmodelSIMDadalahILLIACIV,MasPar,Cray X-MP, Cray Y-MP, Thingking Machine CM-2 dan Cell Processor(GPU).

MISD

Multiple Instructions – Single Data. Teorinya komputer ini memiliki satu prosesor dan mengeksekusi beberapa instruksi secara paralel. Sampai saat ini belum ada komputer yang menggunakan model MISD karena sistemnya tidak mudah.

MIMD

Multiple Instructions – Multiple Data. Komputer ini memiliki lebih dari satu prosesor dan mengeksekusi lebih dari satu instruksi secara paralel. Tipe komputer ini yang paling banyak digunakan untuk membangun komputer paralel, bahkan banyak supercomputeryang

menerapkan arsitektur ini. Beberapa komputer yang menggunakan model MIMD adalah IBM POWER5, HP/Compaq AlphaServer, Intel IA32, AMD Opteron, Cray XT3 dan IBM BG/L.

Sistem komputer paralel dibedakan dari cara kerja memorinya menjadi shared memory dan distributed memory. Shared memory berarti memori tunggal diakses oleh satu atau lebih prosesor untuk menjalankan instruksi sedangkan distributed memory berarti setiap prosesor memiliki memori sendiri untuk menjalankan instruksi. Komponen-komponen utama dari arsitektur komputer paralel cluster PC antara lain:

Prosesor (CPU). Bagian paling penting dalam sistem, untuk multicore terdapat lebih dari satu core yang mengakses sebuah memori (shared memory).

Memori. Bagian ini dapat diperinci lagi menjadi beberapa bagian penyusunnya seperti RAM, cache memory dan memori eksternal.

Sistem Operasi. Software dasar untuk menjalankan sistem komputer. Cluster Middleware. Antarmuka antara hardware dan software.

ProgrammingEnvironmentdanSoftwareTools.Softwareyangdigunakanuntukpemrograman paralel termasuk softwarependukungnya.

User Interface. Software yang menjadi perantara hardware dengan user. Aplikasi. Software berisi program permasalahan yang akan diselesaikan.

Jaringan. Penghubung satu PC (prosesor) dengan PC yang lain sehingga memungkinkan pemanfaatan sumberdaya secara simultan.

PENGANTAR THREAD PROGRAMMING

Thread dalam sistem operasi dapat diartikan sebagai sekumpulan perintah (instruksi) yang dapatdilaksanakan (dieksekusi) secara sejajar dengan ulir lainnya, dengan menggunakan cara time slice (ketika satu CPU melakukan perpindahan antara satu ulir ke ulir lainnya) atau multiprocess(ketikaulir-ulirtersebutdilaksanakanolehCPUyangberbedadalamsatusistem). Ulir sebenarnya mirip dengan roses, tapi cara berbagi sumber daya antara proses dengan ulir sangat berbeda. Multiplethread dapat dilaksanakan secara sejajar pada sistem komputer. Secara umum multithreading melakukan time-slicing (sama dengan time-divisionmultipleks), di manasebuah CPU bekerja pada ulir yang berbeda, di mana suatu kasus ditangani tidak sepenuhnya secara serempak, untuk CPU tunggal pada dasarnya benar-benarmelakukan

sebuah pekerjaan pada satu waktu. Thread saling berbagi bagian program, bagian data dan sumber daya sistem operasi denganthread lain yang mengacu pada proses yang sama. Thread terdiri atas ID thread, program counter, himpunan register, dan stack. Dengan banyak kontrol thread proses dapat melakukan lebih dari satu pekerjaan pada waktu yang sama.

Karakteristik Thread

Proses merupakan lingkungan eksekusi bagi thread-thread yang dimilikinya. Thread-thread di satu proses memakai bersama sumber daya yang dimiliki proses, yaitu :

Ruangalamat.

Himpunan berkas yangdibuka.

Proses-prosesanak.

Timer-timer.

Snyal-sinyal.

Sumber daya-sumber daya lain milikproses.

Jenis-jenis Thread Berdasarkan Waktu Penciptaannya

Staticthreads

Jumlah thread yang akan dibuat ditentukan saat penulisan dan kompilasi program. Tiapthread langsung dialokasikan stacktetap.

Keunggulan =sederhana.

Kelemahan = tidak fleksibel.

Dynamicthreads

Penciptaan dan penghancuran thread “on-the-fly” saat eksekusi. Penciptaan thread biasanya menspesifikasikan fungsi utama thread (seperti pointer ke procedure) dan ukuran stack, dapat juga ditambah parameter-parameter lan seperti prioritas panjadwalan.

Keunggulan =fleksibel.

Kelemahan = lebih rumit.

Jenis – Jenis Proses Thread

Single ThreadProcess

Sebuah proses tradisional atau heavyweight process mempunyai single thread yang berfungsi sebagai pengendali. Dapat diartikan sebagai proses yang bekerja secara berurutan sesuai dengan urutan masing-masing thread (terstruktur) dan hanya mengerjakan satu tugas dalam satu waktu.

MultithreadProcess

Merupakan satu atau beberapa thread yang dijalankan secara bersamaan(multiproses), dimana masing-masing thread tersebut dijalankan pada jalur masing-masing. Setiap thread pada multithread menjalankan kode atau script program secara berurutan. Multithread dapat diartikan juga sebagai suatu proses dengan thread banyak dapat mengerjakan lebih dari satu tugas pada satu satuan waktu. Multithread sering pula disebut dengan multiproses atau multitasking pada system operasi.

Manfaat Thread

Thread bermanfaat untuk Multithreading yang berguna untuk Multiprocessor dan Singleprocessor.

Kegunaan untuk system Multiprocessor adalah :

Sebagai unit pararel atau tingkat granularitas pararelisme.

Peningkatan kinerja disbanding berbasisproses.

Kegunaan Multithreading pada Singleprocessor adalah :

Kerja foreground dan background sekaligus di satuaplikasi.

Penanganan asynchronous processing menjadi lebihbaik.

Mempercepat eksekusiprogram.

Pengorganisasian program menjadi lebihbaik.

Model Multithread

User (pengguna)thread

User thread didukung di atas kernel dan diimplementasi oleh thread library pada user level. library menyediakan fasilitas untuk pembuatan thread, penjadualan thread, dan managemen

threadtanpadukungandarikernel.Didalamfasilitasuser-levelthreadyangmurni,semuatugas manajemen thread dilakukan oleh aplikasi dan kernel tidak mengetahui keberadaanthread.

Tiga kunci thread libraries :

POSIXPthread

Win32thread

Javathread

Adapun kelemahannya yang dialami yaitu apabila kernelnya merupakanthread tunggal maka apabila salah satu user-level thread menjalankan blockingsystem call maka akan mengakibatkanseluruhprosesdiblokwalaupunadathreadlainyangdapatjalandalamaplikasi tersebut.

Kernelthread

Kernel thread didukung langsung oleh sistem operasi. Pembuatan, penjadualan, dan managemen thread dilakukan oleh kernel pada kernel space.Pembuatan dan pengaturankernel thread lebih lambat dibandingkan userthread.

Keuntungannyaadalahjikasebuahthreadmenjalankanblockingsystemcallmakakerneldapat menjadualkan thread lain di aplikasi untuk melakukaneksekusi. Pada lingkungan multiprocessor, kernel dapat menjadwal thread-thread pada processor yangberbeda.

Contoh sistem operasi yang mendukung kernel thread adalah Windows NT, Solaris, Digital UNIX.

Thread Libraries

Thread libraries menyediakan pemrogram dengan API untuk menciptakan dan memanage thread.

Dalam pengimplementasiannya ada dua cara, diantaranya:

Keseluruhan library pada ruangpemakai.

Kernel-support library yang didukung dengan OS. Berdasarkan PemetaanThread

Model multithreading berdasarkan dengan pemetaan dibedakan menjadi tiga bagian, yaitu:

Many-to-One

Banyaknya User-Level thread yang dipetakan ke kernel thread tunggal, akan tetapi dari beberapa user thread dapat menggunakan satu kernel thread saja.

Contoh :

Solaries GreenThread

GNU PortableThread

One-to-One

Setiap user-level thread memetakan ke kernel thread, akan tetapi user thread hanya dapat menggunakan satu kernel thread.

Contoh :

WindowsNT/XP/2000

Linux

Solaris 9 andlater

Many-to-Many

Mengijinkan beberapa user-level thread memakai beberapa kernelthread.

Mengijinkan system operasi untuk menciptakan beberapa kernelthread.

Keuntungan dari sistem ini ialah kernel thread yang bersangkutan dapat berjalan secara paralel padamultiprosessor.

Keuntungan Thread

Terdapat empat keuntungan utama dari program yang multithreading yaitu sebagai berikut:

Responsiveness

Membuat aplikasi yang interakti' menjadi

multithreadingdapatmembuatsebuahprogramterusberjalanmeskipunsebagiandariprogram tersebutdiblokataumelakukanoperasiyangpanjang,karenaitudapatmeningkatkanrespons

kepada user. Sebagai contohnya dalam web browser yang multithreading, sebuah threaddapat melayani permintaan user sementara thread lain berusaha menampilkanimage.

ResourceSharing

Thread berbagi memori dan sumber daya dengan thread lain yang dimiliki oleh proses yang sama. Keuntungan dari berbagi kode adalah mengi8inkan sebuah aplikasi untuk mempunyai beberapa thread yang berbeda dalam lokasi memori yang sama.

Economy

Dalam pembuatan sebuah proses banyak dibutuhkan pengalokasian memori dansumber daya. Alternatifnyaadalahdenganuserthread,karenathreadberbagimemoridansumberdayaproses yangmemilikinyamakaakanlebihekonomisuntukmembuatdancontextswitchthread.Akan sulit untuk mengukur perbedaan waktu antara proses dan thread dalam hal pembuatan dan pengaturan, tetapi secara umum pembuatan dan pengaturan proses lebih lama dibandingkan thread.PadaSolaris,pembuatanproseslebihlama24kalidibandingkanpembuatanthread,dan context switch proses 5 kali lebih lama dibandingkan context switchthread.

Utilization of multiprocessorarchitectures

Keuntungan dari multithreading dapat sangat meningkat pada arsitektur

multiprocessor, dimana setiap thread dapat berjalan secara pararel di atas processor yang berbeda. Pada arsitektur processor tunggal, CPU menjalankan setiap thread secara bergantian tetapihal ini berlangsung sangat cepat sehingga menciptakan ilusi pararel, tetapi padakenyataannyahanyasatuthreadyangdijalankanCPUpadasatu-satuanwaktu(satu-satuan waktu pada CPU biasa disebut time slice atauquantum).

Thread Programming Thread di Linux

-GNU/Linux menggunakan POSIX Standar Thread API

-Dikenal dengan pthread

-Program dengan thread harus di-compile dengan "-lpthread" contoh : gcc testhread.c -o thread-lpthread

Program diidentifikasikan dengan threadID

-Type data : pthread_t

Fungsi-fungsi programming pthread :

pthread_t = tipe datathread

pthread_mutex_t = tipe data mutex thread

pthread_create = int pthread_create(pthread_t *thread, const pthread_attr_t *attr,void

*(*start_routine)(void*), void *arg); Parameter : Pertama-->thread ID

Kedua >thread atribut (NULL untuk default atribut)

Ketiga >thread yang ingin dijalankan

Keempat-->parameter untuk fungsi yang dijalankan

Fungsi yang digunakan untuk menciptakan thread baru dalam suatu proses dengan atribut ditentukanolehattr.JikaattrdiisiNULL,atributdefaultakandimuat.Jikapemanggilanfungsi berhasil, fungsi akan menyimpan ID dari thread ciptaan pada rujukan yang ditunjukthread

pthread_detach = int pthread_detach(pthread_tthread);

Fungsi ini digunakan untuk mengindikasikan pada implementasi bahwa ruang penyimpanan thread pada thread bisa diminta kembali ketika thread berakhir

pthread_cancel = int pthread_cancel(pthread_tthread);

Fungsi ini digunakan untuk meminta agar thread dibatalkan. Kondisi kemampuan membatalkan dan tipedari thread yang dituju menentukan kapan pembatlan terjadi.

pthread_mutex_lock = int pthread_mutex_lock(pthread_mutex_t*mutex);

Fungsiinidigunakanuntukmengunciobjekmutexyangdirujukolehmutex.Jikamutexsudah dikunci,thradpemanggilakanditahanhinggamutexmenjaditersedia(tidakterkunci).Operasi inimengembalikanobjekmutexyangdirujukolehmutexpadakeadaanterkuncidenganthread pemanggil sebagaipemiliknya

pthread_mutex_unlock = int pthread_mutex_unlock(pthread_mutex_t*mutex);

Fungsi ini berguna untuk membebaskan objek mutex yang dirujuk mutex. Bagaimana cara mutex dibebaskan tergantung dari tipe atribut mutex

pthread_mutex_destroy = int pthread_mutex_destroy(pthread_mutex_t*mutex);

Fungsi ini menghancurkan objek mutex yang dirujuk oleh mutex, sehingga objek tersebut menjadi tidak terinisialisasi.

PENGANTAR MASSAGE PASSING

Pemrosesan Paralel adalah komputasi dua atau lebih tugas pada waktu bersamaan dengan tujuan untuk mempersingkat waktu penyelesaian tugas-tugas tersebut dengan cara mengoptimalkan resource pada sistem komputer yang ada. Pemrosesan paralel dapat mempersingkat waktu ekseskusi suatu program dengan cara membagi suatu program menjadi bagian-bagian yang lebih kecil yang dapat dikerjakan pada masing-masing prosesor secara bersamaan. Suatu program yang yang dieksekusi oleh n prosesor diharapkan dapat mempersingkat waktu eksekusi n kali lebih cepat. Salah satu komputer yang menggunakan metode pemrosesan paralel adalah SMP (Single Multi Processor). Sebuah sistem paralel setidaknya terdiri dari Message Passing Interface (MPI) dan sebuah pengatur beban kerja (job scheduler).

Pada bagian komputasi parallel ini akan dibahas tentang Message Passing dan OpenMP. Pembahasan Jurnal:

AlgoritmagenetikasekuensialuntukmenyelesaikanContainerLoadingProblembekerjahanya dengan menggunakan satu processor saja meskipun dijalankan pada system multicore.Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengoptimalkan kinerja system multicore. Untuk mengoptimalkan kinerja system multicore diperlukan adanya paralelisasi algoritma genetika untuk menyelesaikan Container LoadingProblem.

Dalam penelitian ini paralelisasi yang digunakan adalah paralelisasi shared memory menggunakan OpenMP. Paralelisasi dalam OpenMP dilakukan melalui penyisipan pragma OMP paralel. Dari algoritma genetika serial Container Loading Problem akan diparalelisasi menggunakan OpenMP menjadi algoritma genetika parallel Container Loading Problem. Selanjutnya akan dilakukan pengujian waktu eksekusi algoritma dan perhitungan speedup.

Hasil dari penelitian ini berupa hasil pengujian kinerja algoritma parallel yang menunjukkan bahwa waktu komputasialgoritma paralel lebih kecil dari algoritma sekuensial sebelum diparalelisasi menggunakan OpenMP. Waktukomputasi yang lebih kecil ini menyatakan efisiensi kinerja algoritma paralel yang lebih baik dari algoritmasekuensial.Peningkatan

efisiensiinijugadapatdiidentifikasidariSpeedupparalelisasiyangsemakinbesar.Kesimpulan diperoleh dari penelitian ini adalah bahwa paralelisasi terhadap algoritma genetika untuk menyelesaikan Container Loading Problem akan meningkatkan efisiensi waktu komputasi melalui pemanfaatan sistem multicore.

Message Passing

Massage Passing merupkan suatu teknik bagaimana mengatur suatu alur komunikasi messaging terhadap proses pada system. Message passing dalam ilmu komputer adalah suatu bentuk komunikasi yang digunakan dalam komputasi paralel, pemrograman-berorientasi objek, dan komunikasi interprocess. Dalam model ini, proses atau benda dapat mengirim dan menerimapesanyangterdiridarinolataulebihbyte,strukturdatayangkompleks,ataubahkan segmenkodekeproseslainnyadandapatmelakukansinkronisasi.ParadigmaMessagepassing yaitu:

Banyak contoh dari paradigma sekuensial dipertimbangkanbersama-sama.

Programmer membayangkan beberapa prosesor, masing-masing dengan memori, dan menulis sebuah program untuk berjalan pada setiapprosesor.

Proses berkomunikasi dengan mengirimkan pesan satu samalain.

Terdapat beberapa metode dalam pengiriman pesan yaitu :

Synchronous MessagePassing

Pengirimmenungguuntukmengirimpesansampaipenerimasiapuntukmenerimapesan.Oleh karena itu tidak ada buffering. Selain itu Pengirim tidak bisa mengirim pesan untuk dirinya sendiri.

Ansynchronous MessagePassing

Pengirim akan mengirim pesan kapanpun dia mau. Pengirim tidak peduli ketika penerima belum siap untuk menerima pesan. Oleh karena itu diperlukan buffering untuk menampung pesansementarasampaipenerimasiapmenerimapesan.Selainitupengirimdapatpesanuntuk dirinyasendiri.

OpenMP (Open Multiprocessing)

OpenMP adalah Application Programing Interface (API) yang mendukung pemrograman multiprosesing shared memory dalam bahasa C/C++ dan fortran pada berbagai arsitektur dan sistem operasi diantaranya: Solaris, AIX, HP-UX,GNU/Linux, Mac OS X, dan Windows.

OpenMP adalah model portabel dan skalabel yang memberikan interface sederhana dan fleksibel bagi programer shared memory dalam membangun aplikasi paralel. Program multithread dapat ditulis dalam berbagai cara. Beberapa diantaranya memungkinkan untuk melakukan interaksi yang kompleks antar thread. OpenMP mencoba untuk memberikan kemudahan pemrograman serta membantu dalam menghindari kesalahan program, melalui pendekatan terstruktur. Pendekatan ini dikenal sebagai model pemrograman fork-join.

OpenMP bekerja berdasarkan model shared memory, maka secara default data dibagidiantara thread-thread dan dapat terlihat dari setiap thread. Terkadang program akan membutuhkan variabeldengannilaithreadspesifik.Jikasetiapthreadmemilikivariabelduplikatakansangat berpotensi memiliki nilai yang berbeda-beda pada setiap variabel duplikattersebut.

Sinkronisasi (pengkoordinasian) aksi dari thread adalah sesuatu yang sangat penting untuk menjamin data yang harus dibagi dan untuk mencegah terjadinya data race condition. Secara default OpenMP telah menyediakan mekanisme untuk menunggu thread dalam suatu tim thread sehingga semua thread menyelesaikan tugasnya dalam region, kemudian dapat melanjutkan ke proses selanjutnya. Mekanisme ini dikenal sebagai barrier. 

Komputer Quantum

 

Data Base noSql

 

KOMPUTASI MODERN

 

 

 

TUGAS SOFTSKILL

NAMA                 :  AJI SANJAYA
KELAS                :  4IA21
NPM                     :  50417398
NAMA DOSEN    : LELY PRANANINGRUM

 

USAHA AWAN ETHNIC KELOMPOK 2

 

TUGAS SOFTSKILL

NAMA        : AJI SANJAYA

KELAS        : 4IA21

NPM            : 50417398

DOSEN        : LELY PRANANINGRUM

 

 

 

User Interface Pada Game Komputer

KONSEP AI PADA GAME

SOFTSKILL

“KONSEP AI PADA GAME”

Kecerdasan Buatan atau kecerdasan yang ditambahkan kepada suatu sistem yang bisa diatur dalam konteks ilmiah atau Intelegensi Artifisial (bahasa Inggris: Artificial Intelligence atau hanya disingkat AI) didefinisikan sebagai kecerdasan entitas ilmiah. Sistem seperti ini umumnya dianggap komputer. Kecerdasan diciptakan dan dimasukkan ke dalam suatu mesin (komputer) agar dapat melakukan pekerjaan seperti yang dapat dilakukan manusia. Beberapa macam bidang yang menggunakan kecerdasan buatan antara lain sistem pakar, permainan komputer (games), logika fuzzy, jaringan syaraf tiruan dan robotika.

Banyak hal yang kelihatannya sulit untuk kecerdasan manusia, tetapi untuk Informatika relatif tidak bermasalah. Seperti contoh: mentransformasikan persamaan, menyelesaikan persamaan integral, membuat permainan catur atau Backgammon. Di sisi lain, hal yang bagi manusia kelihatannya menuntut sedikit kecerdasan, sampai sekarang masih sulit untuk direalisasikan dalam Informatika. Seperti contoh: Pengenalan Obyek/Muka, bermain sepak bola.

Walaupun AI memiliki konotasi fiksi ilmiah yang kuat, AI membentuk cabang yang sangat penting pada ilmu komputer, berhubungan dengan perilaku, pembelajaran dan adaptasi yang cerdas dalam sebuah mesin. Penelitian dalam AI menyangkut pembuatan mesin untuk mengotomatisasikan tugas-tugas yang membutuhkan perilaku cerdas. Termasuk contohnya adalah pengendalian, perencanaan dan penjadwalan, kemampuan untuk menjawab diagnosa dan pertanyaan pelanggan, serta pengenalan tulisan tangan, suara dan wajah. Hal-hal seperti itu telah menjadi disiplin ilmu tersendiri, yang memusatkan perhatian pada penyediaan solusi masalah kehidupan yang nyata. Sistem AI sekarang ini sering digunakan dalam bidang ekonomi, obat-obatan, teknik dan militer, seperti yang telah dibangun dalam beberapa aplikasi perangkat lunak komputer rumah dan video game.

Paham Pemikiran

Secara garis besar, AI terbagi ke dalam dua paham pemikiran yaitu AI Konvensional dan Kecerdasan Komputasional (CI, Computational Intelligence). AI konvensional kebanyakan melibatkan metode-metode yang sekarang diklasifiksikan sebagai pembelajaran mesin, yang ditandai dengan formalisme dan analisis statistik. Dikenal juga sebagai AI simbolis, AI logis, AI murni dan AI cara lama (GOFAI, Good Old Fashioned Artificial Intelligence).

Metoda-metodenya meliputi:

Sistem pakar: menerapkan kapabilitas pertimbangan untuk mencapai kesimpulan. Sebuah sistem pakar dapat memproses sejumlah besar informasi yang diketahui dan menyediakan kesimpulan-kesimpulan berdasarkan pada informasi-informasi tersebut.

Petimbangan berdasar kasus

Jaringan Bayesian

AI berdasar tingkah laku: metode modular pada pembentukan sistem AI secara manual

Kecerdasan komputasional melibatkan pengembangan atau pembelajaran iteratif (misalnya penalaan parameter seperti dalam sistem koneksionis. Pembelajaran ini berdasarkan pada data empiris dan diasosiasikan dengan AI non-simbolis, AI yang tak teratur dan perhitungan lunak.

Metoda-metode pokoknya meliputi:

·         Jaringan Syaraf: sistem dengan kemampuan pengenalan pola yang sangat kuat

·         Sistem Fuzzy: teknik-teknik untuk pertimbangan di bawah ketidakpastian, telah digunakan secara meluas dalam industri modern dan sistem kendali produk konsumen.

·         Komputasi Evolusioner: menerapkan konsep-konsep yang terinspirasi secara biologis seperti populasi, mutasi dan “survival of the fittest” untuk menghasilkan pemecahan masalah yang lebih baik.

Metoda-metode ini terutama dibagi menjadi algoritma evolusioner (misalnya algoritma genetik) dan kecerdasan berkelompok (misalnya algoritma semut)

Dengan sistem cerdas hibrid, percobaan-percobaan dibuat untuk menggabungkan kedua kelompok ini. Aturan inferensi pakar dapat dibangkitkan melalui jaringan syaraf atau aturan produksi dari pembelajaran statistik seperti dalam ACT-R. Sebuah pendekatan baru yang menjanjikan disebutkan bahwa penguatan kecerdasan mencoba untuk mencapai kecerdasan buatan dalam proses pengembangan evolusioner sebagai efek samping dari penguatan kecerdasan manusia melalui teknologi.

Sejarah Kecerdasan Buatan

Pada awal abad 17, René Descartes mengemukakan bahwa tubuh hewan bukanlah apa-apa melainkan hanya mesin-mesin yang rumit. Blaise Pascal menciptakan mesin penghitung digital mekanis pertama pada 1642. Pada 19, Charles Babbage dan Ada Lovelace bekerja pada mesin penghitung mekanis yang dapat diprogram.

Bertrand Russell dan Alfred North Whitehead menerbitkan Principia Mathematica, yang merombak logika formal. Warren McCulloch dan Walter Pitts menerbitkan “Kalkulus Logis Gagasan yang tetap ada dalam Aktivitas ” pada 1943 yang meletakkan pondasi untuk jaringan syaraf.

Tahun 1950-an adalah periode usaha aktif dalam AI. Program AI pertama yang bekerja ditulis pada 1951 untuk menjalankan mesin Ferranti Mark I di University of Manchester (UK): sebuah program permainan naskah yang ditulis oleh Christopher Strachey dan program permainan catur yang ditulis oleh Dietrich Prinz. John McCarthy membuat istilah “kecerdasan buatan ” pada konferensi pertama yang disediakan untuk pokok persoalan ini, pada 1956. Dia juga menemukan bahasa pemrograman Lisp. Alan Turing memperkenalkan “Turing test” sebagai sebuah cara untuk mengoperasionalkan test perilaku cerdas. Joseph Weizenbaum membangun ELIZA, sebuah chatterbot yang menerapkan psikoterapi Rogerian.

Selama tahun 1960-an dan 1970-an, Joel Moses mendemonstrasikan kekuatan pertimbangan simbolis untuk mengintegrasikan masalah di dalam program Macsyma, program berbasis pengetahuan yang sukses pertama kali dalam bidang matematika. Marvin Minsky dan Seymour Papert menerbitkan Perceptrons, yang mendemostrasikan batas jaringan syaraf sederhana dan Alain Colmerauer mengembangkan bahasa komputer Prolog. Ted Shortliffe mendemonstrasikan kekuatan sistem berbasis aturan untuk representasi pengetahuan dan inferensi dalam diagnosa dan terapi medis yang kadangkala disebut sebagai sistem pakar pertama. Hans Moravec mengembangkan kendaraan terkendali komputer pertama untuk mengatasi jalan berintang yang kusut secara mandiri.

Pada tahun 1980-an, jaringan syaraf digunakan secara meluas dengan algoritma perambatan balik, pertama kali diterangkan oleh Paul John Werbos pada 1974. Tahun 1990-an ditandai perolehan besar dalam berbagai bidang AI dan demonstrasi berbagai macam aplikasi. Lebih khusus Deep Blue, sebuah komputer permainan catur, mengalahkan Garry Kasparov dalam sebuah pertandingan 6 game yang terkenal pada tahun 1997. DARPA menyatakan bahwa biaya yang disimpan melalui penerapan metode AI untuk unit penjadwalan dalam Perang Teluk pertama telah mengganti seluruh investasi dalam penelitian AI sejak tahun 1950 pada pemerintah AS.

Tantangan Hebat DARPA, yang dimulai pada 2004 dan berlanjut hingga hari ini, adalah sebuah pacuan untuk hadiah $2 juta dimana kendaraan dikemudikan sendiri tanpa komunikasi dengan manusia, menggunakan GPS, komputer dan susunan sensor yang canggih, melintasi beberapa ratus mil daerah gurun yang menantang.

Filosofi

Perdebatan tentang AI yang kuat dengan AI yang lemah masih menjadi topik hangat di antara filosof AI. Hal ini melibatkan filsafat budi dan masalah budi-tubuh. Roger Penrose dalam bukunya The Emperor’s New Mind dan John Searle dengan eksperimen pemikiran “ruang China” berargumen bahwa kesadaran sejati tidak dapat dicapai oleh sistem logis formal, sementara Douglas Hofstadter dalam Gödel, Escher, Bach dan Daniel Dennett dalam Consciousness Explained memperlihatkan dukungannya atas fungsionalisme. Dalam pendapat banyak pendukung AI yang kuat, kesadaran buatan dianggap sebagai urat suci (holy grail) kecerdasan buatan.

Fiksi sains

Dalam fiksi sains, AI umumnya dilukiskan sebagai kekuatan masa depan yang akan mencoba menggulingkan otoritas manusia seperti dalam HAL 9000, Skynet, Colossus and The Matrix atau sebagai penyerupaan manusia untuk memberikan layanan seperti C-3PO, Data, the Bicentennial Man, the Mechas dalam A.I. atau Sonny dalam I, Robot. Sifat dominasi dunia AI yang tak dapat dielakkan, kadang-kadang disebut “the Singularity”, juga dibantah oleh beberapa penulis sains seperti Isaac Asimov, Vernor Vinge dan Kevin Warwick. Dalam pekerjaan seperti manga Ghost in the Shell-nya orang Jepang, keberadaan mesin cerdas mempersoalkan definisi hidup sebagai organisme lebih dari sekadar kategori entitas mandiri yang lebih luas, membangun konsep kecerdasan sistemik yang bergagasan. Lihat daftar komputer fiksional (list of fictional computers) dan daftar robot dan android fiksional (list of fictional robots and androids).

Seri televisi BBC Blake’s 7 menonjolkan sejumlah komputer cerdas, termasuk Zen (Blake’s 7), komputer kontrol pesawat bintang Liberator (Blake’s 7); Orac, superkomputer lanjut tingkat tinggi dalam kotak perspex portabel yang mempunyai kemampuan memikirkan dan bahkan memprediksikan masa depan; dan Slave, komputer pada pesawat bintang Scorpio.

Setelah semua definisi yang kita pelajari mengenai AI(Artificial Intelligence) dan dasar-dasarnya, baru sekarang kita masuk pada keterkaitan antara Artificial Intelligence pada Game.

Artificial Intelligence pada Games

Game kecerdasan buatan mengacu pada teknik yang digunakan dalam permainan komputer dan video untuk menghasilkan ilusi intelijen dalam perilaku karakter non-pemain (NPC). Teknik yang digunakan biasanya memanfaatkan metode yang ada dari bidang kecerdasan buatan (AI). Namun, permainan AI istilah ini sering digunakan untuk merujuk kepada sekumpulan algoritma luas yang juga mencakup teknik dari teori kontrol, robotika, grafik komputer dan ilmu komputer secara umum.

Karena permainan AI berpusat pada penampilan kecerdasan dan permainan yang baik, pendekatan yang sangat berbeda dengan AI tradisional; hacks dan menipu diterima dan, dalam banyak kasus, kemampuan komputer harus melunakkan pemain manusia untuk memberikan rasa keadilan . Ini, misalnya, adalah benar dalam permainan penembak orang pertama, mana NPC dinyatakan sempurna bertujuan akan melampaui keterampilan manusia.

Bermain Game merupakan daerah penelitian dalam AI dari awal. Pada tahun 1951, dengan menggunakan Ferranti Mark 1 mesin dari Universitas Manchester, Christopher Strachey menulis sebuah program catur dan Dietrich Prinz menulis satu untuk catur Ini adalah salah satu program komputer pertama yang pernah ditulis.. dam program Arthur Samuel, yang dikembangkan tahun 50-an tengah dan awal 60-an, akhirnya mencapai keterampilan yang cukup untuk tantangan amatir terhormat Kerja. pada checkers dan catur akan berujung pada kekalahan Garry Kasparov dengan komputer Deep Blue IBM pada tahun 1997.

Video game pertama kali dikembangkan pada tahun 1960 dan awal 1970-an, seperti Spacewar!, Pong dan Gotcha (1973), adalah permainan diimplementasikan pada logika diskrit dan ketat berdasarkan persaingan dua pemain, tanpa AI.

Game yang menampilkan mode pemain tunggal dengan musuh mulai muncul pada 1970-an. Yang penting pertama untuk arcade termasuk game Atari 1974 Qwak (hunting bebek) dan Pursuit (pesawat tempur simulator dogfighting). Dua game komputer berbasis teks dari tahun 1972, Hunt Wumpus dan Star Trek, juga memiliki musuh. Gerakan musuh didasarkan pada pola disimpan. Penggabungan mikroprosesor akan memungkinkan komputasi yang lebih banyak dan unsur-unsur acak disalut ke dalam pola pergerakan.

Ide ini digunakan oleh Space Invaders (1978), olahraga tingkat kesulitan meningkat, pola pergerakan yang berbeda, dan dalam game acara tergantung pada fungsi hash berdasarkan masukan pemain. Galaxian (1979) gerakan musuh menambahkan lebih kompleks dan bervariasi.

Pac-Man (1980) diterapkan pola-pola ini ke permainan labirin, dengan kekhasan tambahan kepribadian yang berbeda untuk setiap musuh, dan Karate Champ (1984) untuk memerangi permainan, meskipun AI miskin diminta rilis dari versi kedua.

Game seperti Madden Football, Earl Weaver Baseball dan Tony La Russa Baseball semua berdasarkan AI mereka pada upaya untuk duplikat di komputer pembinaan atau gaya manajerial dari selebriti yang dipilih. Madden, Weaver dan La Russa semua melakukan pekerjaan yang luas dengan permainan tim-tim pengembangan untuk memaksimalkan akurasi permainan.  Kemudian olahraga judul memungkinkan pengguna untuk variabel “tune” di AI untuk menghasilkan suatu strategi manajerial atau pembinaan pemain-didefinisikan .

Munculnya genre permainan baru pada 1990-an mendorong penggunaan alat AI formal seperti mesin negara yang terbatas. Real-time strategi permainan dikenakan pajak AI dengan banyak benda, informasi yang tidak lengkap, pathfinding masalah, keputusan real-time dan perencanaan ekonomi, antara lain. [Permainan pertama dari genre memiliki masalah terkenal. Herzog Zwei (1989), misalnya, hampir patah mesin negara pathfinding dan sangat mendasar tiga negara untuk kontrol unit, dan Dune II (1992) menyerang pangkalan pemain ‘dalam langsung menuju dan digunakan menipu banyak Kemudian permainan. Di genre dipamerkan AI yang lebih canggih.

Puritan mengeluh bahwa “AI” dalam “permainan AI” istilah melebih-lebihkan nilainya, karena permainan AI bukan tentang kecerdasan, dan saham beberapa tujuan bidang akademik AI. Sedangkan “nyata” alamat AI bidang mesin belajar, pengambilan keputusan berdasarkan input data sewenang-wenang, dan bahkan tujuan akhir dari AI yang kuat yang dapat alasan, “permainan AI” sering terdiri dari setengah lusin aturan praktis, atau heuristik, yang hanya cukup untuk memberikan pengalaman gameplay yang baik.

Game kesadaran pengembang ‘peningkatan AI akademis dan minat dalam permainan komputer oleh masyarakat akademik menyebabkan definisi dari apa yang dianggap sebagai AI dalam sebuah game menjadi kurang istimewa. Namun demikian, perbedaan yang signifikan antara domain aplikasi yang berbeda AI AI berarti bahwa permainan masih dapat dilihat sebagai subfield berbeda AI. Secara khusus, kemampuan untuk secara sah memecahkan beberapa masalah AI di game oleh kecurangan menciptakan sebuah perbedaan penting. Sebagai contoh, menyimpulkan posisi objek yang tak terlihat dari pengamatan masa lalu dapat menjadi masalah sulit ketika AI diterapkan pada robot, tetapi dalam permainan komputer NPC hanya bisa mencari posisi dalam grafik adegan permainan. kecurangan tersebut dapat mengakibatkan perilaku tidak realistis dan tidak selalu diinginkan. Tapi kemungkinannya berfungsi untuk membedakan game AI dan mengarah ke masalah baru untuk memecahkan, seperti kapan dan bagaimana menggunakan kecurangan

Usage

Game AI / algoritma heuristic digunakan di berbagai bidang cukup berbeda dalam sebuah permainan. Yang paling jelas adalah dalam pengendalian setiap NPC dalam permainan, meskipun scripting saat ini cara yang paling umum dari kontrol. Merintis jalan lain umum digunakan untuk AI, yang dilihat luas dalam permainan strategi real-time. Merintis jalan adalah metode untuk menentukan bagaimana untuk mendapatkan NPC dari satu titik pada peta lain, dengan mempertimbangkan medan, hambatan dan mungkin “kabut perang”. Game AI juga terlibat dengan kesulitan menyeimbangkan permainan yang dinamis, yang terdiri dalam mengatur kesulitan dalam permainan video secara real-time berdasarkan kemampuan pemain.

Konsep AI muncul baru-baru ini dieksplorasi dalam game seperti Makhluk, Black & White dan Nintendogs dan mainan seperti Tamagotchi. The “pets” dalam permainan ini dapat “belajar” dari tindakan yang diambil oleh pemain dan perilaku mereka dimodifikasi sesuai. Meskipun pilihan ini diambil dari kolam yang terbatas, hal ini sering memberikan ilusi yang diinginkan dari suatu kecerdasan di sisi lain layar.

Video Game Combat AI

Video game banyak kontemporer jatuh di bawah kategori tindakan, penembak orang pertama, atau petualangan. Pada sebagian besar jenis permainan ada beberapa tingkat pertempuran yang terjadi. Kemampuan AI untuk efisien dalam pertempuran penting dalam genre ini. Sebuah hari ini tujuan utamanya adalah untuk membuat AI lebih manusiawi, atau setidaknya muncul begitu.

Salah satu fitur yang lebih positif dan efisien ditemukan di hari modern video game AI adalah kemampuan untuk berburu. AI awalnya bereaksi dengan cara yang sangat hitam dan putih. Jika pemain berada di area tertentu maka AI akan bereaksi baik secara ofensif lengkap atau sepenuhnya defensif. Dalam beberapa tahun terakhir, gagasan “berburu” telah diperkenalkan;. Di negara ini ‘berburu’ AI akan mencari penanda realistis, seperti suara yang dibuat oleh karakter atau jejak kaki mereka mungkin telah meninggalkan belakang. Perkembangan ini pada akhirnya memungkinkan untuk bentuk yang lebih kompleks bermain. Dengan fitur ini, pemain dapat benar-benar mempertimbangkan bagaimana mendekati atau menghindari musuh. Ini adalah fitur yang sangat lazim di genre stealth.

Perkembangan lain dalam AI game terakhir ini adalah pengembangan dari “naluri bertahan hidup”. Dalam game komputer dapat mengenali obyek yang berbeda dalam lingkungan dan menentukan apakah menguntungkan atau merugikan kelangsungan hidupnya. Seperti pengguna, AI bisa “melihat” untuk menutupi dalam baku tembak sebelum mengambil tindakan yang akan meninggalkan itu dinyatakan rentan, seperti reload senjata atau melempar granat. Ada dapat diatur penanda yang memberitahu ketika bereaksi dengan cara tertentu. Sebagai contoh, jika AI diberikan perintah untuk memeriksa kesehatan di seluruh permainan maka perintah lebih lanjut dapat diatur sehingga bereaksi dengan cara tertentu berdasarkan persentase tertentu dari kesehatan. Jika kesehatan tersebut berada di bawah ambang tertentu maka AI dapat diatur untuk melarikan diri dari pemain dan menghindari sampai fungsi lain dipicu. Contoh lain bisa jika pemberitahuan AI itu keluar dari peluru, ia akan menemukan objek tutup dan bersembunyi di balik itu sampai telah reloaded. Tindakan seperti ini membuat AI tampak lebih manusiawi. Namun, masih ada kebutuhan untuk perbaikan di daerah ini. Tidak seperti pemain manusia harus AI diprogram untuk semua skenario yang mungkin. Hal ini sangat membatasi kemampuannya untuk mengejutkan pemain.

Lain efek samping dari pertempuran AI terjadi ketika dua karakter yang dikendalikan AI bertemu satu sama lain; pertama melihat dalam permainan Perangkat Lunak iD DOOM, ‘rakasa pertikaian’ apa yang disebut bisa keluar dalam situasi tertentu. Secara spesifik, agen AI yang diprogram untuk merespon serangan bermusuhan kadang-kadang akan menyerang satu sama lain jika serangan tanah kohort mereka terlalu dekat dengan mereka.

Kecurangan AI

Dalam konteks kecerdasan buatan dalam permainan video, kecurangan mengacu pada programmer agen memberikan akses ke informasi yang tersedia kepada pemain. Dalam sebuah contoh sederhana, jika agen ingin tahu apakah pemain dekatnya mereka dapat menjadi diberikan kompleks, manusia seperti sensor (melihat, mendengar, dll), atau mereka bisa menipu dengan hanya meminta mesin permainan untuk posisi pemain. Penggunaan kecurangan dalam AI menunjukkan keterbatasan “kecerdasan” dicapai artifisial, secara umum, dalam permainan di mana kreativitas strategis sangat penting, manusia dengan mudah bisa mengalahkan AI setelah minimal trial and error jika bukan untuk keuntungan ini. Kecurangan sering diimplementasikan untuk alasan kinerja di mana dalam banyak kasus mungkin dianggap dapat diterima sepanjang pengaruhnya tidak jelas bagi pemain. Sedangkan kecurangan hanya merujuk hak istimewa yang diberikan secara khusus untuk AI itu tidak termasuk kecepatan tidak manusiawi dan presisi alami untuk pemain-komputer mungkin panggilan keuntungan yang melekat komputer “kecurangan” jika mereka menghasilkan agen bertindak tidak seperti pemain manusia.

Kecurangan AI adalah aspek yang terkenal dari seri Peradaban Sid Meyer, dalam pertandingan tersebut, pemain harus membangun kerajaan dari awal, sedangkan kerajaan komputer menerima unit tambahan tanpa biaya dan dibebaskan dari pembatasan sumber daya

Engine dan Scene graph ,Konsep Pembuatan Script game computer

PENGANTAR TEKNOLOGI GAME