Yogyakarta, 10 Februari 2026 – Universitas Gadjah Mada (UGM) bersama Indosat Ooredoo Hutchison (IOH) dan NVIDIA menyelenggarakan Technical Meeting & Tech Sharing Session pada 9–10 Februari 2026 sebagai tindak lanjut inisiasi pembentukan AI Center (Joint Center) di Indonesia. Pertemuan ini menjadi langkah strategis dalam memperkuat kolaborasi riset–industri guna membangun ekosistem kecerdasan artifisial (AI) nasional yang terintegrasi, scalable, dan berdampak luas. Diskusi difokuskan pada progres riset UGM AI Center serta pendalaman tiga use case prioritas: SmartAgri (Precision Agriculture), eNose-TB (Healthcare AI), dan Tech4Disaster (AI for Resilience)
SmartAgri: AI Multimodal untuk Pertanian Presisi
UGM memaparkan pengembangan SmartAgri sebagai solusi atas tantangan variabilitas iklim, rendahnya integrasi data, dan efisiensi pertanian yang masih terbatas. Teknologi yang dikembangkan mencakup Machine Learning untuk prediksi hasil panen dan kebutuhan air, Computer Vision (YOLO) untuk monitoring tanaman, multispectral UAV, hingga decision support system untuk pemupukan presisi.
Implementasi melalui program SIPASI (Modernisasi Irigasi) menunjukkan peningkatan efisiensi air sekitar 25% serta kenaikan cropping index dari 132% menjadi 188%, menegaskan kesiapan solusi untuk skala nasional.
Kolaborasi dengan NVIDIA dan IOH diarahkan pada pengembangan AI multimodal berbasis Jetson untuk edge inference, pelatihan model menggunakan NVIDIA TAO, orkestrasi melalui Metropolis, serta dukungan konektivitas 5G untuk remote farm deployment.
eNose-TB: Skrining TB Cepat dan Non-Invasif
Sebagai respons atas tingginya beban Tuberkulosis di Indonesia (±1.060.000 kasus per tahun), UGM mengembangkan eNose-TB, sistem skrining berbasis Volatile Organic Compounds (VOC) dengan pendekatan Hybrid Edge–Cloud AI.
Sistem ini memanfaatkan NVIDIA Jetson untuk inferensi real-time di sisi edge serta IOH Sovereign Cloud dengan GPU NVIDIA T4 untuk pelatihan deep learning dan continuous learning. Model internal menunjukkan sensitivitas sekitar 86%, dengan target peningkatan performa melalui harmonisasi dataset dan migrasi penuh ke deep learning.
Tech4Disaster: AI untuk Ketahanan Bencana
Dalam bidang mitigasi bencana, Tech4Disaster telah men-deploy 37 node sensor serta mengembangkan analitik AI untuk deteksi medis dan sub-plain. Tantangan konektivitas menjadi fokus penguatan melalui optimalisasi jaringan 5G IOH serta integrasi edge AI pada sistem drone otonom.
Strategi Academic-to-Industry (A2I)
NVIDIA memaparkan roadmap A2I sebagai platform transisi riset akademik menuju adopsi industri, mencakup finalisasi Joint Center, formal launch, hingga fase scaling dan ekspansi. Pertemuan ditutup dengan penetapan action items teknis untuk masing-masing proyek sebagai langkah konkret menuju implementasi bersama. Kolaborasi ini diharapkan menjadi model kemitraan strategis akademik–industri dalam mempercepat transformasi digital nasional berbasis AI.
