Shakir Mohamed adalah ilmuwan kecerdasan buatan yang menonjol secara global, dikenal atas kontribusinya dalam pengembangan teknologi AI canggih sekaligus upayanya memastikan manfaat AI dapat dirasakan secara inklusif, khususnya di Afrika. Sebagai Research Director di Google DeepMind dan salah satu pendiri Deep Learning Indaba, Mohamed berperan penting dalam menjembatani kemajuan teknologi dengan keadilan sosial, serta memperjuangkan agar Afrika tidak hanya menjadi konsumen, tetapi juga inovator dan pemimpin dalam bidang AI.
Latar Belakang dan Pendidikan
Shakir Mohamed berasal dari Johannesburg, Afrika Selatan. Ia menempuh pendidikan sarjana dan magister di bidang Teknik Elektrik dan Informasi di University of the Witwatersrand, Johannesburg, dengan prestasi akademik yang gemilang. Penghargaan yang ia terima selama masa studi mencerminkan dedikasi dan keunggulannya di bidang teknik.
Sebelum terjun ke dunia penelitian AI, ia sempat bekerja sebagai analis bisnis di sektor keuangan, mengelola analisis risiko kredit dan pengembangan scorecard. Pengalaman ini memperkuat pemahamannya tentang aplikasi statistik dalam dunia nyata, yang kemudian menjadi fondasi penting bagi penelitiannya di bidang pembelajaran mesin.
Melanjutkan ke jenjang doktoral di University of Cambridge, Mohamed mendalami pembelajaran mesin statistik di bawah bimbingan ilmuwan terkemuka. Masa studi ini sangat membentuk pendekatannya yang menggabungkan teori probabilitas dengan aplikasi praktis, sekaligus membuka jalan bagi kontribusi inovatifnya di dunia AI.
Karier di DeepMind
Shakir Mohamed bergabung dengan DeepMind pada masa awal perusahaan tersebut, ketika masih berupa startup kecil di London. Keputusannya untuk bergabung menunjukkan visi jangka panjangnya terhadap potensi AI. Di DeepMind, ia berperan sebagai Senior Researcher dan kemudian menjadi Research Director yang memimpin penelitian di bidang AI, sains, dan masyarakat.
Fokus penelitiannya mencakup tiga pilar utama: fondasi probabilistik pembelajaran dan kecerdasan, penerapan AI untuk tantangan global, serta transformasi sosial melalui teknologi. Pendekatan multidisipliner ini menegaskan visinya bahwa AI harus relevan dan berdampak nyata bagi seluruh umat manusia.
Kontribusi Ilmiah
Salah satu pencapaian penting Mohamed adalah pengembangan metode stochastic backpropagation dan approximate inference dalam deep generative models. Karya ini menjadi fondasi bagi kemunculan Variational Autoencoders (VAE), yang kini banyak digunakan dalam pembelajaran mesin modern.
Ia juga berperan penting dalam pengembangan normalizing flows, sebuah pendekatan inovatif untuk membangun distribusi probabilistik yang lebih fleksibel dan kompleks. Selain itu, kontribusinya pada pengembangan β-VAE memungkinkan pembelajaran representasi laten yang lebih dapat diinterpretasi, memperluas aplikasi AI dalam berbagai bidang.
AI untuk Tantangan Global
Mohamed memimpin riset revolusioner dalam prediksi cuaca menggunakan AI, termasuk pengembangan Deep Generative Model of Radar (DGMR) dan GraphCast. Model-model ini terbukti mampu memprediksi cuaca dengan akurasi tinggi, mengungguli metode tradisional dan membawa dampak nyata bagi mitigasi bencana.
Di bidang kesehatan, ia terlibat dalam penelitian prediksi cedera ginjal akut secara berkelanjutan, memperlihatkan bagaimana AI dapat digunakan untuk meningkatkan hasil klinis dan efisiensi layanan kesehatan.
Deep Learning Indaba: Membangun AI Afrika
Sebagai salah satu pendiri Deep Learning Indaba, Mohamed berupaya memperkuat kapasitas dan kepemilikan Afrika dalam bidang AI. Indaba menjadi forum tahunan terbesar bagi komunitas AI Afrika, menghadirkan pembicara utama, pelatihan praktis, mentoring, serta simposium riset.
Inisiatif ini juga mendukung penyelenggaraan konferensi IndabaX di puluhan negara Afrika, serta memberikan penghargaan bagi karya riset AI paling berdampak dari benua tersebut. Upaya ini telah menginspirasi lahirnya startup dan komunitas AI di berbagai negara berkembang, memperluas representasi global dalam pengembangan teknologi.
Kepemimpinan dan Inklusi Global
Mohamed aktif berperan dalam berbagai konferensi internasional terkemuka, termasuk sebagai ketua program dan dewan direktur untuk konferensi AI paling bergengsi di dunia. Ia juga terlibat dalam komite keberagaman dan inklusi, serta menjadi penasihat strategis untuk inisiatif AI lintas negara.
Dekolonisasi AI dan Filosofi Penelitian
Salah satu kontribusi intelektual pentingnya adalah pengembangan konsep “Decolonial AI”, yang menekankan perlunya perspektif kritis dan dekolonial dalam pengembangan teknologi. Ia mendorong agar komunitas AI belajar dari kelompok masyarakat yang paling terdampak oleh teknologi, serta membangun komunitas yang mendukung pengembangan AI yang etis dan inklusif.
Mohamed juga dikenal sebagai pelopor pemikiran probabilistik dalam pembelajaran mesin. Ia mengembangkan paradigma Model-Inference-Algorithm, yang menjadi kerangka kerja fundamental dalam memahami dan merancang algoritma pembelajaran mesin.
Visi dan Warisan
Shakir Mohamed memiliki visi jelas tentang AI sebagai alat untuk tujuan sosial. Ia percaya bahwa tanpa keterwakilan yang adil dari berbagai kelompok masyarakat, AI berisiko memperbesar ketimpangan. Karena itu, ia menekankan pentingnya partisipasi aktif komunitas dalam proses pengembangan teknologi.
Warisannya tidak hanya terletak pada kontribusi teknis dan teoritis, tetapi juga pada upayanya membangun ekosistem AI global yang inklusif. Melalui Deep Learning Indaba dan berbagai inisiatif, ia telah membuka jalan bagi generasi baru peneliti AI dari negara-negara berkembang untuk berkontribusi di panggung dunia.
Kesimpulan
Shakir Mohamed adalah contoh nyata ilmuwan AI yang tidak hanya unggul dalam bidang teknis, tetapi juga memiliki komitmen sosial yang tinggi. Ia membuktikan bahwa kemajuan teknologi dan keadilan sosial dapat berjalan beriringan. Melalui penelitian, kepemimpinan, dan advokasinya, ia telah mengubah cara komunitas AI memandang tanggung jawab mereka terhadap masyarakat global, serta menginspirasi generasi mendatang untuk membangun AI yang lebih adil, inklusif, dan bermanfaat bagi semua.
Sering merasa overwhelmed dengan berita AI yang terlalu banyak? I hear you. Subscribe ke Artifisial Newsletter dan dapatkan informasi teknologi AI terkini agar kamu tetap up-to-date tanpa buang waktu.
