Rian Adam Rajagede

Rian Adam Rajagede merupakan peneliti di bidang kecerdasan buatan dengan fokus mutakhir pada keandalan dan keamanan sistem deep learning serta pemrosesan bahasa alami untuk konteks multikultural. Dalam lima tahun terakhir, risetnya secara dominan menyoroti aspek keandalan sistem, seperti perlindungan terhadap kesalahan memori pada deep neural network untuk sistem sumber daya terbatas melalui NAPER, analisis keandalan sistem fully homomorphic encryption di bawah gangguan memori, serta evaluasi metode watermarking pada large language model untuk teks medis yang menekankan faktualitas di atas koherensi. Pergeseran tematik yang menonjol adalah dari pengembangan aplikasi berbasis deep learning untuk pengenalan pelafalan huruf hijaiyah dan sistem penilaian esai otomatis pada periode awal, menuju riset yang lebih berorientasi pada keamanan, keandalan, dan keberagaman data. Hal ini diperkuat oleh keterlibatannya dalam pembuatan SEA-VL, dataset visi-bahasa multikultural untuk Asia Tenggara, serta pengembangan asisten digital berbasis aturan dan kecerdasan buatan untuk apoteker berbahasa Indonesia. Metode yang digunakan mencakup deep reinforcement learning untuk agen permainan seperti catur Surakarta, analisis sentimen berbasis aspek dengan support vector machine, serta tinjauan literatur sistematis tentang teknologi menghafal Al-Quran. Secara keseluruhan, arah riset terkini Rajagede menekankan integrasi antara keandalan sistem, keamanan data, dan inklusivitas bahasa dalam pengembangan solusi kecerdasan buatan yang aplikatif.