Source: Ideogram

Dalam beberapa tahun terakhir, minat terhadap edge AI semakin meningkat. Semakin banyak perangkat kecil namun memiliki power yang cukup besar hingga memungkinkan pengolahan data langsung di sisi perangkat, tanpa harus bergantung sepenuhnya pada server cloud atau perangkat lain untuk pengolahan terpisah. Salah satu perangkat yang paling populer dalam kategori ini adalah NVIDIA Jetson Nano. Meski berukuran mungil dan memiliki konsumsi daya rendah, Jetson Nano mampu menjalankan model kecerdasan buatan (AI) yang cukup kompleks, sehingga menjadikannya pilihan utama bagi para peneliti, pengembang, penghobi, hingga praktisi industri.

Sumber: https://developer.nvidia.com/blog/jetson-nano-ai-computing/

Apa Itu Jetson Nano?

Jetson Nano adalah single-board computer (SBC) buatan NVIDIA yang dirancang khusus untuk aplikasi artificial intelligence (AI) di perangkat kecil. Dengan ukuran mirip Raspberry Pi, Jetson Nano dilengkapi GPU berbasis arsitektur Maxwell dengan 128 CUDA cores, CPU Quad-core ARM Cortex-A57, RAM 4GB, serta dukungan I/O lengkap untuk kamera, sensor, maupun perangkat eksternal lainnya. Perangkat ini berjalan dengan JetPack SDK atau paket perangkat lunak dari NVIDIA yang sudah menyertakan Linux (Ubuntu), CUDA, cuDNN, dan TensorRT.

Dengan kombinasi ini, Jetson Nano dapat menjalankan inferensi berbagai model deep learning untuk image classification, object detection, speech recognition, hingga reinforcement learning langsung di perangkat, tanpa harus mengirim data ke cloud atau ke perangkat lainnya secara terpisah.

Kenapa Jetson Nano Penting?

Ada beberapa alasan mengapa Jetson Nano banyak dilirik dalam ekosistem AI:

  1. Harga Terjangkau: Dibandingkan perangkat komputasi AI lain seperti Jetson Xavier NX atau server GPU, Jetson Nano relatif murah sehingga cocok untuk belajar maupun eksperimen.
  2. Performa Tinggi di Kelasnya: Meski kecil, Jetson Nano bisa mencapai performa hingga 472 GFLOPS, cukup untuk menjalankan model CNN populer seperti ResNet, YOLO, dan MobileNet secara real-time.
  3. Ekosistem Lengkap: NVIDIA menyediakan dokumentasi, library, dan komunitas aktif yang memudahkan pemula maupun profesional.
  4. Konsumsi Daya Rendah: Hanya membutuhkan sekitar 5–10 watt, menjadikannya cocok untuk aplikasi portabel, robot, maupun IoT.

Cara Memulai dengan Jetson Nano

Untuk memulai, pengguna hanya perlu menyiapkan kartu microSD berisi JetPack OS, adaptor daya (5V 4A disarankan), serta perangkat input/output standar seperti monitor HDMI, keyboard, dan mouse. Setelah booting, Jetson Nano sudah siap digunakan seperti komputer mini berbasis Linux.

Langkah awal yang biasanya dilakukan adalah menginstal library tambahan (PyTorch, TensorFlow, OpenCV), kemudian mencoba contoh proyek yang sudah disediakan NVIDIA melalui NVIDIA AI Lab atau dari repositori lainnya. Salah satu demo populer adalah real-time object detection menggunakan YOLO yang salah satu tutorialnya dapat dilihat pada artikel berikut https://www.hackster.io/mikesoniat/object-detection-with-yolo-and-jetson-nano-699993

Contoh Aplikasi Nyata

Jetson Nano digunakan di berbagai bidang, mulai dari penelitian hingga aplikasi industri:

  1. Robotika: Robot dengan kendali otomatis yang bisa mengenali rintangan, mengikuti jalur, atau berinteraksi dengan lingkungan.
  2. Smart Camera: Kamera cerdas untuk mendeteksi orang, kendaraan, atau perilaku tertentu secara real-time.
  3. Pertanian Presisi (Precision Agriculture): Analisis kondisi tanaman melalui kamera multispektral atau UAV untuk mendukung precision agriculture.
  4. Keamanan dan IoT: Sistem monitoring yang mampu mengenali wajah atau mendeteksi anomali di lokasi tertentu.

Optimisasi Model di Jetson Nano

Karena keterbatasan sumber daya dibanding server GPU, optimisasi model menjadi kunci agar performa inference tetap tinggi. NVIDIA menyediakan TensorRT, sebuah library untuk optimisasi model deep learning. Dengan TensorRT, model dapat diubah ke format yang lebih ringan, dipercepat melalui quantization (FP16 atau INT8), sehingga inference bisa berjalan beberapa kali lebih cepat dengan konsumsi daya yang sama.

Selain itu, model lightweight seperti MobileNet, EfficientDet, atau Tiny-YOLO lebih disarankan untuk Jetson Nano dibanding model yang sangat besar seperti ResNet-152 atau YOLO full-size.

Jetson Nano vs Raspberry Pi

Perbandingan dengan Raspberry Pi sering muncul karena keduanya sama-sama single-board computer. Raspberry Pi lebih populer untuk edukasi umum dan proyek IoT ringan, sementara Jetson Nano jauh lebih unggul dalam komputasi AI karena memiliki GPU dengan CUDA cores. Untuk aplikasi machine learning sederhana, Raspberry Pi masih bisa diandalkan, tetapi untuk deep learning real-time, Jetson Nano adalah pilihan yang lebih tepat.

Kesimpulan

Jetson Nano membuktikan bahwa komputasi AI tidak selalu membutuhkan server mahal atau GPU kelas berat. Dengan perangkat mungil yang relatif murah ini, siapa pun bisa belajar, bereksperimen, dan bahkan membangun solusi nyata berbasis edge AI. Dengan dukungan komunitas yang terus berkembang dan ekosistem NVIDIA yang semakin matang, Jetson Nano tidak hanya relevan untuk belajar, tetapi juga menjadi batu loncatan menuju proyek-proyek AI yang lebih besar dan kompleks.

 

Penulis 

Muhammad Alfhi Saputra, S.Kom., M.Kom. – FDP Scholar 

 

Referensi

https://developer.nvidia.com/embedded/jetson-nano-developer-kit

https://developer.nvidia.com/embedded/jetpack

https://robu.in/what-is-jetson-nano/

https://www.hackster.io/news/introducing-the-nvidia-jetson-nano-aaa9738ef3ff

https://www.hackster.io/mikesoniat/object-detection-with-yolo-and-jetson-nano-699993