July 22, 2026 · 2 min read

AINNA NeuralOps: Memajukan AI yang Lebih Boleh Dipercayai dan Cekap Tenaga Bersama SIRIM Melaka dan UPEN Melaka

👁 79 views
AINNA NeuralOps: Memajukan AI yang Lebih Boleh Dipercayai dan Cekap Tenaga Bersama SIRIM Melaka dan UPEN Melaka

Article by Muhammad Firdaus Bin Nordin

Alhamdulillah.

Semalam, pasukan operasi AINNA menerima lawatan dari UPEN Melaka (Melaka State Economic Planning Unit) dan SIRIM Melaka ke pejabat kami. Kami juga mendapat kesempatan bersemuka dengan En. Kamarulzaman bin Ahamad Zainudin, Pengarah SIRIM Melaka - seseorang yang memahami betul bagaimana piawai dan kualiti sistem perlu dijayakan di lapangan.

Lawatan ini sebahagian daripada proses penilaian Melaka State Entrepreneur Award. Kami mengambil peluang ini untuk mempersembahkan perkembangan terkini AINNA NeuralOps - arkitektur AI kami yang dibina untuk berfungsi dengan cekap, stabil dan praktikal dalam persekitaran operasi sebenar.

Yang paling berharga bagi saya, sesi ini bukan sekadar pembentangan satu hala. Ia berkembang menjadi perbincangan teknikal dua hala yang padat. Input dari Pengarah SIRIM, yang membawa lebih 20 tahun pengalaman kepimpinan dalam SIRIM, memberi perspektif operasi dan pematuhan yang amat kami hargai.

Salah satu cadangan paling memberi kesan ialah penyepaduan Atomic Clock sebagai sumber masa yang dipercayai merentasi setiap komponen NeuralOps. Apabila semua detached systems, perkhidmatan, parser dan AI agents diselaraskan kepada satu rujukan masa berketepatan tinggi, kita dapat mengukuhkan kebolehpercayaan, konsisten peristiwa, kebolehauditian dan integriti keseluruhan sistem.

Kami juga menunjukkan bagaimana arkitektur NeuralOps beroperasi hanya dengan kira-kira 10% daripada GPU compute yang biasanya diperlukan oleh sistem AI konvensional untuk beban kerja optimum. Dengan gabungan Detached Systems, Smart Routing, parser dan guardrails, sumber GPU hanya dipanggil apabila ia benar-benar memberi nilai tambah, manakala proses deterministik dijalankan di luar LLM.

Secara operasi, arkitektur ini berpotensi mengurangkan penggunaan tenaga GPU compute sehingga 90% untuk beban kerja yang sesuai. Menggunakan anggaran konservatif 1,000 pengguna aktif dengan purata 50 permintaan AI sehari, NeuralOps mampu menjimatkan kira-kira 459 kWh elektrik sebulan, bersamaan pengurangan kira-kira 340 kg pelepasan CO₂e sebulan, atau lebih 4 tan setahun. Hasil sebenar bergantung kepada beban kerja, model AI, infrastruktur dan sumber tenaga yang digunakan.

Bagi pasukan operasi dan pembangunan perniagaan kami, masa depan AI bukan soalan model yang lebih besar atau GPU yang lebih banyak. Ia tentang membina arkitektur yang lebih pintar - menghasilkan prestasi sama atau lebih baik, tetapi dengan kos lebih rendah, penggunaan tenaga lebih rendah dan jejak alam sekitar yang jauh lebih kecil.

Doakanlah kami terus diberi kelancaran dalam perjalanan ini. Jika terpilih, ia akan memberi momentum besar kepada persiapan kami menghadapi tiga sesi pitching utama dalam beberapa minggu akan datang.

Settinggi-tinggi penghargaan kami kepada UPEN Melaka dan SIRIM Melaka atas lawatan, perbincangan membina dan panduan berharga yang diberikan. Kami akan terus bekerja keras untuk menjadikan idea-idea ini sebagai evolusi seterusnya dalam operasi AINNA NeuralOps.

Explore AINNA NeuralOps
🔐 NeuralOps Platform 🛠️ AI Agent Builder ⚡ Detached Systems 🧠 LLM Hub
Muhammad Firdaus Bin Nordin

Muhammad Firdaus Bin Nordin

Muhammad Firdaus Bin Nordin handles Operations & Business Development at AINNA.

View profile →
Share this article
Article image
AINNA
CLICK ME

Site Sections

No section data available yet.

Sites with documented sections will appear here.

AINNA NeuralOps System