Mesin yang memiliki Kecerdasan Buatan seperti robot di film Terminator merupakan suatu hal yang paling menakutkan bagi siapa saja yang menganggap bahwa hal ini adalah akhir dari peradaban umat manusia. Kecerdasan Buatan memang tidak bisa kita hindari, karena keberadaannya sudah hadir ditengah-tengah kita saat ini. Setiap Kecerdasan Buatan yang sudah ada masih dalam tahap pengembangan atau masih seperti bayi yang perlu pertumbuhan dan pembelajaran. Pada prosesnya tidak semudah seperti yang kita bayangkan pada saat nonton film, karena untuk dapat seperti robot terminator membutuhkan integrasi yang kompleks antara program cerdas dengan perangkat keras robotnya.
Pada 26 Januari 2018 terbit makalah di ScienceAdvances yang ditulis oleh Michael L. Schneider et al, berjudul “Ultralow power artificial synapses using nanotextured magnetic Josephson junctions“. Penelitian tersebut dipimpin oleh Michael L. Schneider yang merupakan seorang fisikawan di National Institute of Standards and Technology US atau (NIST) Boulder, Colorado. Dalam makalahnya menyatakan bahwa chip superkonduktor untuk model komputasi pada neuron atau disebut sebagai komputasi neuromorphic lebih efisien dan cepat dari pada otak manusia. Chip yang mereka buat merupakan sekumpulan sinapsis yang meniru cara kerja dari jaringan sinapsis-sinapsis pada sistem saraf biologi.
Kecerdasan Buatan yang ada saat ini telah banyak dirancang untuk meniru proses kerja otak manusia dan banyak diaplikasikan diberbagai tugas tertentu seperti klasifikasi gambar dan juga dari Google telah dibuat AutoML (Auto Machine Learning) untuk membuat Kecerdasan Buatan yang baru. Kelemahan dari Kecerdasan Buatan yang ada saat ini adalah dalam sistem mesin belajar membutuhkan daya yang jauh lebih besar daya komputasi dari pada sistem saraf sinapsis otak manusia. Berbeda dengan yang dirancang oleh ilmuwan NIST mereka telah membuat bentuk baru dari sinapsis buatan berdasarkan sistem pembatas (barrier) secara dinamis reconfigurable superconducting Josepshin (jangan terpengaruh sama kerumitan bahasanya ya).
Dalam penelitian yang mereka buat pada perangkat tersebut masih memiliki kelemahan yaitu masih tidak efisien terutama saat mengirimkan informasi ke seluruh sinapsis antar transistor. Tim Schneider tersebut membuat elektroda neuron dari superkonduktor niobium yang dapat menghantarkan listrik tanpa ada hambatan. Tim kemudian mengisi celah (gap) antara superkonduktor dengan ribuan nanocluster mangan magnetik. Kemudian, tim peneliti memvariasikan jumlah medan magnet pada sinapsis nanocluster yang dapat disejajarkan ke arah yang berbeda-beda. Proses inilah yang digunakan untuk memprogram informasi baik pada sistem elektrik dan juga berdasarkan arah magnet. Sinapsis-sinapsis yang dibuat dapat melecutkan sinyal listrik hingga satu miliar kali per detik sebagai perbandingan beberapa kali lebih cepat dari neuron manusia.
Selain pada permasalahan tidak efisien saat mengirim informasi juga terdapat masalah lain, bahwa sinapsis hanya dapat beroperasi pada suhu mendekati nol mutlak dan harus didinginkan dengan helium cair. Stevan Furber yang merupakan seorang insinyur Komputer di Universitas Manchester, Inggris dan mempelajari sistem komputasi neuromorphic mengatakan bahwa hal ini dapat digunakan untuk membuat chip praktis pada perangkat kecil dengan daya tampung data yang besar. Kemudian, Schneider pun mengatakan bahwa pendinginan pada perangkat ini membutuhkan energi jauh lebih sedikit dari pada sistem elektronik konvensional yang digunakan untuk komputasi yang sama. Teknologi chip berbasis sinapsis neuromophic ini nanti akan digunakan untuk meningkatkan proses-proses komputasi seperti persepsi dan pengambilan keputusan[2][3][4].
Berikut video cara kerja neuron,
[embedyt] https://www.youtube.com/watch?v=HZh0A-lWSmY[/embedyt]
Daftar isi
Referensi:
- Schneider, Michael L. 2018. “Ultralow power artificial synapses using nanotextured magnetic Josephson junctions“. ScienceAdvances, 26 Januari 2018 (http://advances.sciencemag.org/content/4/1/e1701329.full)
- Waldrop, M. Mitchell. 2013. “Neuroelectronics: Smart connections“. 6 November 2013 (https://www.nature.com/news/neuroelectronics-smart-connections-1.14089)
- Barnett, Taylor Donovan. 2018. “New Artificial Neurons Can `Think` Faster Than You“. Interesting Engineering, 28 Januari 2018 (https://interestingengineering.com/new-artificial-neurons-can-think-faster-than-you)
