Bayangkan dunia tanpa ponsel, komputer, atau mobil listrik. Hampir semua teknologi yang kita gunakan hari ini bergantung pada satu hal kecil namun luar biasa: semikonduktor bahan dasar pembuat chip.
Kini, para ilmuwan sedang berada di titik balik besar dalam memahami dan mengoptimalkan semikonduktor berkat kolaborasi dua bidang ilmu yang dulu jarang bersentuhan: fisika dan kecerdasan buatan (AI).
Penelitian terbaru yang dipublikasikan di IEEE Access tahun 2025 oleh Pratikhya Raut, Deepak Kumar Panda, dan Amit Kumar Goyal membahas transformasi besar ini. Mereka meninjau bagaimana pendekatan berbasis AI mulai menggantikan, melengkapi, dan mempercepat metode tradisional dalam pemodelan dan optimisasi perangkat semikonduktor generasi berikutnya.
Baca juga artikel tentang: Ilmuwan Temukan Bukti Kuat Kehidupan Di Planet K2-18b
Dari Fisika ke Data: Mengubah Cara Kita Memahami Chip
Selama puluhan tahun, fisika menjadi bahasa utama dalam memahami perilaku semikonduktor. Para ilmuwan menggunakan persamaan kompleks seperti drift-diffusion dan Boltzmann transport equations untuk menggambarkan bagaimana elektron bergerak di dalam bahan. Metode ini dikenal sebagai first-principles physics, karena semua perhitungannya berakar langsung dari hukum-hukum dasar alam.
Masalahnya, semakin kecil ukuran chip (kini mencapai skala nanometer, jutaan kali lebih kecil dari sehelai rambut) semakin sulit dan lambat metode ini digunakan. Satu simulasi bisa memakan waktu berhari-hari, bahkan di komputer super.
Kini, pendekatan baru muncul: AI-driven modelling atau pemodelan berbasis kecerdasan buatan. Alih-alih menghitung semua hukum fisika dari nol, AI belajar dari data hasil eksperimen dan simulasi sebelumnya untuk “menebak” perilaku sistem yang lebih kompleks. Dan hasilnya? Lebih cepat, lebih hemat daya komputasi, dan sering kali sama akuratnya dengan metode fisika klasik.
Physics-Informed Neural Networks (PINNs): Otak Buatan yang Mengerti Fisika
Salah satu pendekatan yang dibahas dalam riset ini adalah Physics-Informed Neural Networks (PINNs) sebuah metode deep learning yang tidak hanya mengandalkan data, tapi juga “diajarkan” hukum-hukum fisika.
Biasanya, jaringan neural tradisional hanya mengenali pola dari data numerik tanpa tahu apa maknanya. Namun PINNs dirancang untuk mematuhi hukum fisika seperti konservasi energi, hukum Ohm, atau persamaan Maxwell. Dengan kata lain, PINNs adalah AI yang berpikir seperti ilmuwan, bukan sekadar penghafal data.
Pendekatan ini memungkinkan model semikonduktor mempelajari perilaku elektron, panas, dan muatan listrik di dalam bahan tanpa kehilangan landasan ilmiah.
Hasilnya: kombinasi antara ketelitian fisika dan kecepatan AI.
Mengapa Ini Penting untuk Dunia Semikonduktor
Semikonduktor bukan hanya soal komputer. Ia ada di hampir setiap aspek kehidupan modern:
- Chip untuk kendaraan listrik,
- Sensor untuk perangkat medis,
- Pengontrol daya di panel surya, dan
- Otak digital di sistem AI itu sendiri.
Namun, proses merancang dan memproduksi chip semakin rumit. Butuh ratusan parameter, dari bentuk transistor, material penyusun, hingga kondisi panas dan tekanan. Setiap kesalahan kecil dalam desain bisa berarti jutaan dolar kerugian dalam produksi massal.
Dengan bantuan AI, para peneliti kini bisa mengoptimalkan desain chip jauh sebelum proses fabrikasi dimulai. AI tidak hanya menebak hasil, tapi juga mampu menemukan hubungan tersembunyi antara input (seperti suhu dan tekanan) dan output (seperti kecepatan atau efisiensi perangkat).
Kombinasi Dua Dunia: Model Hibrida Fisika + AI
Makalah ini menekankan pentingnya model hibrida gabungan antara physics-driven modelling (berbasis hukum fisika) dan data-driven modelling (berbasis pembelajaran mesin).
Metode ini disebut machine learning–assisted compact modelling (MLCM). Konsepnya sederhana tapi brilian: gunakan fisika untuk membangun “kerangka dasar” sistem, lalu biarkan AI mengisi detail-detail rumit yang tidak bisa dihitung manual.
Model ini seperti arsitek dan seniman yang bekerja bersama:
- Fisika memastikan struktur tetap kuat dan benar,
- AI menambahkan detail yang membuat hasilnya indah, efisien, dan realistis.
Pendekatan hibrida ini bukan hanya meningkatkan kecepatan simulasi, tetapi juga membuat prediksi lebih dapat diinterpretasikan secara ilmiah sesuatu yang sering menjadi kelemahan model AI murni yang bersifat “kotak hitam”.
Dari Laboratorium ke Industri: Manfaat Nyata
Menurut Raut dan rekan-rekannya, integrasi AI dengan fisika semikonduktor membuka jalan untuk:
- Optimisasi proses manufaktur – AI dapat memprediksi kondisi ideal untuk pembuatan chip agar hasilnya sempurna tanpa trial and error.
- Desain terbalik (inverse design) – sistem bisa menentukan bahan dan struktur terbaik untuk mencapai kinerja tertentu.
- Perancangan perangkat elektronik generasi baru – termasuk sensor nano, transistor kuantum, dan chip hemat energi.
- Pemangkasan biaya dan waktu riset – simulasi yang dulu butuh minggu kini bisa diselesaikan dalam hitungan jam.
Dengan pendekatan ini, pembuatan chip yang lebih kecil, cepat, dan efisien bukan lagi mimpi, tapi realitas yang semakin dekat.
Tantangan dan Masa Depan
Meski menjanjikan, penelitian ini juga mengakui beberapa tantangan besar. Model AI sering kali kurang transparan, sulit menjelaskan mengapa hasilnya seperti itu. Selain itu, data eksperimen pada skala nano sangat mahal dan langka. Karenanya, para peneliti mendorong pengembangan AI yang lebih interpretatif dan fokus pada integritas fisika.
Ke depan, bidang ini akan semakin mengarah pada “fisika berbantuan kecerdasan buatan” dimana AI tidak menggantikan ilmuwan, tetapi memperluas kemampuannya. AI akan menjadi rekan kerja yang mampu menjelajah miliaran kemungkinan desain dan memfilter solusi yang paling menjanjikan sebelum diuji secara nyata.
Semikonduktor adalah tulang punggung dunia digital, tapi revolusi berikutnya datang bukan dari bahan baru, melainkan dari cara baru memahaminya. Dengan menyatukan fisika klasik dan kecerdasan buatan, para ilmuwan kini mampu menembus batas yang dulu dianggap mustahil: memodelkan dunia kuantum dengan kecepatan dunia digital.
Seperti disimpulkan dalam tinjauan ini, masa depan teknologi bukan lagi soal memilih antara AI atau fisika, melainkan bagaimana keduanya berjalan bersama mengubah data menjadi pengetahuan, dan pengetahuan menjadi inovasi.
“Kita sedang memasuki era di mana bukan hanya manusia yang memahami alam semesta, tapi juga mesin yang kita ciptakan mulai memahami cara alam bekerja.”
Baca juga artikel tentang: Anders’ Earthrise: Dari Simbol Perdamaian ke Laboratorium Eksplorasi Antariksa
REFERENSI:
Raut, Pratikhya dkk. 2025. A Comprehensive Review on Next-Generation Modelling and Optimization for Semiconductor Devices. IEEE Access.
