Penulis: Romario Galiano (2432085)
Sumber: Pinterest
Neuromorphic computing adalah salah satu bidang yang sangat menjanjikan dalam teknologi komputer, yang bertujuan untuk meniru cara otak manusia bekerja guna meningkatkan efisiensi serta kemampuan kecerdasan buatan (AI). Seiring dengan perkembangan pesat dalam kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin, teknologi ini memperkenalkan cara yang lebih alami dan efektif dalam memecahkan masalah kompleks, dengan menerapkan prinsip-prinsip dasar yang ada dalam sistem saraf manusia. Neuromorphic computing menggabungkan prinsip neurologi dengan teknik rekayasa komputer untuk menciptakan sistem yang lebih cerdas dan mampu belajar serta beradaptasi seperti otak manusia.
Neuromorphic computing berfokus pada pengembangan sistem perangkat keras dan perangkat lunak yang dapat meniru cara otak manusia berfungsi. Berbeda dengan komputer tradisional yang menggunakan arsitektur berbasis transistor untuk memproses informasi, neuromorphic computing mengandalkan struktur yang meniru neuron dan sinapsis dalam otak untuk mengelola pemrosesan data serta pengambilan keputusan secara paralel. Tujuan utamanya adalah untuk menciptakan mesin yang dapat meniru proses otak dalam hal pemrosesan, pembelajaran, dan adaptasi terhadap informasi.
Otak manusia terdiri dari miliaran neuron yang saling berhubungan melalui sinapsis untuk mengirimkan sinyal yang diperlukan untuk memproses informasi. Neuromorphic computing mengadaptasi prinsip-prinsip ini untuk merancang chip dan sistem yang dapat memproses informasi dengan cara yang sangat mirip dengan otak manusia, namun dengan efisiensi dan kecepatan yang jauh lebih tinggi.
Sistem neuromorfik dibangun berdasarkan prinsip-prinsip kerja otak manusia, di mana informasi diproses dalam unit-unit kecil yang disebut neuron. Dalam neuromorphic computing, informasi disimpan dan diproses melalui perangkat yang disebut memristor, yang berfungsi mirip dengan sinapsis di otak. Memristor memungkinkan informasi disimpan dan diakses dengan cara yang lebih efisien, bahkan dalam pengolahan komputasi yang kompleks. Perusahaan-perusahaan besar seperti IBM dan Intel telah mengembangkan perangkat keras berbasis neuromorfik yang memungkinkan pengolahan data dalam jumlah besar secara paralel, dengan penggunaan energi yang lebih efisien.
Dalam sistem neuromorfik, setiap neuron tidak hanya memproses informasi, tetapi juga berkomunikasi dan terhubung dengan neuron lainnya untuk membentuk jaringan yang sangat mirip dengan struktur otak manusia. Informasi kemudian diproses berdasarkan pola-pola yang dapat dikenali, memungkinkan sistem untuk melakukan pemrosesan lebih cepat dibandingkan metode tradisional.
Sistem neuromorfik jauh lebih hemat energi jika dibandingkan dengan sistem komputasi tradisional. Pendekatan paralel yang digunakan mengurangi kebutuhan daya untuk memproses informasi dalam jumlah besar.
Dengan meniru cara otak manusia bekerja, sistem yang menggunakan teknologi neuromorfik mampu belajar dengan lebih cepat dan beradaptasi dengan informasi baru dengan lebih efisien. Hal ini membuka peluang untuk menciptakan sistem AI yang lebih cerdas dan reaktif terhadap berbagai situasi.
Neuromorphic computing memungkinkan pembelajaran berbasis pengalaman, mirip dengan cara manusia belajar. Mesin dapat menyimpan pengalaman dan pengetahuan dari interaksi sebelumnya, sehingga dapat lebih mudah beradaptasi dengan perubahan lingkungan. Sistem ini mampu belajar dari kesalahan dan keberhasilan sebelumnya, yang menjadikannya lebih efisien dibandingkan dengan sistem tradisional yang lebih mengandalkan instruksi yang telah diprogram.
Sistem neuromorfik dapat memproses sejumlah besar informasi secara simultan, berbeda dengan pendekatan tradisional yang mengolah data secara berurutan. Hal ini memungkinkan komputer untuk melakukan tugas-tugas seperti pengenalan gambar dan suara dengan lebih cepat dan efisien. Pendekatan paralel ini meningkatkan performa dalam aplikasi yang membutuhkan pemrosesan data secara bersamaan, misalnya analisis video atau pemrosesan audio secara real-time.
Meski penuh janji, pengembangan neuromorphic computing juga menghadapi sejumlah tantangan. Salah satunya adalah kesulitan dalam merancang perangkat keras yang dapat secara efektif meniru kompleksitas otak manusia. Selain itu, algoritma dan model komputasi yang diperlukan untuk memaksimalkan potensi teknologi ini juga masih dalam tahap pengembangan. Kendala lainnya mencakup tingginya biaya pengembangan dan perlunya sistem yang lebih efisien dalam menangani tugas komputasi yang beragam.
Dengan kemampuannya dalam pengolahan paralel dan pengenalan pola, neuromorphic computing memungkinkan kendaraan otonom untuk memproses data dengan lebih cepat, mengambil keputusan yang lebih akurat, dan beradaptasi dengan lebih baik terhadap lingkungan sekitar.
Dalam dunia robotika, neuromorphic computing dapat digunakan untuk menciptakan robot yang lebih cerdas dan mampu berinteraksi secara alami dengan lingkungan, mengenali objek, dan belajar dari pengalaman.
Dalam sistem pengenalan gambar dan suara, teknologi neuromorfik memungkinkan perangkat untuk memproses informasi dan mengenali pola dalam data visual atau audio dengan lebih cepat. Teknologi ini bisa digunakan dalam aplikasi pengawasan, keamanan, dan sistem otomatis lainnya.
Neuromorphic computing juga dapat diterapkan dalam sistem medis untuk mengidentifikasi pola penyakit atau kelainan dalam gambar medis (seperti MRI) dengan lebih cepat dan akurat.
Neuromorphic computing diperkirakan akan menjadi bagian penting dalam masa depan kecerdasan buatan dan teknologi komputer. Meskipun saat ini masih dalam tahap pengembangan, teknologi ini berpotensi mengubah cara dunia beroperasi, meningkatkan efisiensi, dan menciptakan sistem yang lebih cerdas di berbagai sektor, termasuk otomotif, kesehatan, dan banyak lagi.
Neuromorphic computing menggambarkan lebih realistis bagaimana komputer bisa bekerja mirip dengan otak manusia. Dengan potensinya yang besar, teknologi ini diyakini akan membawa dampak signifikan pada berbagai industri di masa depan.
🔍 Tertarik mendalami Teknologi Informasi? Cek Program Studi Teknologi Informasi  UIB dan pilih peminatanmu: Cloud Engineering, Smart Systems, atau Cyber Intelligence. Segera daftarkan dirimu di Pendaftran Program Sarjana Teknologi Informasi.
Editor: Ambarwulan, S.T.
Referensi
- Smith, J., & Patel, S. (2024). Neuromorphic Computing: The Next Frontier in Artificial Intelligence. Journal of AI Research, 12(3), 56-67.
- IBM Research. (2025). Neuromorphic Systems: The Brain-Inspired Computing. Tersedia di: https://www.ibm.com/neuromorphic
- Intel. (2023). Advances in Neuromorphic Computing. Tersedia di: https://www.intel.com/neuromorphic
- Liu, X., & Wang, Y. (2023). Neuromorphic Computing: A New Paradigm for AI Development. Neural Networks Journal, 19(5), 214-223.
- National Institute of Standards and Technology (NIST). (2024). Neuromorphic Engineering and its Applications. Tersedia di: https://www.nist.gov/neuromorphic
- Google AI Blog. (2023). Neuromorphic Computing: Revolutionizing AI with Brain-Inspired Models. Tersedia di: https://www.blog.google.com/neuromorphic-computing
