AI Bisa Menjadi 2.000 Kali Lebih Efisien dengan Meniru Otak: Studi

Singkatnya

• Sebuah chip baru yang terinspirasi oleh mekanisme otak dapat membuat AI jauh lebih efisien untuk tugas-tugas spesifik, menurut peneliti dari Universitas Loughborough.
• Ini bisa menjadi kunci dalam mengurangi pemborosan energi pada sistem cuaca, proses biologis, dan lainnya, ketika AI terlibat.
• Tim tersebut berfokus pada proses fisik ketimbang perangkat keras saat merancang AI ini, yang menunjukkan kemungkinan untuk mengubah cara AI dibangun.

Sistem AI, seperti ChatGPT atau Claude, dikenal karena penggunaan energinya yang intensif. Mereka perlu menyimpan data di satu tempat lalu memprosesnya di tempat lain, terus-menerus memindahkannya bolak-balik. Ini adalah masalah yang kini bisa diatasi dengan riset baru. Sebuah tim fisikawan dari Universitas Loughborough telah merancang sebuah perangkat yang dapat memproses data yang berubah dari waktu ke waktu langsung di dalam perangkat keras. Sistem tradisional sebelumnya mengandalkan metode berbasis perangkat lunak untuk melakukan ini.

Chip terinspirasi otak yang dikembangkan oleh peneliti @LboroScience dapat membuat beberapa tugas AI menjadi hingga 2.000x lebih efisien energi ⚡🧠

Perangkat ini memproses data langsung di perangkat keras—menawarkan jalur baru menuju sistem AI berdaya lebih rendah dan lebih berkelanjutan.

Baca⤵️https://t.co/OdJGJhs3IW

— Humas Universitas Loughborough (@LboroPR) 2 April 2026

Dengan chip baru ini, tim peneliti berpendapat bahwa chip tersebut bisa 2.000 kali lebih efisien energi dibanding metode yang ada. “Ini menarik karena menunjukkan bahwa kita bisa memikirkan ulang cara sistem AI dibangun,” kata Dr. Pavel Borisov, penulis utama studi tersebut, dalam sebuah pernyataan. “Dengan menggunakan proses fisik alih-alih sepenuhnya mengandalkan perangkat lunak, kita dapat secara dramatis mengurangi energi yang dibutuhkan untuk jenis tugas ini.” Di mana sistem AI konvensional mirip seperti mengirim dokumen bolak-balik antara dua kantor (memori dan prosesor) berulang-ulang, dengan chip baru ini, bisa jadi seperti memiliki satu kantor yang lebih cerdas, yang mengerjakan semuanya di satu tempat. Peningkatan dari otak Di inti chip tersebut ada resistor memori, yaitu chip memori yang mengingat sinyal-sinyal masa lalu. Memori itu mengubah cara perangkat merespons sinyal-sinyal baru—dengan kata lain, ini bukan sekadar mengikuti instruksi, melainkan belajar dari riwayat. Ini adalah gagasan yang ditiru dari otak manusia. “Terinspirasi oleh cara otak manusia membentuk sangat banyak, dan tampak acak, koneksi neuronal di antara semua neuron-nya, kami menciptakan koneksi fisik yang kompleks dan acak dalam jaringan saraf tiruan dengan merancang pori-pori pada film tipis nanometer dari niobium oksida sebagai bagian dari perangkat elektronik baru,” kata Dr. Borisov.

“Kami menunjukkan bagaimana seseorang dapat memprediksi evolusi masa depan dari deret waktu yang kompleks menggunakan perangkat-perangkat ini dengan konsumsi energi hingga dua ribu kali lebih rendah dibanding solusi berbasis perangkat lunak standar.” AI sering digunakan untuk memproses data yang berubah seiring waktu, seperti laporan cuaca, pelacakan pasar saham, atau analisis gelombang. Mungkin tidak acak, tetapi ia peka terhadap perubahan kecil.  Untuk jenis pengukuran yang lebih kacau ini, sistem AI tradisional perlu menggunakan jumlah energi yang besar untuk mengikuti semua perubahan kecil, mengirim informasi bolak-balik. Chip baru ini bisa dirancang dengan sempurna untuk sistem yang lebih kacau seperti ini. Dengan menganalisis pengukuran dan pengalaman masa lalu, chip ini belajar lebih baik untuk melacak dan memahami jenis pengukuran yang kacau ini, sehingga mengurangi keluaran energi yang diperlukan. Meskipun kita sering menganggap AI sebagai sesuatu seperti ChatGPT, atau perangkat lunak gambar wajah, AI sebenarnya terdapat di sebagian besar aplikasi saat ini. Alat ini tidak ditujukan untuk informasi statis, seperti chatbot, tetapi untuk informasi yang bergantung pada waktu. “Detak jantung, aktivitas listrik otak, suhu di luar. Semuanya berubah setiap hari. Ada aplikasi yang mampu melacak hal-hal ini, tetapi aplikasi-aplikasi tersebut boros energi dan memerlukan koneksi online yang stabil ke sebuah server,” kata Dr. Borisov kepada Decrypt. Inilah jenis area tempat chip ini bisa diterapkan, menciptakan sistem yang lebih cerdas untuk data yang tidak stabil—sering kali berubah sepanjang waktu.

“Tujuan akhir saya adalah agar teknologi jenis ini digunakan pada sinyal yang bergantung pada waktu. Baik itu di mobil, robot, pembangkit listrik tenaga nuklir, atau di jam tangan pintar,” tambahnya. “Misalnya, untuk memantau apakah seseorang mengalami stroke atau tidak, untuk memantau kesehatan mesin mobil, atau apakah reaktor nuklir beroperasi secara normal, hal semacam ini.”