Komputasi Berbasis Otak (Neuromorphic Computing): Meniru Otak Manusia
- account_circle Muhamad Fatoni
- calendar_month Ming, 6 Jul 2025
- visibility 28
- comment 0 komentar
Selama puluhan tahun, komputer konvensional telah menjadi tulang punggung teknologi. Namun, arsitektur mereka sangat berbeda dari otak manusia, terutama dalam hal efisiensi energi saat menangani tugas-tugas kompleks seperti pengenalan pola. Inilah yang mendorong lahirnya Komputasi Berbasis Otak atau Neuromorphic Computing, sebuah pendekatan revolusioner yang bertujuan meniru arsitektur dan cara kerja otak.
Berbeda dengan komputer biasa yang memisahkan unit pemrosesan (CPU) dan memori, chip neuromorphic mengintegrasikan keduanya. Chip ini dibangun dengan komponen yang berfungsi seperti neuron dan sinapsis digital, meniru jaringan saraf biologis yang masif. Hal ini menghilangkan “kemacetan von Neumann”, yaitu keterlambatan akibat transfer data bolak-balik antara prosesor dan memori, sehingga membuatnya jauh lebih cepat dan hemat daya.
Cara Kerja dan Keunggulannya
Komputasi neuromorphic tidak memproses data secara linier seperti komputer biasa. Sebaliknya, ia bekerja berdasarkan peristiwa atau “lonjakan” (spikes), mirip dengan cara neuron di otak kita berkomunikasi. Sistem ini, yang dikenal sebagai Spiking Neural Networks (SNN), hanya aktif ketika ada data baru yang masuk, sehingga menghasilkan efisiensi energi yang luar biasa.
Keunggulan utamanya adalah kemampuannya dalam pembelajaran real-time dan pengenalan pola yang sangat kompleks. Teknologi ini ideal untuk aplikasi kecerdasan buatan (AI) tingkat lanjut, robotika, sensor pintar, dan analisis data sensorik seperti penglihatan dan pendengaran. Contoh nyata dari teknologi ini adalah chip Loihi dari Intel.
Sebagai kesimpulan, komputasi berbasis otak bukanlah pengganti komputer tradisional, melainkan sebuah arsitektur khusus yang dirancang untuk tugas-tugas AI. Dengan meniru efisiensi otak, teknologi ini membuka jalan menuju era baru komputasi yang lebih cerdas dan berkelanjutan.
- Penulis: Muhamad Fatoni
Saat ini belum ada komentar