Para peneliti Universitas Cornell telah memperkenalkan apa yang mereka sebut sebagai chip otak gelombang mikro silikon terintegrasi penuh pertama di dunia, menandai pergeseran signifikan kembali ke komputasi analog untuk aplikasi AI. Pengembangan ini hadir di saat komunitas teknologi secara aktif mencari detail penelitian, dengan pengguna berbagi tautan alternatif untuk mengakses pengumuman asli Cornell dan publikasi Nature Electronics.
Spesifikasi Kinerja Utama:
- Konsumsi daya: 200 miliwatt
- Frekuensi operasi: Puluhan gigahertz
- Akurasi klasifikasi sinyal: 88%
- Arsitektur: Mikrochip silikon terintegrasi penuh
- Jenis pemrosesan: Jaringan neural mikrogelombang analog
Komputasi Analog Kembali Populer untuk Pemrosesan AI
Chip baru ini meninggalkan pemrosesan digital tradisional dan memilih fisika gelombang mikro analog untuk meniru cara neuron manusia mengenali pola dan belajar. Pendekatan ini menghilangkan banyak langkah komputasi yang diperlukan sistem digital untuk pemrosesan sinyal. Tidak seperti komputer digital yang memproses informasi sebagai biner satu dan nol, sistem analog ini dapat menangani data dalam rentang nilai yang hampir tak terbatas, membuatnya sangat cocok untuk tugas pengenalan pola yang kompleks.
Chip ini menunjukkan efisiensi yang luar biasa, beroperasi pada puluhan gigahertz sambil hanya mengonsumsi 200 miliwatt daya. Dalam pengujian, chip ini mencapai akurasi 88% saat mengklasifikasikan berbagai jenis sinyal nirkabel, menunjukkan bahwa pendekatan analog dapat mempertahankan kinerja tinggi tanpa overhead yang biasanya diperlukan oleh sistem digital.
Keunggulan Komputasi Analog vs Digital:
- Kesederhanaan: Memerlukan lebih sedikit komponen sirkuit
- Kecepatan: Kemampuan pemrosesan paralel
- Efisiensi daya: Konsumsi energi yang lebih rendah
- Pemrosesan berkelanjutan: Penanganan sinyal analog dunia nyata yang lebih baik
- Skalabilitas: Performa tidak menurun seiring kompleksitas tugas
Aplikasi Praktis untuk Perangkat Mobile
Ukuran kompak dari chip otak gelombang mikro ini membuka kemungkinan integrasi ke dalam smartphone dan smartwatch, berpotensi memberikan perangkat-perangkat ini kemampuan AI tanpa memerlukan koneksi server cloud. Hal ini dapat mengatasi kekhawatiran yang berkembang tentang privasi dan ketergantungan konektivitas dalam aplikasi mobile bertenaga AI.
Selain elektronik konsumen, teknologi ini menunjukkan potensi untuk meningkatkan keamanan perangkat keras, mendeteksi anomali dalam komunikasi nirkabel, dan meningkatkan pelacakan target radar serta dekoding sinyal radio. Kemampuan chip untuk memproses data ultra cepat dan sinyal komunikasi nirkabel secara bersamaan membuatnya sangat berharga untuk aplikasi real-time.
Aplikasi Potensial:
- Smartphone dan smartwatch (kemampuan AI offline)
- Sistem keamanan perangkat keras
- Deteksi anomali komunikasi nirkabel
- Pelacakan target radar
- Dekoding sinyal radio
- Pemrosesan sinyal waktu nyata
Keunggulan Teknis Dibanding Sistem Digital
Penelitian ini menyoroti keunggulan utama komputasi analog yang telah didiskusikan komunitas - kemampuan untuk mempertahankan akurasi pada komputasi sederhana maupun kompleks tanpa overhead tambahan. Seiring tugas komputasi menjadi lebih menuntut, sistem digital biasanya memerlukan lebih banyak sirkuit, konsumsi daya yang meningkat, dan mekanisme koreksi kesalahan tambahan.
Dalam sistem digital tradisional, saat tugas menjadi lebih kompleks, Anda memerlukan lebih banyak sirkuit, lebih banyak daya, dan lebih banyak koreksi kesalahan untuk mempertahankan akurasi. Tetapi dengan pendekatan probabilistik kami, kami mampu mempertahankan akurasi tinggi pada komputasi sederhana maupun kompleks, tanpa overhead tambahan tersebut.
Pendekatan probabilistik ini mewakili pergeseran fundamental dalam cara kita mungkin merancang perangkat keras AI masa depan, berpotensi menawarkan jalur yang lebih efisien ke depan seiring aplikasi kecerdasan buatan terus berkembang dalam kompleksitas dan keberadaannya di mana-mana.
Penelitian yang diterbitkan dalam Nature Electronics ini menunjukkan bahwa prinsip-prinsip komputasi analog dapat memainkan peran yang semakin penting dalam sistem AI generasi berikutnya, terutama di mana efisiensi daya dan pemrosesan real-time menjadi persyaratan kritis.
Referensi: Cornell's world-first 'microwave brain' computes differently