Apakah ‘Memristor’ Kunci untuk AI Meniru Otak Manusia?

The human brain is the most complex and capable computer man has ever known. This marvel of nature can simultaneously process millions of data points and sensory input in real time. While computers are now capable of surpassing the human brain’s capabilities in terms of computing power, there are still some areas in which they lack. A recent breakthrough in memristors could hold the key to unlocking neural network computing, opening the door for smarter, faster artificial intelligence systems in the future.

Desain Chip Saat Ini

Arsitektur komputasi von Neumann saat ini menempatkan pemrosesan dan memori di dua lokasi terpisah. Pada awalnya, tata letak ini masuk akal, karena komputer tidak memerlukan jumlah pengambilan data yang besar seperti saat ini. Namun, sistem AI canggih memproses miliaran bit data secara real time. Oleh karena itu, setiap milidetik penting, termasuk waktu dan energi yang diperlukan untuk mengambil dan memproses memori dari dua lokasi terpisah.

Masalah dengan Desain Chip Saat Ini

Desain chip saat ini terlalu lambat untuk mengimbangi permintaan yang terus meningkat dari komunitas AI. Solusi yang lebih baik untuk protokol komputasi berat seperti sistem AI adalah menempatkan memori dan pemrosesan pada satu chip. Untuk mencapai hal ini, para insinyur beralih ke teknologi yang dibuat pada tahun 1970-an, yaitu memristor.

Memristor

Konsep Memristor muncul pada tahun 1971 setelah sebuah makalah yang dipublikasikan oleh Leon Chua. Memristor berfungsi melalui penggunaan arus yang bervariasi. Mengubah arah dan besaran arus memungkinkan perangkat ini menyimpan data. Ukuran mereka yang kompak dan kemampuan untuk menyimpan serta memproses data memberikan kinerja ideal bagi sistem AI canggih saat ini.

Masalah dengan Teknologi Memristor Saat Ini

Masalah utama dengan teknologi memristor saat ini yang digunakan dalam komputer adalah mereka belum dapat bersaing dengan sistem lain. Desain chip eksperimental ini sering memberikan daya komputasi yang lebih rendah, keandalan yang diragukan, dan kurangnya daya tahan dibandingkan dengan rekan dual-chip mereka. Untungnya, semua itu akan segera berubah.

Komputasi Neuromorfik

Memristor adalah komponen penting dalam gerakan komputasi neuromorfik. Kelas komputer ini berupaya meniru jaringan saraf yang ada di otak Anda. Sistem ini dapat menghitung, memproses, dan menyimpan data dalam satu lokasi. Mereka juga dapat belajar, memperbaiki, dan menyesuaikan diri dengan skenario baru, seperti cara kerja otak manusia. Kemampuan ini, dipadukan dengan desain chip inklusif yang baru, memungkinkan era baru dalam kekuatan pemrosesan komputasi.

Studi Chip Memristor

Studi “Self-supervised video processing with self-calibration on an analog computing platform based on a selector-less memristor array“¹ dipublikasikan dalam jurnal ilmiah Nature Electronics bulan ini. Studi tersebut menjelaskan prosesor berbasis semikonduktor neuromorfik generasi berikutnya yang meniru cara otak manusia berpikir, memungkinkan ia belajar dan beradaptasi untuk meningkatkan kinerja.

Desain Chip Baru

Para peneliti mengintegrasikan array memristor analog tanpa selector untuk membuat unit penyimpanan dan pemrosesan all-in-one. Perangkat ini memanfaatkan sirkuit periferal dan kontroler digital untuk memprogram memristor secara real time. Secara khusus, memristor titanium oksida tipe interfacial dipilih untuk menjalankan eksperimen.

Sumber – KAIST

Meniru Otak Manusia

Salah satu bagian paling mengesankan dari penelitian ini adalah para insinyur berhasil mengintegrasikan sistem AI canggih langsung ke dalam chip. Integrasi ini memungkinkan chip belajar dan memperbaiki kesalahan. Perangkat ini menyediakan analisis real time dan pemrosesan di lokasi, menjadikannya pilihan ideal untuk berbagai skenario penggunaan seperti pengeditan musik, keamanan, dan banyak lagi.

Menemukan Skenario Baru

Secara mengesankan, insinyur memilih menjalankan algoritma AI di domain analog. Akibatnya, sistem diatur untuk menggunakan self-calibration tanpa operasi kompensasi atau pelatihan awal. Seperti manusia, AI ini dapat mengevaluasi data real time dan mencocokkannya dengan riwayatnya untuk menentukan tindakan selanjutnya.

Meningkatkan Kinerjanya

Pengaturan ini memungkinkan insinyur menciptakan komputer dan perangkat yang belajar, memperbaiki kesalahan, dan memproses tugas AI di lokasi. Data kemudian disimpan dan diproses untuk melihat hubungannya dengan data masa lalu dan fitur unik lainnya. Setiap kali sistem menentukan bahwa peningkatan kinerja dapat dicapai melalui pembelajaran, ia secara otomatis mengintegrasikannya.

Uji Chip Memristor

Untuk menguji sistem terintegrasi berbasis memristor pertama di dunia yang dapat beradaptasi dengan perubahan data real time, para insinyur menyiapkan tugas pengeditan video. Sistem AI diberi video real time kontinu dari seorang orang yang bergerak. Sistem tersebut ditugaskan memisahkan latar depan dan latar belakang video.

Hasil Uji Chip Memristor

Data menunjukkan beberapa hasil yang menjanjikan. Pertama, AI menjadi lebih cepat dan lebih efisien setiap siklus. Pada awalnya, AI membutuhkan waktu ekstra untuk menentukan situasi, namun pada iterasi akhir, AI sudah terbiasa dengan proses dan cara menentukan apa yang merupakan latar belakang atau latar depan.

Secara mengesankan, uji pengeditan video chip AI menunjukkan rata-rata rasio sinyal-ke-noise puncak sebesar 30.49 dB, sebanding dengan layanan khusus. Selain itu, tim mencatat nilai indeks kesamaan struktural sebesar 0.81.

Manfaat Chip Memristor

Ada beberapa alasan mengapa chip memristor merupakan ide cerdas. Pertama, mereka menawarkan analisis data real time di lokasi. Ini berarti perangkat dapat beroperasi tanpa koneksi internet atau kebutuhan untuk menghubungi perangkat lain guna melakukan penilaian lingkungan yang tepat.

Keamanan

Keamanan dan privasi meningkat berkat tata letak ini. Karena data tidak perlu dikirim ke luar, risiko peretasan atau kesalahan manusia berkurang secara signifikan.

Kinerja Lebih Baik

Manfaat utama lain dari studi ini adalah menunjukkan cara meningkatkan kinerja PC saat ini. Sistem AI yang didukung memristor menawarkan kemampuan komputasi paralel kepada penggunanya, meningkatkan kemampuan dan memungkinkan sistem menangani beban yang lebih besar.

Ukuran

Chip memristor jauh lebih kecil dibandingkan tata letak tradisional. Oleh karena itu, mereka ideal untuk mikroelektronik, perangkat wearable, robotika, dan skenario lain di mana ruang terbatas atau berat menjadi perhatian utama, seperti drone atau teknologi antariksa lainnya.

Pengurangan Konsumsi Energi

Dalam hal konsumsi energi, chip memristor menggunakan daya ratusan kali lebih sedikit dibandingkan desain chip tradisional. Energi yang digunakan untuk memprogram chip sangat kecil. Konsumsi daya yang rendah ini ideal untuk keberlanjutan dan memastikan bahwa revolusi AI tidak memberikan beban besar pada lingkungan seperti yang terjadi pada revolusi industri.

Aplikasi Memristor

Ada banyak aplikasi untuk memristor di pasar. Pertama, mereka merupakan pilihan ideal untuk sistem edge-computing kecerdasan buatan (AI) yang kompak dan hemat energi. Teknologi ini suatu hari dapat membantu membuat semua perangkat pintar Anda menjadi lebih pintar, lebih ringan, dan lebih mampu. Berikut beberapa aplikasi sistem chip memristor.

Pemrosesan Video

Pemrosesan video AI adalah salah satu sektor dengan pertumbuhan tercepat di pasar. Chip peneliti ini ideal untuk tugas tersebut karena banyak alasan. Pertama, ia menggunakan kemampuan belajar mandiri untuk mengurangi beban kerja dan meningkatkan outputnya. Anda dapat melihat chip jenis ini digunakan untuk menggerakkan sistem pengeditan AI canggih seperti yang diuji oleh tim.

Saat ini, sistem pengeditan AI membuat penayangan lebih terjangkau. Tiga sistem sering dapat membuat frame duplikat antara frame asli, memungkinkan peningkatan resolusi yang besar. Di masa depan, sistem seperti ini dapat mempermudah pengeditan video kelas atas dari ponsel Anda.

Kesehatan

Penggunaan AI dalam bidang kesehatan terus meningkat. Perangkat pintar berbasis memristor suatu hari akan menyediakan pemantauan mendalam terhadap pasien, memberdayakan profesional dengan mengurangi beban kerja mereka dan meningkatkan kesadaran mereka. AI bahkan dapat diatur untuk mengirim data ke sistem AI lain yang dirancang khusus untuk perawatan kesehatan.

Keamanan

Menggunakan sistem AI belajar mandiri untuk memprogram kamera keamanan masuk akal. Bayangkan kamera pintar Anda memantau halaman rumah. Tiba-tiba, seseorang muncul dan melakukan beberapa gerakan sebelum pergi dari layar. Jika Anda tidak menonton layar, Anda melewatkannya. Sistem keamanan AI berbasis memristor dapat memindai area untuk perilaku mencurigakan dan memberi tahu Anda secara real time.

Kendaraan Otonom

Kendaraan otonom pasti akan mengintegrasikan teknologi ini di masa depan untuk memungkinkan mereka mengambil tanggung jawab baru dan tingkat keandalan yang lebih tinggi. Sistem ini akan memungkinkan kendaraan menganalisis lingkungan mereka dan membuat perkiraan yang tepat mengenai skenario terbaik. Setiap kali, keputusan dievaluasi dan digunakan untuk mengukur opsi berikutnya, memastikan kinerja yang lebih baik seiring waktu.

Peneliti Memristor

Studi ini dipimpin oleh insinyur KAIST, Profesor Shinhyun Choi dan Tim Penelitian Gabungan Profesor Young-Gyu Yoon dari Sekolah Teknik Elektro. Hakcheon Jeong dan Seung Jae Han juga berkontribusi dalam mengumpulkan dan memproses data.

Studi chip memristor ini didukung oleh Proyek Pengembangan Teknologi Semikonduktor Cerdas Generasi Berikutnya, Proyek Peneliti Baru Unggul, dan Proyek Pengembangan Teknologi Inti Semikonduktor AI PIM dari National Research (NRC ) Foundation of Korea, serta Proyek Dukungan Penelitian dan Pengembangan Institut Penelitian Elektronik dan Telekomunikasi.

Perusahaan yang Bisa Mendapat Manfaat dari Studi Memristor

Ada banyak industri yang dapat ditingkatkan oleh teknologi ini. Dunia telah mencapai batas dalam hal memperkecil resistor. Pengembangan terbaru ini memperkenalkan opsi yang lebih dapat diandalkan dan dapat diskalakan ke pasar. Berikut satu perusahaan yang berada dalam posisi untuk memanfaatkan data ini demi kesuksesan.

Micron Technologies Inc.

Micron Technologies Inc. (MU ) entered the market in 1978. It was founded by Ward Parkinson, Joe Parkinson, Dennis Wilson, and Doug Pitman as a semiconductor manufacturing plant. The company quickly saw success and in 1980, the firm opened its first fabrication plant.

Since then, Micron Technologies has expanded its offerings into other tech-related sectors. Impressively, It even secured a spot in the Fortune 500 in 1994. Today, it’s recognized as a pioneering force following decades of chip innovations.

Micron Technologies is a leading researcher and developer of memristor chipsets. The company seeks to integrate this tech to drive its thriving data center business model. Currently, the company employs 43,000 people. Consequently, MU is seen as a strong “buy” for traders seeking exposure to the AI sector.

Memristor akan Menggerakkan Revolusi AI.

The innovative team behind memristor CPU design understands the importance of direct on-chip memory and processing in terms of powering AI systems Now, the engineers will further their research and testing to get memristor-powered chips into consumer electronics as fast as possible.

Learn About Other Computing Breakthroughs.

Referensi Studi:

^{1. Duan, X., Cao, Z., Gao, K., Yan, W., Sun, S., Zhou, G., Wu, Z., Ren, F., & Sun, B. (2024). Memristor-based neuromorphic chips. Advanced Materials, 36(14), e2310704. https://doi.org/10.1002/adma.202310704}