Kecerdasan buatan
Melatih AI dengan Serat Optik: Lompatan Berbasis Cahaya
Tambahkan Securities.io ke sumber pilihan Anda di Google
Mengapa Serat Optik Dapat Menggantikan Listrik dalam Komputasi AI
Sejak awal era komputasi, hampir semua komputer melakukan perhitungan dengan listrik, mulai dari tabung vakum kuno hingga cip silikon modern berskala nanometer.
Seiring cip silikon terus mengecil, para peneliti mencari cara baru untuk membangun komputer yang dapat melampaui kemampuan cip silikon, topik yang kami bahas dalam artikel “10 Perusahaan Komputasi Nonsilikon Teratas”.
Metode tersebut mencakup penggunaan bahan lain seperti silikon karbida, vanadium dioksida, bahan organik, atau grafena. Pendekatan lain adalah mengubah cara komputasi dilakukan dengan meninggalkan pemrograman biner berbasis listrik, termasuk melalui komputasi kuantum dan fotonik.
Fotonik menggunakan cahaya, bukan listrik, untuk mengodekan dan memindahkan informasi. Namun hingga kini, informasi itu pada akhirnya masih diubah menjadi sinyal biner sehingga belum menghasilkan komputasi yang sepenuhnya berbasis cahaya.
Hal ini berubah berkat penelitian di Tampere University (Finlandia) dan Université Marie et Louis Pasteur (Besançon, Prancis). Mereka menggunakan serat optik untuk perhitungan ultracepat dan menerbitkan hasilnya di jurnal ilmiah Optics Letters1 dengan judul “Batas propagasi serat nonlinier dan dispersif untuk mesin pembelajaran ekstrem berbasis serat optik”.
Keterbatasan Pelatihan AI Tradisional dengan Sistem Elektronik
Pelatihan AI dan pemrosesan data mulai mencapai batas efisiensi karena komputasi AI semakin dibatasi oleh konsumsi energi dan kecepatan pemrosesan data.
Sebaliknya, perhitungan berbasis cahaya berpotensi ribuan kali lebih cepat dan dapat mengodekan data melalui perbedaan energi yang sangat kecil sehingga lebih efisien. Masalahnya, sejauh ini belum ada perhitungan langsung yang dilakukan sepenuhnya dengan cahaya.
Penelitian ini menggunakan kelas arsitektur komputasi bernama Extreme Learning Machine (ELM), sebuah pendekatan yang terinspirasi oleh jaringan saraf.
Salah satu keunggulan ELM adalah kemampuannya mempelajari data pelatihan dalam satu langkah dengan algoritma yang relatif sederhana.
Secara umum, ELM kemungkinan tidak cocok untuk tugas sangat kompleks yang memerlukan banyak lapisan pelatihan AI. Namun, ELM dapat bekerja sangat baik dan lebih efisien untuk tugas tertentu seperti pengenalan visual.
Bagaimana Peneliti Mengkodekan Gambar Menggunakan Serat Optik
Para peneliti menggunakan pulsa laser femtosekon, yang satu miliar kali lebih singkat daripada kilatan kamera, serta serat optik yang membatasi cahaya pada area lebih kecil daripada sebagian kecil rambut manusia untuk membangun sistem ELM optik.
Pulsa laser cukup singkat untuk memuat banyak panjang gelombang atau warna berbeda sehingga menghasilkan kumpulan data yang kaya.
Data tersebut kemudian dikirim ke dalam serat dengan jeda relatif yang dikodekan berdasarkan sebuah gambar.
Sumber: Tampere University
Peran Optik Nonlinier dalam Pemrosesan AI
Bentuk pengodean data ini diubah melalui interaksi nonlinier antara cahaya dan kaca.
Optik linier adalah optik biasa yang diajarkan di sekolah, misalnya ketika cahaya berinteraksi langsung dengan prisma.
Dalam optik nonlinier, respons medium yang dilalui cahaya bergantung pada panjang gelombang, intensitas, arah, dan polarisasi cahaya.
Komponen optik nonlinier dapat membuat foton dengan frekuensi berbeda bergabung dan menghasilkan foton baru pada frekuensi baru.
“Alih-alih menggunakan elektronik dan algoritma konvensional, komputasi dicapai dengan memanfaatkan interaksi nonlinier antara pulsa cahaya intens dan kaca.”
Interaksi nonlinier dan algoritma Extreme Learning Machine (ELM) mampu melatih AI untuk mengelompokkan angka tulisan tangan, seperti yang digunakan dalam tolok ukur AI MNIST yang populer.
Sumber: Optics Letters
Sistem terbaik mencapai akurasi lebih dari 91%, mendekati metode digital mutakhir.
Hasil ini luar biasa karena dicapai dalam waktu kurang dari satu pikodetik, atau sepertriliun detik (0,000000000001 detik).
Optimasi Ideal
Hasil terbaik tidak muncul pada tingkat interaksi nonlinier atau kompleksitas tertinggi.
Sebaliknya, hasil terbaik memerlukan keseimbangan yang cermat antara panjang serat, dispersi (perbedaan kecepatan rambat berbagai panjang gelombang), dan tingkat daya.
“Kinerja bukan sekadar soal mendorong lebih banyak daya melalui serat. Itu tergantung pada seberapa tepat cahaya diatur pada awalnya, dengan kata lain bagaimana informasi dikodekan, dan bagaimana ia berinteraksi dengan sifat serat.”
Apakah Komputer Serat Optik Masa Depan AI?
Melatih AI hanya dengan cahaya merupakan perubahan radikal dari semua metode sebelumnya. Cara ini mungkin tidak dapat digunakan untuk setiap jenis data, tetapi pada kasus yang sesuai dapat menghasilkan efisiensi energi 1.000 kali lebih tinggi dan kecepatan hingga satu juta kali lebih tinggi.
“Model kami menunjukkan bagaimana dispersi, nonlinieritas, bahkan derau kuantum memengaruhi kinerja. Temuan ini memberikan pengetahuan penting untuk merancang generasi baru sistem AI optik-elektronik hibrida.”
Pendekatan seperti ini kemungkinan akan mendelegasikan sebagian perhitungan AI ke perangkat keras serat optik nonlinier yang dibuat khusus. Karena itu, tugas berulang seperti identifikasi visual lebih cocok dibandingkan pemrosesan data baru.
“Penelitian ini menunjukkan bagaimana riset dasar dalam optik serat nonlinier dapat mendorong pendekatan komputasi baru. Dengan memadukan fisika dan pembelajaran mesin, kami membuka jalur baru menuju perangkat keras AI yang ultracepat dan hemat energi.”
Aplikasi potensialnya mencakup pemrosesan sinyal waktu nyata, pemantauan lingkungan, dan inferensi AI berkecepatan tinggi.
Namun, penelitian ini masih berada pada tahap pembuktian prinsip dasar dan masih jauh dari komersialisasi.
Meski demikian, hasilnya menunjukkan bahwa fotonik kemungkinan akan menjadi bagian yang semakin penting dari industri komputasi, karena berdasarkan prinsip fisika dasar, cahaya dapat mengungguli listrik untuk aplikasi komputasi tertentu.
Perusahaan Laser & Fotoni Publik Teratas
Coherent (II-VI Marlow): Pemimpin dalam Inovasi Laser
COHR Grafik Harga
Coherent adalah konglomerat industri besar dengan lebih dari 26.000 karyawan dan merupakan pemimpin teknologi laser. Perusahaan ini terbentuk dari penggabungan perusahaan bahan canggih II-VI (COHR ) Marlow dengan produsen laser Coherent.
Perusahaan ini ahli dalam bahan canggih untuk laser, optik, dan fotonik, seperti indium fosfida, wafer epitaksial, dan galium arsenida.
Pertumbuhannya banyak ditopang oleh berbagai akuisisi selama dekade terakhir, dari pendapatan 600 juta dolar pada 2013 menjadi 4,7 miliar dolar pada 2024.
Perusahaan memperoleh 29% pendapatannya langsung dari laser, sedangkan sisanya berasal dari peralatan terkait seperti serat optik dan elektronik. Kategori instrumentasi terutama mencakup aplikasi ilmu hayati dan medis.
Sumber: Coherent
Kehadiran perusahaan dalam bahan canggih seperti termofotovoltaik, yang kami bahas dalam artikel sebelumnya, silikon karbida, laser, dan elektronik membantunya memanfaatkan tren struktural seperti pertumbuhan manufaktur presisi, manufaktur aditif (pencetakan 3D), elektrifikasi, dan energi terbarukan.
Perusahaan baru-baru ini memisahkan bisnis silikon karbidanya menjadi entitas baru yang 75% dimiliki Coherent. Sisanya dimiliki sama rata oleh Mitsubishi Electric, yang menyumbangkan kekayaan intelektual semikonduktor daya silikon karbida, dan Denso, yang membawa keahlian sebagai pemasok otomotif di bidang elektrifikasi dan semikonduktor daya.
Hal ini karena silikon karbida semakin berkembang menjadi teknologi tersendiri yang terutama digunakan dalam aplikasi berdaya tinggi seperti kendaraan listrik, baterai, dan energi terbarukan.
Coherent merupakan pemimpin dalam LIDAR dan penginderaan digital 3D, termasuk untuk kendaraan otonom, flow cell Next Generation Sequencing (NGS) untuk bioteknologi, serta laser untuk manufaktur semikonduktor. Pasar utamanya diperkirakan tumbuh 8–20%.
Sumber: Coherent
Aplikasi laser baru lainnya, seperti senjata energi terarah, komputasi fotonik, fusi nuklir, dan teknologi antariksa, juga dapat membantu menopang pertumbuhan jangka panjang perusahaan.
Secara keseluruhan, Coherent adalah perusahaan laser publik yang paling mendekati investasi “pure play” bagi investor di sektor ini, dengan integrasi vertikal yang kuat dan lebih dari 3.100 paten yang melindungi inovasinya.
Seiring kemajuan fotonik, permintaan terhadap sistem laser ultracepat dan ultrapresisi, serta laser untuk telekomunikasi optik, akan terus meningkat.
Berita dan Perkembangan Saham Coherent (COHR) Terbaru
Studi yang Dirujuk
1. Andrei V. Ermolaev, Mathilde Hary, et al. Batas Propagasi Serat Nonlinier dan Dispersif untuk Mesin Pembelajaran Ekstrem Berbasis Serat Optik. Optics Letters. Vol. 50, Issue 13, pp. 4166-4169 (2025) https://doi.org/10.1364/OL.562186
