Neuristor Frekuensi-Pindah dari KAIST: Lompatan Energi-Efisien untuk AI

Para peneliti di Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST) telah mengembangkan perangkat inovatif yang disebut 'Frequency Switching Neuristor'. Perangkat ini meniru kemampuan adaptif otak, membuka jalan bagi perangkat keras kecerdasan buatan (AI) yang lebih hemat energi dan stabil. Kemampuan unik neuristor ini terletak pada plastisitas intrinsik, yaitu kemampuannya untuk secara mandiri mengubah frekuensi sinyalnya, yang sangat penting untuk peningkatan kinerja dan ketahanan. Dengan menggabungkan memristor volatil dan non-volatil, neuristor ini mencapai perilaku frekuensi-tegangan multi-level yang dapat diprogram, meniru cara kerja neuron biologis untuk belajar dan beradaptasi secara efektif.Simulasi yang dilakukan menggunakan jaringan saraf jarang menunjukkan penurunan konsumsi energi yang signifikan sebesar 27,7% dibandingkan dengan jaringan AI tradisional, tanpa mengorbankan akurasi komputasi. Hal ini menunjukkan potensi besar untuk aplikasi yang menuntut efisiensi daya tinggi. Lebih lanjut, neuristor ini menunjukkan ketahanan yang luar biasa, mampu melakukan reorganisasi diri untuk memulihkan kinerjanya bahkan setelah mengalami kerusakan simulasi pada komponen sarafnya. Kemampuan adaptif dan pemulihan diri ini sangat berharga untuk aplikasi yang membutuhkan stabilitas jangka panjang.Publikasi terobosan ini di Advanced Materials pada 18 Agustus 2025, yang dipimpin oleh Profesor Kyung Min Kim, diperkirakan akan memberikan manfaat besar bagi berbagai bidang. Korea Selatan sendiri terus berupaya menjadi pemain utama dalam pengembangan AI global, dengan investasi besar-besaran dalam penelitian dan pengembangan chip AI serta infrastruktur pendukungnya. Inovasi ini sangat relevan untuk aplikasi yang membutuhkan keandalan berkelanjutan, seperti perangkat komputasi tepi (edge computing) dan kendaraan otonom. Edge computing, yang memproses data lebih dekat ke sumbernya, menawarkan latensi rendah dan efisiensi bandwidth, menjadikannya pasangan ideal untuk AI yang membutuhkan respons cepat. Demikian pula, kendaraan otonom sangat bergantung pada AI untuk navigasi dan pengambilan keputusan secara real-time, di mana stabilitas dan efisiensi energi sangatlah krusial. Kemampuan neuristor untuk beradaptasi dan pulih dari kerusakan menjadikannya kandidat yang menjanjikan untuk teknologi masa depan di sektor-sektor ini.Memristor, juga dikenal sebagai resistor memori, adalah komponen kunci dalam pengembangan komputasi neuromorfik, yang bertujuan meniru struktur dan fungsi otak manusia. Kemampuan memristor untuk menyimpan informasi bahkan saat daya dimatikan menjadikannya kandidat ideal untuk menciptakan sistem AI yang lebih hemat energi dan kuat. Penelitian menunjukkan bahwa teknologi ini dapat merevolusi penyimpanan dan pemrosesan data, mengarah pada perangkat yang lebih cepat dan ringkas. Kemampuan memristor untuk melakukan penyimpanan data dan komputasi dalam satu komponen mencerminkan kerja sinapsis yang terintegrasi di otak, menawarkan jalur untuk menciptakan jaringan saraf buatan yang lebih efisien.Penelitian ini, yang dipublikasikan pada 18 Agustus 2025, menyoroti bagaimana neuristor frekuensi-pindah ini mengimplementasikan plastisitas intrinsik, fungsi inti otak, dalam satu perangkat semikonduktor. Hal ini secara signifikan meningkatkan efisiensi energi dan stabilitas perangkat keras AI. Kemampuannya untuk mengingat kondisinya sendiri serta beradaptasi dan memperbaiki diri bahkan saat rusak, menjadikannya komponen kunci untuk sistem yang memerlukan stabilitas jangka panjang, seperti komputasi tepi dan kendaraan otonom. Kemajuan ini sejalan dengan upaya Korea Selatan untuk menjadi pemimpin global dalam pengembangan AI, melalui investasi besar dalam chip AI dan infrastruktur terkait.