Integrasi Edge AI dan Wearable: Masa Depan Mobilitas dan Kesehatan Pintar

Perangkat wearable seperti smartwatch, gelang kesehatan, dan sensor medis kini menjadi bagian penting dalam gaya hidup digital. Perangkat ini tidak hanya berfungsi sebagai pelacak aktivitas, tetapi juga sebagai sumber data berharga untuk kesehatan dan mobilitas. Namun, agar wearable benar-benar cerdas dan responsif, dibutuhkan teknologi yang mampu memproses data dengan cepat dan aman. Integrasi antara Edge AI dan wearable menawarkan jawaban atas kebutuhan ini, membuka jalan menuju masa depan mobilitas dan kesehatan pintar.

Edge AI memungkinkan data yang dikumpulkan oleh wearable diproses langsung di perangkat atau node terdekat tanpa harus selalu bergantung pada cloud. Dengan cara ini, analisis dapat dilakukan secara instan, menghasilkan respons real-time yang sangat penting untuk situasi kritis. Misalnya, sensor pada smartwatch dapat mendeteksi detak jantung tidak normal atau potensi serangan jantung, lalu segera memberikan peringatan tanpa harus menunggu data diproses di pusat server. Xu et al. (2021) menekankan bahwa pemrosesan di edge dapat memangkas latensi hingga 70–80%, membuatnya jauh lebih efisien dibanding arsitektur cloud tradisional.

Dalam konteks mobilitas pintar, wearable dapat berfungsi sebagai perpanjangan sensorik tubuh manusia. Helm pintar yang dilengkapi Edge AI, misalnya, dapat mendeteksi tanda kelelahan pengemudi dan langsung memberi sinyal ke kendaraan untuk mengaktifkan mode bantuan. Di lingkungan perkotaan, wearable dapat terhubung ke sistem transportasi cerdas, memungkinkan pengguna mendapatkan rekomendasi rute optimal berdasarkan kondisi kesehatan dan preferensi mobilitas mereka. Zhou et al. (2019) menyebut fenomena ini sebagai edge intelligence, di mana kecerdasan ditempatkan di dekat sumber data agar sistem lebih adaptif.

Di sektor kesehatan, integrasi ini membawa konsep personalized healthcare ke level baru. Wearable berbasis Edge AI dapat memantau tekanan darah, saturasi oksigen, pola tidur, hingga tingkat stres pengguna. Data ini kemudian dianalisis secara langsung untuk memberikan rekomendasi yang disesuaikan, seperti jadwal olahraga atau pengingat obat. Chen et al. (2020) menemukan bahwa penggunaan wearable dengan edge computing dapat meningkatkan akurasi diagnosis jarak jauh hingga 25% dibanding perangkat tradisional.

Meski potensinya besar, ada sejumlah tantangan yang harus diatasi. Pertama, perangkat wearable memerlukan desain chip AI hemat energi agar dapat memproses data kompleks tanpa cepat menguras baterai. Kedua, interoperabilitas antarplatform menjadi penting karena pengguna cenderung menghubungkan berbagai jenis wearable. Ketiga, isu keamanan dan privasi data kesehatan harus menjadi perhatian utama. Namun, kemajuan dalam pengembangan prosesor edge hemat energi dan teknologi komunikasi 5G/6G mempercepat kesiapan integrasi ini.

Integrasi Edge AI dan wearable akan menjadi fondasi masa depan ekosistem digital yang lebih sehat dan aman. Teknologi ini tidak hanya membantu individu memantau kesehatannya secara real-time, tetapi juga mendorong mobilitas yang lebih cerdas dan efisien. Dengan kemampuan memberikan informasi instan, menjaga privasi data, dan meningkatkan kualitas hidup, integrasi ini berpotensi menjadi salah satu inovasi paling berpengaruh dalam dekade mendatang. Masa depan bukan hanya tentang perangkat pintar yang dipakai, tetapi sistem yang benar-benar memahami dan melindungi penggunanya.

Referensi

1. Xu, X., Lu, Y., Vogel-Heuser, B., & Wang, L. (2021). Industry 4.0 and Industry 5.0—Inception, Conception and Perception. Journal of Manufacturing Systems, 61, 530–535. https://doi.org/10.1016/j.jmsy.2021.10.006
2. Zhou, Z., Chen, X., Li, E., Zeng, L., Luo, K., & Zhang, J. (2019). Edge Intelligence: Paving the Last Mile of Artificial Intelligence With Edge Computing. Proceedings of the IEEE, 107(8), 1738–1762. https://doi.org/10.1109/JPROC.2019.2918951
3. Chen, M., Hao, Y., Cai, Y., Wang, Y., & Hwang, K. (2020). Edge Cognitive Computing Based Smart Healthcare System. Future Generation Computer Systems, 96, 563–573. https://doi.org/10.1016/j.future.2019.02.050
4. Patel, S., Park, H., Bonato, P., Chan, L., & Rodgers, M. (2012). A Review of Wearable Sensors and Systems with Application in Rehabilitation. Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation, 9, 21. https://doi.org/10.1186/1743-0003-9-21
5. Gubbi, J., Buyya, R., Marusic, S., & Palaniswami, M. (2013). Internet of Things (IoT): A Vision, Architectural Elements, and Future Directions. Future Generation Computer Systems, 29(7), 1645–1660. https://doi.org/10.1016/j.future.2013.01.010