Artikel
Di era Internet of Things (IoT), miliaran perangkat pintar menghasilkan data dalam jumlah masif yang harus diproses secara efisien. Tantangan terbesar bukan hanya soal kapasitas komputasi, tetapi juga konsumsi energi. Prosesor tradisional berbasis arsitektur von Neumann sering kali tidak cukup hemat daya untuk menangani beban komputasi yang terus meningkat di perangkat kecil seperti sensor, wearable, dan edge devices. Untuk menjawab kebutuhan ini, lahirlah neuromorphic computing—sebuah pendekatan komputasi yang meniru cara kerja otak manusia dengan jaringan neuron dan sinaps buatan, sehingga mampu menghadirkan kecerdasan adaptif dengan konsumsi daya ultra-rendah.
Neuromorphic computing dirancang untuk mengolah informasi secara paralel, asinkron, dan event-driven, sama seperti otak manusia. Dengan pendekatan ini, perangkat IoT dapat melakukan analisis lokal terhadap data sensor tanpa harus selalu mengirimkannya ke cloud. Contohnya, kamera pintar dengan chip neuromorfik dapat mengenali pola atau objek secara instan dan hemat energi, menjadikannya ideal untuk aplikasi keamanan atau smart city. Menurut Indiveri & Liu (2015), sistem neuromorfik mampu mencapai efisiensi energi hingga beberapa orde magnitudo lebih rendah dibanding prosesor konvensional saat menjalankan tugas pengenalan pola.
Beberapa prototipe neuromorphic chip telah menunjukkan potensi besar dalam IoT. IBM mengembangkan TrueNorth, chip dengan lebih dari satu juta neuron buatan yang hanya mengonsumsi 70 mW saat beroperasi. Intel meluncurkan Loihi, prosesor neuromorfik yang mampu melakukan pembelajaran adaptif secara realtime di edge devices. Studi terbaru oleh Davies et al. (2018) menegaskan bahwa Loihi membuka peluang untuk aplikasi IoT ultra-efisien, mulai dari robotika, kesehatan digital, hingga pengendalian industri berbasis sensor cerdas.
Penerapan neuromorphic computing pada perangkat IoT juga sangat relevan dalam konteks edge AI. Dengan menempatkan kecerdasan langsung di perangkat, IoT dapat merespons kondisi lingkungan dalam hitungan milidetik tanpa ketergantungan pada koneksi internet. Hal ini bukan hanya meningkatkan kecepatan dan reliabilitas, tetapi juga menjaga privasi data karena informasi sensitif diproses secara lokal. Menurut Furber (2016), keunggulan utama neuromorphic system terletak pada kombinasi efisiensi energi, skalabilitas, dan kemampuan untuk beradaptasi dengan data dinamis di dunia nyata.
Meski potensinya besar, adopsi neuromorphic computing masih menghadapi tantangan. Ekosistem perangkat lunak yang mendukung pemrograman neuromorfik masih terbatas, dan biaya produksi chip khusus relatif tinggi. Selain itu, pendekatan komputasi ini membutuhkan paradigma baru dalam algoritma, berbeda dengan machine learning tradisional. Namun, tren riset global menunjukkan percepatan signifikan, dengan kolaborasi akademisi dan industri untuk memperluas aplikasinya. Menurut Schuman et al. (2022), perkembangan neuromorphic computing akan menjadi pilar penting bagi generasi berikutnya dari IoT dan AI ultra-efisien.
Dengan demikian, neuromorphic computing dapat dianggap sebagai “otak buatan” bagi perangkat IoT, menghadirkan kecerdasan yang hemat energi, cepat, dan adaptif. Jika prosesor tradisional menghadapi keterbatasan dalam efisiensi daya, maka neuromorphic chip menawarkan paradigma baru yang lebih dekat dengan cara kerja biologis otak manusia. Era IoT ultra-efisien kemungkinan besar akan dibangun di atas fondasi neuromorphic computing, yang menjanjikan masa depan perangkat pintar yang lebih berkelanjutan.
Referensi
- Indiveri, G., & Liu, S.-C. (2015). Memory and information processing in neuromorphic systems. Proceedings of the IEEE, 103(8), 1379–1397. https://doi.org/10.1109/JPROC.2015.2444094
- Davies, M., Srinivasa, N., Lin, T. H., et al. (2018). Loihi: A Neuromorphic Manycore Processor with On-Chip Learning. IEEE Micro, 38(1), 82–99. https://doi.org/10.1109/MM.2018.112130359
- Furber, S. (2016). Large-Scale Neuromorphic Computing Systems. Journal of Neural Engineering, 13(5), 051001. https://doi.org/10.1088/1741-2560/13/5/051001
- Schuman, C. D., Potok, T. E., & Plank, J. S. (2022). Opportunities for neuromorphic computing algorithms and applications. Nature Computational Science, 2, 10–19. https://doi.org/10.1038/s43588-021-00184-y
- IBM Research. (2014). TrueNorth: A New Brain-Inspired Chip Architecture. IBM Research Report. https://research.ibm.com