Penelitian baru menunjukkan bagaimana komputer seperti otak dapat merevolusi blockchain dan AI

Para peneliti dari Technische Universität Dresden di Jerman baru-baru ini menerbitkan penelitian terobosan yang menampilkan desain material baru untuk komputasi neuromorfik, sebuah teknologi yang dapat memiliki implikasi revolusioner untuk blockchain dan AI.

Menggunakan teknik yang disebut "komputasi reservoir", tim mengembangkan metode untuk pengenalan pola yang menggunakan pusaran magnon untuk melakukan fungsi algoritmik hampir secara instan.

Para peneliti tidak hanya mengembangkan dan menguji bahan reservoir baru, tetapi mereka juga mendemonstrasikan potensi komputasi neuromorfik untuk bekerja pada chip CMOS standar, sesuatu yang dapat meningkatkan blockchain dan kecerdasan buatan (AI).

Komputer klasik, seperti komputer yang menggerakkan smartphone, laptop, dan sebagian besar superkomputer di dunia, menggunakan transistor biner yang dapat dihidupkan atau dimatikan (dinyatakan sebagai "satu" atau "nol").

Komputer neuromorfik menggunakan neuron buatan fisik yang dapat diprogram untuk meniru aktivitas otak organik. Alih-alih memproses biner, sistem ini mengirim sinyal ke berbagai pola neuron dengan faktor waktu tambahan.

Alasan mengapa hal ini penting untuk bidang blockchain dan AI, khususnya, adalah karena komputer neuromorfik pada dasarnya cocok untuk pengenalan pola dan algoritme pembelajaran mesin.

Sistem biner menggunakan aljabar boolean untuk menghitung. Untuk alasan ini, komputer klasik tetap tidak tertandingi dalam hal angka-angka. Namun, ketika datang ke pengenalan pola, terutama ketika datanya berisik atau informasi yang hilang, sistem ini kesulitan.

Inilah mengapa dibutuhkan banyak waktu bagi sistem klasik untuk memecahkan teka-teki kriptografi yang rumit dan mengapa mereka sama sekali tidak cocok untuk situasi di mana data yang tidak lengkap menghalangi solusi berbasis matematika.

Di sektor keuangan, AI, dan transportasi, misalnya, data real-time mengalir tanpa henti. Komputer klasik bergumul dengan masalah yang tersumbat — tantangan mobil tanpa pengemudi, misalnya, sejauh ini terbukti sulit untuk direduksi menjadi serangkaian masalah komputasi “benar/salah”.

Namun, komputer neuromorfik dibuat untuk mengatasi masalah yang melibatkan kurangnya informasi. Dalam industri transportasi, komputer klasik tidak mungkin memprediksi arus lalu lintas karena terlalu banyak variabel independen. Komputer neuromorfik dapat terus bereaksi terhadap data real-time karena tidak memproses poin data satu per satu.

Sebaliknya, komputer neuromorfik menjalankan data melalui konfigurasi pola yang berfungsi seperti otak manusia. Otak manusia mem-flash pola tertentu dalam kaitannya dengan fungsi saraf tertentu, dan baik pola maupun fungsinya dapat berubah seiring waktu.

Terkait: Bagaimana komputasi kuantum memengaruhi industri keuangan?

Manfaat utama komputasi neuromorfik adalah, relatif terhadap komputasi klasik dan kuantum, tingkat konsumsi dayanya sangat rendah. Ini berarti bahwa komputer neuromorfik dapat secara signifikan mengurangi biaya dalam hal waktu dan energi saat mengoperasikan blockchain dan menambang blok baru di blockchain yang ada.

Komputer neuromorfik juga dapat memberikan percepatan yang signifikan untuk sistem pembelajaran mesin, terutama yang berinteraksi dengan sensor dunia nyata (mobil self-driving, robot) atau yang memproses data secara real-time (analisis pasar crypto, hub transportasi).

Kumpulkan artikel ini sebagai NFT untuk melestarikan momen ini dalam sejarah dan menunjukkan dukungan Anda untuk jurnalisme independen di ruang crypto.