Analog AI: Solusi Masa Depan Komputasi Hemat Energi
Kemajuan kecerdasan buatan telah mengubah cara kita hidup, memberdayakan alat dan layanan yang kitaandalkan setiap hari. Dari chatbot hingga perangkat pintar, sebagian besar kemajuan ini berasal dari kecerdasan buatan digital. Kecerdasan buatan digital sangat kuat, mengolah jumlah data yang besar untuk memberikan hasil yang mengesankan. Namun kekuatan ini datang dengan biaya yang signifikan: penggunaan energi. Kecerdasan buatan digital menuntut daya komputasi yang sangat besar, mengkonsumsi energi yang signifikan dan menghasilkan panas. Seiring sistem kecerdasan buatan berkembang, beban energi ini menjadi semakin sulit diabaikan.
Kecerdasan buatan analog mungkin menjadi jawabannya. Dengan bekerja dengan sinyal kontinu, ia menjanjikan jalan yang lebih efisien dan berkelanjutan ke depan. Mari kita lihat bagaimana analog AI bisa menyelesaikan tantangan yang semakin berkembang ini.
### Masalah Energi dalam Kecerdasan Buatan Digital
Setiap kali Anda berinteraksi dengan chatbot atau streaming playlist yang didukung rekomendasi, di suatu tempat, ada komputer yang memproses data. Bagi sistem kecerdasan buatan digital, ini berarti memproses miliaran atau bahkan triliunan angka. Sistem ini menggunakan apa yang dikenal sebagai kode biner—1 dan 0—untuk mewakili dan memanipulasi data. Ini adalah metode yang teruji dan terbukti, tetapi sangat boros energi.
Model kecerdasan buatan, terutama yang kompleks, menuntut daya komputasi yang sangat besar. Misalnya, model pembelajaran mendalam melibatkan menjalankan perhitungan pada kumpulan data besar selama berhari-hari, kadang-kadang berbulan-bulan. Satu sesi pelatihan bisa menggunakan sebanyak listrik yang dikonsumsi oleh sebuah kota dalam satu hari. Dan itu hanya saat pelatihan. Begitu model ini diterapkan, mereka masih memerlukan daya untuk menjalankan tugas seperti mengenali ucapan, merekomendasikan film, atau mengendalikan robot.
Energi yang dikonsumsi tidak hanya menghilang. Ini berubah menjadi panas. Itulah mengapa Anda akan menemukan sistem pendinginan raksasa di pusat data. Sistem-sistem ini menjaga perangkat keras agar tidak overheating tetapi menambah lapisan konsumsi energi lain. Ini adalah siklus yang menjadi tidak berkelanjutan.
Sistem kecerdasan buatan juga perlu bertindak cepat karena melatih mereka membutuhkan banyak percobaan dan eksperimen. Setiap langkah menguji pengaturan, desain, atau data yang berbeda untuk menemukan yang terbaik. Proses ini bisa memakan waktu lama jika sistemnya lambat. Memproses yang lebih cepat mempercepat langkah-langkah ini, membantu peneliti menyesuaikan model, memperbaiki masalah, dan mempersiapkannya untuk penggunaan dunia nyata lebih cepat.
Tetapi sistem digital tidak secara alami dibangun untuk jenis kecepatan ini. Tantangannya terletak pada bagaimana mereka menangani data. Informasi harus terus-menerus bergerak bolak-balik antara memori (tempat penyimpanan) dan prosesor (tempat di mana itu dianalisis). Bolak-balik ini menciptakan bottleneck, melambatkan hal-hal dan mengonsumsi lebih banyak daya.
Tantangan lain adalah bahwa sistem digital secara alami dibangun untuk menangani tugas satu per satu. Pengolahan berurutan ini melambatkan hal-hal, terutama dengan jumlah data besar yang perlu dikerjakan model kecerdasan buatan. Prosesor seperti GPU dan TPU telah membantu dengan memungkinkan pengolahan sejajar, di mana banyak tugas dijalankan secara bersamaan. Tetapi bahkan chip canggih ini memiliki batasannya.
Masalahnya adalah bagaimana teknologi digital meningkat. Ia bergantung pada mendorong lebih banyak transistor ke dalam chip yang lebih kecil dan lebih kecil. Tetapi seiring model kecerdasan buatan tumbuh, kita kehabisan ruang untuk melakukannya. Chip sudah begitu kecil sehingga membuatnya lebih kecil menjadi lebih mahal dan sulit untuk dicapai. Dan chip yang lebih kecil membawa serangkaian masalah mereka sendiri. Mereka menghasilkan lebih banyak panas dan membuang energi, membuatnya sulit untuk menyeimbangkan kecepatan, daya, dan efisiensi. Sistem digital mulai menemui jalan buntu, dan tuntutan yang semakin meningkat dari kecerdasan buatan membuatnya semakin sulit untuk terus maju.
### Mengapa Analog AI Bisa Menjadi Solusi
Analog AI membawa cara baru untuk menangani masalah energi kecerdasan buatan digital. Alih-alih mengandalkan 0 dan 1, ia menggunakan sinyal kontinu. Ini lebih dekat dengan cara alami bekerja, di mana informasi mengalir dengan lancar. Dengan melewati langkah mengonversi segalanya menjadi biner, analog AI menggunakan daya yang jauh lebih sedikit.
Salah satu kekuatan terbesarnya adalah menggabungkan memori dan pemrosesan di satu tempat. Sistem digital terus-menerus memindahkan data antara memori dan prosesor, yang menghabiskan energi dan menghasilkan panas. Analog AI melakukan perhitungan tepat di mana data disimpan. Ini menghemat energi dan menghindari masalah panas yang dihadapi sistem digital.
Ini juga lebih cepat. Tanpa semua pergerakan bolak-balik data, tugas diselesaikan lebih cepat. Hal ini membuat analog AI sangat cocok untuk hal-hal seperti mobil otonom, di mana kecepatan kritis. Ini juga sangat baik dalam menangani banyak tugas sekaligus. Sistem digital entah menangani tugas satu per satu atau memerlukan sumber daya tambahan untuk menjalankannya secara paralel. Sistem analog dibangun untuk multitasking. Chip neuromorfik, terinspirasi dari otak, memproses informasi di ribuan node secara bersamaan. Hal ini membuat mereka sangat efisien untuk tugas seperti mengenali gambar atau ucapan.
Analog AI tidak tergantung pada pengecilan transistor untuk memperbaiki. Sebaliknya, ia menggunakan bahan dan desain baru untuk menangani perhitungan dengan cara yang unik. Beberapa sistem bahkan menggunakan cahaya alih-alih listrik untuk memproses data. Fleksibilitas ini menghindari batasan fisik dan teknis yang dihadapi oleh teknologi digital.
Dengan memecahkan masalah energi dan efisiensi kecerdasan buatan digital, analog AI menawarkan cara untuk terus maju tanpa menguras sumber daya.
### Tantangan dengan Analog AI
Meskipun analog AI memiliki banyak potensi, ini tidak tanpa tantangannya. Salah satu hambatan terbesarnya adalah kehandalan. Berbeda dengan sistem digital, yang dengan mudah dapat memeriksa ketepatan operasinya, sistem analog lebih rentan terhadap noise dan kesalahan. Variasi kecil dalam tegangan dapat menyebabkan ketidakakuratan, dan lebih sulit untuk mengoreksi masalah-masalah ini.
Pembuatan sirkuit analog juga lebih kompleks. Karena mereka tidak beroperasi dengan keadaan hidup-mati yang sederhana, lebih sulit merancang dan memproduksi chip analog yang konsisten berkinerja. Namun, kemajuan dalam ilmu material dan desain sirkuit mulai mengatasi masalah-masalah ini. Memristor, misalnya, menjadi lebih andal dan stabil, menjadikannya pilihan yang layak untuk analog AI.
### Kesimpulan
Analog AI bisa menjadi cara yang lebih cerdas untuk membuat komputasi lebih hemat energi. Ia menggabungkan pemrosesan dan memori di satu tempat, bekerja lebih cepat, dan menangani banyak tugas sekaligus. Tidak seperti sistem digital, ia tidak bergantung pada pengecilan chip, yang semakin sulit dilakukan. Sebaliknya, ia menggunakan desain inovatif yang menghindari banyak masalah energi yang kita lihat hari ini.
Masih ada tantangan, seperti menjaga sistem analog akurat dan membuat teknologi menjadi handal. Tetapi dengan perbaikan yang terus berlanjut, analog AI memiliki potensi untuk melengkapi atau bahkan menggantikan sistem digital di beberapa area. Ini adalah langkah yang menarik menuju membuat kecerdasan buatan menjadi kuat dan berkelanjutan.
