Sebuah laboratorium penelitian dan pengembangan di bawah Departemen Energi Amerika mengumumkan minggu ini bahwa “Komputer neuromorfik, yang terinspirasi oleh arsitektur otak manusia, secara mengejutkan terbukti mahir dalam memecahkan masalah matematika kompleks yang mendasari tantangan ilmiah dan teknik.” Phys.org menerbitkan pengumuman dari Sandia National Lab: Dalam sebuah makalah yang diterbitkan di Nature Machine Intelligence, ahli saraf komputasi Sandia National Laboratories Brad Theilman dan Brad Aimone menjelaskan algoritme baru yang memungkinkan perangkat keras neuromorfik menangani persamaan diferensial parsial, atau PDE — landasan matematika untuk pemodelan fenomena seperti dinamika fluida, medan elektromagnetik, dan mekanika struktural. Temuan menunjukkan bahwa komputasi neuromorfik tidak hanya dapat menangani persamaan ini, namun melakukannya dengan efisiensi yang luar biasa. Pekerjaan ini dapat membuka jalan bagi superkomputer neuromorfik pertama di dunia, yang berpotensi merevolusi komputasi hemat energi untuk aplikasi keamanan nasional dan seterusnya… “Kami baru saja mulai memiliki sistem komputasi yang dapat menunjukkan perilaku seperti kecerdasan. Namun mereka tidak terlihat seperti otak, dan jumlah sumber daya yang dibutuhkannya sungguh menggelikan,” kata Theilman. Selama beberapa dekade, para ahli percaya bahwa komputer neuromorfik paling cocok untuk tugas-tugas seperti mengenali pola atau mempercepat jaringan saraf tiruan. Sistem ini tidak diharapkan mampu memecahkan masalah matematika yang rumit seperti PDE, yang biasanya ditangani oleh superkomputer tradisional. Namun bagi Aimone dan Theilman, hasilnya tidak mengejutkan. Para peneliti percaya bahwa otak sendiri melakukan perhitungan kompleks secara terus-menerus, bahkan jika kita tidak menyadarinya. “Pilih tugas kontrol motorik apa pun – seperti memukul bola tenis atau mengayunkan tongkat pemukul pada bola bisbol,” kata Aimone. “Ini adalah komputasi yang sangat canggih. Ini adalah masalah tingkat exascale yang mampu diselesaikan oleh otak kita dengan biaya yang sangat murah…” Penelitian mereka juga menimbulkan pertanyaan menarik tentang sifat kecerdasan dan komputasi. Algoritme yang dikembangkan oleh Theilman dan Aimone memiliki kemiripan yang kuat dengan struktur dan dinamika jaringan kortikal di otak. “Kami mendasarkan sirkuit kami pada model yang relatif terkenal di dunia ilmu saraf komputasi,” kata Theilman. “Kami telah menunjukkan bahwa model tersebut memiliki kaitan yang wajar namun tidak jelas dengan PDE, dan kaitan tersebut belum dibuat hingga saat ini – 12 tahun setelah model tersebut diperkenalkan.” Para peneliti percaya bahwa komputasi neuromorfik dapat membantu menjembatani kesenjangan antara ilmu saraf dan matematika terapan, menawarkan wawasan baru tentang bagaimana otak memproses informasi. “Penyakit otak bisa jadi merupakan penyakit komputasi,” kata Aimone. “Tetapi kami belum memiliki pemahaman yang kuat tentang bagaimana otak melakukan komputasi.” Jika firasat mereka benar, komputasi neuromorfik dapat memberikan petunjuk untuk lebih memahami dan menangani kondisi neurologis seperti Alzheimer dan Parkinson.
Baca lebih lanjut cerita ini di Slashdot.
