Ilmuwan Kembangkan Bio-AI dari Neuron Tikus yang Bisa Belajar Real-Time

Foto: ChatGPT

Teknologi.id –Dunia kecerdasan buatan kembali memasuki babak baru. Kali ini, para ilmuwan tidak hanya mengandalkan algoritma dan chip silikon, tetapi juga memanfaatkan neuron hidup sebagai bagian dari sistem komputasi. Pendekatan ini melahirkan konsep baru yang dikenal sebagai bio-AI sebuah perpaduan antara jaringan biologis dan teknologi pembelajaran mesin.

Dalam penelitian terbaru, para peneliti berhasil mengembangkan sistem yang menggunakan neuron dari korteks tikus untuk menjalankan tugas komputasi secara langsung. Temuan ini membuka kemungkinan bahwa jaringan biologis tidak hanya berfungsi sebagai bagian dari organisme, tetapi juga dapat dimanfaatkan sebagai “mesin” pemrosesan informasi layaknya komputer.

Menggabungkan Neuron Hidup dan Machine Learning

Konsep utama dari bio-AI ini adalah mengintegrasikan neuron hidup dengan sistem pembelajaran mesin dalam satu ekosistem. Neuron yang digunakan diambil dari korteks tikus, kemudian “dilatih” agar mampu merespons sinyal tertentu dan menghasilkan output yang terukur.

Berbeda dengan AI konvensional yang sepenuhnya berbasis perangkat lunak, sistem ini bekerja dengan memanfaatkan aktivitas listrik alami dari neuron. Artinya, proses komputasi tidak lagi hanya bergantung pada kode, tetapi juga pada dinamika biologis yang kompleks.

Pendekatan ini memberi keunggulan tersendiri. Neuron hidup memiliki kemampuan adaptasi yang sangat tinggi, sehingga dapat belajar dan menyesuaikan diri secara real-time tanpa perlu pemrograman ulang secara manual.

Baca juga:Mirip Avatar Ilmuwan China Ciptakan Tanaman Bercahaya Tanpa Listrik

Cara Kerja: Reservoir Computing dengan Loop Tertutup

Teknologi yang digunakan dalam penelitian ini mengacu pada konsep reservoir computing. Dalam metode ini, jaringan neuron bertindak sebagai “reservoir” yang memproses input menjadi pola sinyal yang kompleks.

Neuron-neuron tersebut dihubungkan dengan perangkat microelectrode array serta sistem mikrofluida. Alat ini berfungsi untuk merekam aktivitas listrik neuron, mengubahnya menjadi data digital, lalu mengirimkan kembali sinyal sebagai stimulasi listrik.

Proses ini membentuk sistem loop tertutup, di mana output dari neuron akan kembali menjadi input untuk sistem itu sendiri. Siklus ini berlangsung sangat cepat, dengan jeda sekitar 330 milidetik, memungkinkan pembelajaran terjadi secara berkelanjutan.

Menariknya, seluruh proses ini berjalan secara otomatis tanpa campur tangan manusia. Sistem mampu menyesuaikan responsnya berdasarkan pola yang diterima, mirip seperti cara otak belajar dari pengalaman.

Desain Jaringan Mikro yang Lebih Efisien

Untuk meningkatkan performa, para peneliti tidak hanya mengandalkan neuron secara acak. Mereka merancang struktur khusus berupa jaringan mikro yang terdiri dari 128 ruang kecil yang saling terhubung melalui kanal mikro.
Desain ini bertujuan untuk mengurangi masalah umum pada jaringan biologis, yaitu sinkronisasi berlebihan. Dalam kondisi normal, neuron cenderung menembak sinyal secara bersamaan, yang justru mengurangi kompleksitas informasi.
Dengan pembagian ke dalam ruang-ruang kecil, interaksi antar neuron menjadi lebih beragam dan dinamis. Hasilnya, sistem mampu menghasilkan pola sinyal yang jauh lebih kompleks dan efisien.

Mampu Menghasilkan Pola Kompleks

Salah satu pencapaian penting dari sistem bio-AI ini adalah kemampuannya dalam menghasilkan berbagai jenis pola gelombang. Mulai dari pola sederhana seperti gelombang sinus, persegi, dan segitiga, hingga pola yang lebih kompleks seperti Lorenz attractor.
Kemampuan ini menunjukkan bahwa jaringan neuron biologis dapat digunakan untuk memodelkan sistem dinamis yang rumit. Dalam pengujian, tingkat akurasi yang dicapai juga cukup tinggi, dengan nilai korelasi di atas 0,8.
Hal ini menjadi indikasi bahwa bio-AI memiliki potensi besar untuk digunakan dalam berbagai aplikasi komputasi yang membutuhkan fleksibilitas dan adaptasi tinggi.

Tantangan yang Masih Dihadapi

Meski menjanjikan, teknologi ini masih memiliki sejumlah keterbatasan. Salah satu tantangan utama adalah penurunan performa setelah proses pelatihan dihentikan. Tanpa stimulasi berkelanjutan, kemampuan neuron dalam mempertahankan pola cenderung melemah.
Selain itu, jeda umpan balik sekitar 330 milidetik juga menjadi kendala, terutama untuk aplikasi yang membutuhkan respons sangat cepat terhadap perubahan sinyal.

Kedua hal ini menjadi fokus utama penelitian lanjutan, terutama dalam upaya meningkatkan stabilitas dan kecepatan sistem.

Baca juga:Ilmuwan China Ciptakan ‘Kaset DNA’, Bisa Simpan 362.000 TB Data!

Masa Depan Bio-AI

Ke depan, para peneliti berencana untuk mengembangkan perangkat khusus yang mampu mengurangi latensi sekaligus meningkatkan efisiensi komunikasi antar neuron. Jika berhasil, bio-AI berpotensi menjadi fondasi bagi generasi baru sistem kecerdasan buatan.
Aplikasinya pun sangat luas, mulai dari antarmuka otak-mesin, prostetik saraf, hingga pengembangan AI hibrida yang menggabungkan keunggulan biologis dan digital.
Dengan kemajuan ini, batas antara mesin dan makhluk hidup semakin kabur. Bio-AI bukan sekadar inovasi teknologi, tetapi juga langkah awal menuju paradigma baru dalam dunia komputasi.

Baca Berita dan Artikel lainnya diGoogle News

(ir/sa)