menu
close

Sinaps AI Mandiri Jepang Tiru Penglihatan Warna Manusia

Para peneliti di Tokyo University of Science telah mengembangkan sinaps buatan mandiri yang mampu membedakan warna dengan presisi luar biasa di seluruh spektrum cahaya tampak. Perangkat ini, yang mengintegrasikan sel surya berpewarna, menghasilkan listrik sendiri dan dapat melakukan operasi logika kompleks tanpa rangkaian tambahan. Inovasi ini menjawab tantangan besar dalam visi mesin, di mana pemrosesan data visual biasanya membutuhkan daya komputasi dan energi yang besar.
Sinaps AI Mandiri Jepang Tiru Penglihatan Warna Manusia

Sebuah tim riset yang dipimpin oleh Associate Professor Takashi Ikuno dari Tokyo University of Science telah menciptakan sinaps buatan yang berpotensi merevolusi cara AI memproses informasi visual di edge network.

Dipublikasikan di Scientific Reports pada 12 Mei 2025, perangkat inovatif ini menggabungkan dua sel surya berpewarna berbeda yang merespons panjang gelombang cahaya secara berbeda. Berbeda dengan sinaps buatan optoelektronik konvensional yang memerlukan sumber daya eksternal, sinaps ini menghasilkan listrik sendiri melalui konversi energi surya, sehingga sangat cocok untuk aplikasi edge computing yang menuntut efisiensi energi tinggi.

Sistem ini mampu membedakan warna dengan resolusi 10 nanometer di seluruh spektrum cahaya tampak, mendekati tingkat diskriminasi mata manusia. Perangkat ini menunjukkan respons bipolar, menghasilkan tegangan positif di bawah cahaya biru dan tegangan negatif di bawah cahaya merah, memungkinkan pelaksanaan operasi logika kompleks tanpa rangkaian tambahan.

"Kami percaya teknologi ini akan berkontribusi pada terwujudnya sistem visi mesin berdaya rendah dengan kemampuan diskriminasi warna yang mendekati mata manusia," ujar Dr. Ikuno. Timnya mendemonstrasikan kemampuan perangkat ini dengan menggunakannya dalam kerangka komputasi reservoir fisik untuk mengenali berbagai gerakan manusia yang direkam dalam warna merah, hijau, dan biru, mencapai akurasi mengesankan sebesar 82% saat mengklasifikasikan 18 kombinasi warna dan gerakan hanya dengan satu perangkat.

Implikasi riset ini meluas ke berbagai industri. Pada kendaraan otonom, perangkat ini dapat memungkinkan pengenalan lampu lalu lintas, rambu jalan, dan hambatan secara lebih efisien. Di bidang kesehatan, perangkat ini dapat digunakan pada perangkat wearable yang memantau tanda vital seperti kadar oksigen darah dengan konsumsi baterai minimal. Untuk elektronik konsumen, teknologi ini dapat menghasilkan smartphone dan headset augmented reality dengan masa pakai baterai jauh lebih lama tanpa mengorbankan kemampuan pengenalan visual canggih.

Seiring pertumbuhan edge computing, di mana Gartner memprediksi 75% data perusahaan akan diproses di edge pada tahun 2025, inovasi seperti sinaps buatan mandiri ini akan menjadi kunci dalam memungkinkan kemampuan AI di lingkungan dengan sumber daya terbatas.

Source:

Latest News