3. Perhitungan Berbasis Peristiwa
Perhitungan berbasis peristiwa adalah fitur penting lain dari chip neuromorfik. Dalam sistem ini, neuron hanya aktif ketika ada sinyal lonjakan yang diterima, yang berarti energi hanya dikonsumsi ketika ada aktivitas. Pendekatan ini sangat hemat energi dibandingkan dengan sistem tradisional yang memerlukan daya konstan untuk menjalankan proses. Hal ini memungkinkan chip neuromorfik untuk digunakan dalam perangkat yang membutuhkan efisiensi energi tinggi, seperti sensor nirkabel dan perangkat wearable.
4. Adaptabilitas dan Plastisitas
Salah satu sifat paling menonjol dari otak manusia adalah kemampuannya untuk belajar dan beradaptasi. Chip neuromorfik meniru sifat ini melalui plastisitas sinaptik, di mana koneksi antar neuron dapat diperkuat atau dilemahkan berdasarkan pengalaman dan pembelajaran. Hal ini memungkinkan sistem neuromorfik untuk menyesuaikan diri dengan kondisi yang berubah dan terus meningkatkan kinerjanya dari waktu ke waktu, mirip dengan cara otak manusia belajar dari pengalaman.
5. Toleransi Kesalahan
Dalam sistem komputasi tradisional, kegagalan satu komponen dapat menyebabkan kerusakan total. Namun, dalam chip neuromorfik, informasi didistribusikan di seluruh jaringan neuron, sehingga kegagalan satu neuron atau sinapsis tidak akan menghentikan keseluruhan sistem. Ini memberikan tingkat keandalan yang lebih tinggi, membuat chip neuromorfik ideal untuk aplikasi yang membutuhkan tingkat ketersediaan dan keandalan yang tinggi.
Aplikasi Masa Depan
Potensi aplikasi chip neuromorfik sangat luas dan mencakup berbagai bidang teknologi. Misalnya, dalam kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin, chip neuromorfik dapat digunakan untuk mengembangkan sistem yang lebih cerdas dan efisien yang mampu memproses informasi dalam waktu nyata dan membuat keputusan yang kompleks dengan cepat. Dalam komputasi edge, chip ini dapat memungkinkan perangkat IoT untuk memproses data secara lokal, mengurangi kebutuhan untuk mentransfer data ke pusat data, dan mengurangi latensi serta konsumsi daya.
Dalam robotika, chip neuromorfik dapat memberikan kemampuan belajar dan adaptasi yang lebih baik, memungkinkan robot untuk beroperasi dalam lingkungan yang dinamis dan tidak terstruktur. Ini bisa mencakup aplikasi seperti robot layanan di rumah, robot industri di pabrik, dan robot penjelajah di ruang angkasa.
Ke depan, perkembangan chip neuromorfik diharapkan akan mendorong kemajuan yang signifikan dalam bidang komputasi berkinerja tinggi dan kecerdasan buatan super, bahkan mungkin berintegrasi dengan komputasi kuantum untuk mencapai tingkat daya komputasi yang belum pernah terjadi sebelumnya.
