Jakarta – Dalam upaya meningkatkan kekuatan komputasi kecerdasan buatan (AI), para peneliti telah menggabungkan pembelajaran mesin yang ada dengan model 3D canggih dari otak mini manusia yang terbuat dari berbagai jaringan otak yang dikembangkan di laboratorium.
VIVA Tekno dari Live Science melaporkan Kamis 14 Desember 2023, model miniatur otak yang dikenal dengan sebutan organoid otak atau “otak mini” ini telah ada dalam berbagai bentuk sejak tahun 2013. Namun model tersebut tidak pernah digunakan sebagai metode. untuk meningkatkan A.I.
Penelitian terbaru
Penelitian baru ini menggunakan perangkat keras komputer yang lebih tradisional untuk memasukkan data listrik ke dalam organoid dan kemudian menguraikan aktivitas organoid untuk menghasilkan keluaran, sehingga organoid hanya berfungsi sebagai “lapisan tengah” dalam proses penghitungan.
Meskipun metode ini jauh dari meniru struktur otak sebenarnya atau cara kerjanya, ini bisa menjadi langkah pertama menuju penciptaan biokomputer, yang akan meminjam trik dari biologi untuk menjadikannya lebih kuat dan efisien dalam energi dibandingkan komputer tradisional.
Hal ini juga dapat memberikan lebih banyak wawasan tentang cara kerja otak manusia dan bagaimana otak manusia dipengaruhi oleh kondisi neurodegeneratif, seperti penyakit Alzheimer dan Parkinson.
Untuk studi baru yang dipublikasikan di jurnal Nature Electronics, para peneliti menggunakan metode yang disebut komputasi reservoir; dalam konteks ini, organoid berfungsi sebagai “reservoir”. Dalam sistem seperti itu, reservoir menyimpan informasi dan merespons masukan.
Algoritme belajar mengenali perubahan yang disebabkan oleh berbagai masukan pada reservoir dan kemudian menerjemahkan perubahan tersebut sebagai keluaran.
Dengan menggunakan kerangka kerja ini, para peneliti memasukkan organoid otak ke dalam sistem ini dengan memberi masukan listrik yang dikirimkan melalui elektroda.
“Yang penting, kita dapat menyandikan informasi—seperti informasi gambar atau audio—dalam pola stimulasi listrik temporal-spasial,” kata rekan penulis studi Feng Guo, seorang profesor teknik sistem cerdas di Indiana University Bloomington.
Dengan kata lain, respons organ berbeda-beda bergantung pada waktu dan distribusi spasial listrik dari elektroda. Algoritme belajar menafsirkan respons listrik organoid terhadap rangsangan tersebut.
Meskipun organ otak lebih sederhana daripada otak sebenarnya—mereka pada dasarnya adalah sebuah bola kecil sel otak—mereka memiliki kemampuan untuk beradaptasi dan berubah sebagai respons terhadap rangsangan.
Respons berbagai jenis sel otak, sel pada berbagai tahap perkembangan, dan struktur mirip otak dalam organoid memberikan analogi kasar tentang cara otak kita merespons sinyal listrik. Perubahan di otak ini mendorong kemampuan kita untuk belajar.
Dengan menggunakan perangkat keras yang tidak biasa ini, para peneliti melatih algoritma hybrid mereka untuk menyelesaikan dua jenis tugas: satu terkait dengan pengenalan suara dan yang lainnya terkait dengan matematika.
Pada tugas pertama, komputer menunjukkan akurasi sekitar 78 persen dalam mengenali bunyi vokal Jepang dari ratusan sampel audio. Dan ini cukup akurat dalam menyelesaikan tugas matematika, tetapi sedikit kurang dibandingkan jenis pembelajaran mesin tradisional yang pertama kali digunakan
Penelitian ini adalah pertama kalinya organ otak digunakan dalam AI, namun penelitian sebelumnya telah menggunakan jenis jaringan saraf yang dikembangkan di laboratorium dengan cara yang sama.
Misalnya, para ilmuwan telah menghubungkan jaringan otak dengan metode pembelajaran penguatan, sejenis pembelajaran mesin yang mungkin memiliki lebih banyak kesamaan dengan cara manusia dan hewan lain belajar dibandingkan dengan komputer reservoir.
Penelitian di masa depan dapat mencoba menggabungkan organoid otak dengan pembelajaran penguatan, kata Lena Smirnova, asisten profesor kesehatan dan teknik lingkungan di Universitas Johns Hopkins yang ikut menulis komentar tentang studi baru ini.
Salah satu manfaat dari pembuatan biokomputer adalah efisiensi energi, karena otak kita menggunakan lebih sedikit energi dibandingkan sistem komputasi canggih saat ini. Namun, Smirnova mengatakan perlu waktu puluhan tahun sebelum teknologi seperti ini bisa digunakan untuk menciptakan biokomputer yang bisa digunakan secara universal.
Meskipun organoid tersebut belum bisa mereplikasi otak manusia secara utuh, Smirnova berharap teknologi ini akan memberikan para ilmuwan pemahaman yang lebih baik tentang cara kerja otak, termasuk penyakit seperti Alzheimer.
Misalnya, mereplikasi struktur otak (dengan organoid) dan fungsinya (dengan komputer) memungkinkan peneliti untuk lebih memahami bagaimana struktur otak berhubungan dengan pembelajaran dan kognisi.
Seperti halnya organoid pada umumnya, sistem komputasi ini diharapkan dapat membantu menggantikan pengujian obat pada hewan, tambah Smirnova, yang menimbulkan masalah etika dan tidak selalu memberikan hasil yang bermanfaat karena hewan sangat berbeda dengan manusia.
Memasukkan organoid yang berasal dari jaringan otak manusia ke dalam pengujian obat dapat membantu menutup kesenjangan tersebut.
