Connect with us

Kecerdasan buatan

Peneliti Membuka Jalan untuk Bahan Inspirasi Kehidupan Berikutnya

mm

Bahan baru yang terinspirasi dari sistem kehidupan mengubah perilaku listriknya berdasarkan pengalaman sebelumnya. Dikembangkan oleh peneliti di Aalto University, bahan ini telah mencapai bentuk adaptif memori dasar. 

Bahan adaptif seperti ini dapat memainkan peran kunci dalam pengembangan sensor medis dan lingkungan berikutnya, serta dalam robot lunak dan permukaan aktif.

Bahan Responsif dalam Sistem Kehidupan

Bahan responsif dapat ditemukan di berbagai aplikasi, seperti kacamata yang gelap dalam sinar matahari. Namun, bahan yang ada selalu bereaksi dengan cara yang sama, dan respon mereka terhadap perubahan independen dari sejarah mereka. Ini berarti mereka tidak beradaptasi berdasarkan pengalaman masa lalu mereka. 

Di sisi lain, sistem kehidupan beradaptasi dengan perilaku mereka berdasarkan kondisi sebelumnya. 

Bo Peng adalah Academy Research Fellow di Aalto University dan salah satu penulis senior dari penelitian

“Salah satu tantangan besar berikutnya dalam ilmu bahan adalah mengembangkan bahan pintar yang benar-benar terinspirasi oleh organisme hidup,” kata Peng. “Kami ingin mengembangkan bahan yang akan menyesuaikan perilakunya berdasarkan sejarahnya.” 

Mencapai Memori Adaptif dalam Bahan

Tim pertama kali mensintesis butiran magnetik berukuran mikrometer sebelum merangsangnya dengan medan magnetik. Butiran tersebut menumpuk untuk membentuk pilaster setiap kali magnet diaktifkan, dan kekuatan medan magnetik mempengaruhi bentuk pilaster. Bentuk-bentuk ini mempengaruhi seberapa baik pilaster menghantarkan listrik. 

‘Dengan sistem ini, kami menghubungkan stimulus medan magnetik dan respon listrik. Menariknya, kami menemukan bahwa konduktivitas listrik tergantung pada apakah kami mengubah medan magnetik dengan cepat atau lambat,” jelas Peng. “Itu berarti bahwa respon listrik tergantung pada sejarah medan magnetik. Perilaku listrik juga berbeda jika medan magnetik meningkat atau menurun. Respon menunjukkan bistabilitas, yang merupakan bentuk memori dasar. Bahan tersebut berperilaku seolah-olah memiliki memori dari medan magnet.”

Memori sistem memungkinkan untuk berperilaku dengan cara yang mirip dengan proses pembelajaran dasar. Selama proses pembelajaran dalam organisme hidup, elemen dasar dalam hewan adalah perubahan respon koneksi antara neuron. Ini disebut sinapsis, dan tergantung pada seberapa sering mereka dirangsang, sinapsis dalam neuron menjadi lebih sulit atau lebih mudah diaktifkan. Perubahan ini disebut plastisitas sinaptik jangka pendek, dan membuat koneksi antara pasangan neuron lebih kuat atau lebih lemah tergantung pada sejarah mereka. 

Tim peneliti mencapai sistem yang serupa dengan butiran magnetik, tetapi mekanismenya berbeda. Ketika butiran tersebut terpapar medan magnetik yang berdenyut cepat, bahan dapat lebih baik menghantarkan listrik. Tetapi jika mereka terpapar denyut yang lebih lambat, mereka menghantarkan listrik dengan buruk. 

Olli Ikkala adalah Profesor Terkemuka di Aalto. 

“Bahan kami berfungsi sedikit seperti sinapsis,” kata Ikkala. “Apa yang telah kami demonstrasikan membuka jalan untuk generasi berikutnya dari bahan yang terinspirasi oleh kehidupan, yang akan mengambil proses adaptasi, memori, dan pembelajaran biologis.”

“Di masa depan, mungkin ada bahan yang lebih banyak yang terinspirasi secara algoritmik oleh sifat-sifat yang hidup, meskipun mereka tidak melibatkan kompleksitas penuh sistem biologis. Bahan-bahan tersebut akan menjadi pusat dari generasi berikutnya robot lunak dan untuk pemantauan medis dan lingkungan,” Ikkala menyimpulkan. 

Alex McFarland adalah seorang jurnalis dan penulis AI yang menjelajahi perkembangan terbaru dalam kecerdasan buatan. Ia telah berkolaborasi dengan berbagai startup dan publikasi AI di seluruh dunia.