Mengapa otak lebah yang kecil dapat menjadi kunci AI generasi berikutnya?

Sebuah penemuan dari otak kecil lebah mengungkap cara untuk menciptakan kecerdasan buatan yang lebih cerdas dan lebih kompak.

Para peneliti di Universitas Sheffield telah menemukan bahwa lebah memanfaatkan kemampuan terbang untuk meningkatkan sinyal saraf, yang memungkinkan mereka mengenali pola visual kompleks dengan akurasi yang luar biasa. Hal ini membuka jalan baru bagi kecerdasan buatan (AI) — yang berfokus pada efisiensi, alih-alih daya komputasi yang masif.

Lebah menggabungkan otak dan tubuh mereka dengan cara yang mengejutkan — strategi alami ini dapat membentuk kembali desain AI. (Sumber: Shutterstock)

Tim tersebut membangun model digital otak lebah, yang menunjukkan bagaimana gerakan selama terbang membentuk informasi visual dan menghasilkan sinyal listrik unik di otak, yang memungkinkan lebah mengenali fitur-fitur yang dikenal di lingkungannya dengan cepat dan hemat energi.

Alih-alih mengandalkan jaringan komputer besar, robot masa depan dapat belajar mengumpulkan informasi melalui gerakan—seperti lebah—untuk memproses gambar dengan lebih efisien. Ini merupakan langkah besar menuju pengembangan AI yang cerdas namun ringan.

Profesor James Marshall, Direktur Pusat Kecerdasan Mesin di Universitas Sheffield dan penulis utama studi ini, mengatakan: “Dalam studi ini, kami telah menunjukkan bahwa sistem yang kecil dan efisien – meskipun merupakan hasil evolusi jutaan tahun – dapat melakukan perhitungan yang jauh lebih rumit daripada yang sebelumnya kami duga.”

Profesor Marshall menegaskan masa depan penelitian: "Memanfaatkan rancangan cerdas terbaik alam akan membuka pintu bagi generasi AI berikutnya, yang mendorong kemajuan dalam robotika, mobil tanpa pengemudi, dan pembelajaran di dunia nyata."

Lebah hanya membutuhkan sedikit sel saraf untuk membedakan lingkungan sekitarnya. (Sumber: Shutterstock)

Model otak lebah diuji dengan tes visual seperti membedakan tanda tambah dan perkalian. Saat mensimulasikan strategi pemindaian lebah (dengan fokus hanya pada bagian bawah), kinerja pengenalan meningkat secara signifikan. Model ini bahkan mampu mengenali wajah manusia dengan jaringan saraf tiruan yang sangat kecil.

Profesor Lars Chittka, Profesor Ekologi Sensorik dan Perilaku di Queen Mary University of London, menambahkan: "Di sini, kami menentukan jumlah minimum neuron yang dibutuhkan untuk tugas diskriminasi visual yang sulit dan menemukan bahwa jumlah ini ternyata sangat kecil, bahkan untuk tugas-tugas kompleks seperti pengenalan wajah manusia. Dengan demikian, mikrootak serangga memiliki kemampuan komputasi yang canggih."

Dengan menggabungkan temuan dari perilaku, cara kerja otak serangga, dan apa yang ditunjukkan oleh model komputasi, studi ini menunjukkan bahwa mempelajari otak serangga kecil dapat mengungkap aturan-aturan dasar kecerdasan. Temuan-temuan ini tidak hanya membantu kita memperoleh pemahaman yang lebih mendalam tentang kognisi, tetapi juga memiliki implikasi penting bagi pengembangan teknologi-teknologi baru.

Minh Hoan

Sumber: https://vtcnews.vn/tai-sao-bo-nao-ong-nho-be-co-the-nam-giu-chia-khoa-cho-ai-the-he-tiep-theo-ar962833.html