Courtesy of SCMP

Transistor Ferroelectric Terkecil dan Hemat Energi Dorong Chip AI Masa Depan

Mengembangkan transistor ferroelectric terkecil dan paling hemat energi untuk mendukung evolusi chip AI generasi berikutnya dengan kemampuan komputasi mirip neuron otak manusia, sehingga dapat mempercepat dan meningkatkan efisiensi pemrosesan data di hardware AI.

25 Feb 2026, 05.19 WIB

18 dibaca

Ikhtisar 15 Detik

Transistor ferroelectric (FeFET) menawarkan kemampuan komputasi dalam memori yang mendekati cara kerja neuron di otak manusia.
Penemuan ini dapat mengatasi batasan tradisional transistor dan mendukung aplikasi AI yang lebih besar.
Riset ini menunjukkan potensi besar FeFET untuk komputasi neuromorfik yang terinspirasi oleh otak.

Beijing, China - Para ilmuwan China berhasil menciptakan transistor ferroelectric terkecil dan paling hemat energi di dunia. Transistor ini memiliki kemampuan unik karena dapat mengintegrasikan memori dan pemrosesan data dalam satu unit, mirip dengan cara kerja neuron di otak manusia. Ini adalah terobosan besar yang diharapkan bisa mempercepat perkembangan hardware kecerdasan buatan.

Pada chip komputer konvensional, penyimpanan data dan proses komputasi terjadi di tempat yang terpisah, sehingga menyebabkan keterlambatan karena data harus berpindah antara kedua area tersebut. Terobosan baru ini mengatasi masalah tersebut dengan menggabungkan fungsi tersebut dalam satu transistor, mengurangi waktu yang hilang pada transfer data.

Penelitian ini dipimpin oleh Qiu Chenguang dan Peng Lianmao dari Peking University dan Chinese Academy of Sciences. Penemuan mereka dipublikasikan dalam jurnal ilmiah terkemuka, Science Advances, yang menandai relevansi dan keabsahan ilmiah dari hasil studi ini.

Menurut para peneliti, kemampuan komputasi di dalam memori (in-memory computing) dari transistor ferroelectric ini sejalan dengan kebutuhan evolusi chip AI yang semakin menuntut efisiensi, kecepatan, dan integrasi proses dan memori secara maksimal. Industri teknologi menganggap ini sebagai kunci pengembangan AI dan komputasi neuromorfik di masa mendatang.

Terobosan ini membuka peluang baru bagi pengembangan AI hardware yang lebih hemat energi dan berukuran sangat kecil, memungkinkan aplikasi yang lebih luas dan besar dalam berbagai teknologi seperti robotika, sistem cerdas, hingga perangkat mobile pintar. Ini bisa menjadi fondasi penting untuk generasi chip komputer berikutnya.

Referensi:
[1] https://www.scmp.com/news/china/science/article/3344495/smaller-faster-smarter-chinese-transistor-ready-future-ai-chips?module=top_story&pgtype=subsection

Analisis Ahli

Qiu Chenguang

"Transistor ferroelectric ini sangat potensial untuk membawa komputasi mirip otak, yang dapat merevolusi kecerdasan buatan dan hardware neuromorfik."

Peng Lianmao

"Dengan penghematan energi dan ukuran kecil transistor ini, kita bisa melihat era baru chip yang mengintegrasikan memori dan komputasi secara efisien."

Analisis Kami

"Inovasi transistor ferroelectric ini adalah langkah revolusioner yang membuka jalan bagi perangkat AI yang lebih ramah energi dan performa tinggi, mengatasi kelemahan klasik arsitektur Von Neumann. Namun, adaptasi teknologi ini ke produksi massal membutuhkan tantangan manufaktur dan pengujian lebih lanjut sebelum benar-benar bisa dipakai secara luas."

Prediksi Kami

Dengan keberhasilan ini, transistor ferroelectric cerdas akan menjadi komponen utama dalam chip AI masa depan, memungkinkan perangkat yang lebih cepat, lebih efisien, dan lebih kecil serta membuka peluang besar di bidang neuromorphic computing dan kecerdasan buatan tingkat lanjut.

Pertanyaan Terkait

Apa yang ditemukan oleh tim ilmuwan Tiongkok?

Tim ilmuwan Tiongkok menemukan transistor ferroelectric terkecil dan paling efisien energi di dunia.

Mengapa transistor ferroelectric (FeFET) dianggap penting untuk AI?

FeFET dianggap penting untuk AI karena dapat mengintegrasikan memori dan pemrosesan dalam satu unit, mengurangi waktu transfer data.

Siapa yang memimpin tim penelitian untuk transistor ini?

Tim penelitian dipimpin oleh Qiu Chenguang dari Universitas Peking.

Di mana penelitian ini dipublikasikan?

Penelitian ini dipublikasikan di jurnal Science Advances.

Apa manfaat utama dari komputasi dalam memori yang ditawarkan oleh FeFET?

Manfaat utama dari komputasi dalam memori yang ditawarkan oleh FeFET adalah peningkatan efisiensi dalam komunikasi antara penyimpanan data dan pemrosesan.