Peneliti Tiongkok mungkin baru saja menemukan cara untuk mengurangi salah satu hambatan terbesar dalam komputasi optik: ketergantungan pada perangkat keras fisik yang mahal dan sulit dibagi. Solusinya bukan mesin baru, melainkan kembaran digital yang bisa meniru perilaku sistem optik nyata dengan akurat.
Komputasi optik sendiri dipandang sebagai alternatif menjanjikan ketika sistem elektronik mulai kesulitan menghadapi beban kerja AI dan deep learning yang semakin besar. Dengan memanfaatkan sifat fisik cahaya seperti interferensi dan difraksi, pendekatan ini menawarkan kecepatan lebih tinggi, efisiensi energi yang lebih baik, dan kemampuan pemrosesan paralel yang lebih kuat.
Bottleneck utama di laboratorium
Selama ini, pengembangan tugas pada sistem komputasi optik sangat bergantung pada akses langsung ke platform perangkat keras fisik. Saat beberapa peneliti harus memakai sistem yang sama, mereka kerap harus mengantre lebih dulu sebelum bisa mulai bekerja.
Setelah mendapat giliran, mereka masih harus menyetel parameter berulang kali dan melakukan kalibrasi kesalahan sebelum komputasi yang sesungguhnya bisa dimulai. Begitu satu pengguna selesai, pengguna berikutnya sering perlu menyesuaikan ulang seluruh keadaan sistem, sehingga riset paralel hampir mustahil dilakukan pada proyek yang bersaing.
Pola menunggu, menyetel, lalu mengkalibrasi ulang itu membuat biaya uji coba naik dan efisiensi riset turun tajam. Di titik inilah pendekatan digital twin atau kembaran digital masuk sebagai jalan keluar.
Kembaran digital yang meniru hardware nyata
Para peneliti mengembangkan Digital Twin Optical Computing System, atau DT-OCS, dan memublikasikannya di Opto-Electronic Advances. Kerangka ini membangun model digital yang mereproduksi respons input-output sistem komputasi optik fisik pada berbagai parameter konfigurasi sepenuhnya di dalam perangkat lunak.
Jika sistem fisik diibaratkan mesin nyata yang mahal dan sangat padat digunakan, DT-OCS bekerja seperti simulator berakurasi tinggi yang berjalan berdampingan dengannya. Artinya, peneliti bisa menguji dan mengoptimalkan banyak hal tanpa harus terus-menerus menyentuh perangkat keras asli.
Tim riset menguji DT-OCS menggunakan sistem komputasi optik berkecepatan tinggi yang dipasangkan dengan chip komputasi fitur fotonik silikon. Mereka menerapkannya pada tugas klasifikasi gambar dan pengambilan keputusan berurutan untuk melihat apakah model digital benar-benar bisa menggantikan sebagian proses pengujian di dunia nyata.
Hasil yang langsung berpindah ke mesin fisik
Hasil pengujian menunjukkan bahwa parameter konfigurasi yang dilatih dan dioptimalkan di dalam kembaran digital bisa dipindahkan langsung ke sistem fisik tanpa penyesuaian tambahan. Kinerja pada perangkat keras juga cocok erat dengan prediksi model digital, sehingga fidelity dan transferability pendekatan ini sama-sama terkonfirmasi.
Dampaknya cukup penting bagi riset. Karena pelatihan dan optimasi berlangsung terutama di ranah digital, peneliti kini dapat mengembangkan beberapa tugas berbeda secara bersamaan tanpa harus mengantre akses ke hardware bersama.
Pendekatan ini juga dibuat terbuka. Tim riset telah merilis kerangka DT-OCS beserta kumpulan data yang terkait, sehingga peneliti lain bisa melakukan pelatihan dan validasi tanpa perlu menyentuh peralatan fisik.
Mereka menyebut DT-OCS sebagai sumber daya perangkat lunak yang “reproducible, accessible, and scalable” untuk berbagi dan validasi yang lebih luas. Dengan model seperti ini, komputasi optik tidak lagi hanya bergantung pada ketersediaan perangkat, tetapi bergerak ke arah platform riset yang bisa dibagikan dan direproduksi.
Arah baru untuk komputasi optik
Para peneliti berpendapat sistem komputasi optik masa depan sebaiknya memasangkan perangkat keras fisik dengan model digital yang tersedia secara terbuka dan memiliki perilaku komputasi setara. Mereka membandingkannya dengan transportasi modern yang bergantung pada jalan fisik sekaligus peta digital yang terus diperbarui.
Analogi itu menegaskan satu gagasan sederhana: teknologi matang membutuhkan dua lapisan yang saling melengkapi. Dalam konteks komputasi optik, kombinasi hardware nyata dan kembaran digital dapat menjadi fondasi agar riset bergerak lebih cepat, lebih murah, dan lebih mudah dibagikan ke lebih banyak pihak.
