Para peneliti dari University of Bristol, Inggris, berhasil menunjukkan kemampuan organoid otak manusia dalam memproses pola huruf Braille melalui eksperimen komputasi biohibrida. Penelitian yang dipublikasikan pada 16 Oktober 2026 dalam jurnal Frontiers in Artificial Intelligence ini menggabungkan jaringan saraf biologis, sensor sentuhan, dan sistem pembelajaran mesin. Hasil pengujian menunjukkan bahwa penggunaan satu organoid menghasilkan akurasi klasifikasi 61 persen, sedangkan kombinasi tiga organoid meningkat menjadi 83 persen. Temuan tersebut membuka peluang pengembangan teknologi komputer biologis yang berpotensi lebih hemat energi, meskipun kemampuan pembelajaran organoid dalam eksperimen ini belum terbukti.
Peneliti University of Bristol Kembangkan Komputasi Biohibrida Berbasis Organoid Otak
Perkembangan sistem kecerdasan buatan terus meningkatkan kebutuhan terhadap arsitektur komputasi hemat energi. Pada sebagian besar perangkat elektronik, pelaksanaan perhitungan elektronik mengandalkan prosesor berbasis silikon. Meski teknologi tersebut terus berkembang, konsumsi listrik sistem pemrosesan menjadi perhatian penting. Sebagai bagian dari penelitian alternatif, ilmuwan University of Bristol menguji penggunaan organoid otak sebagai komponen pemrosesan biologis. Rancangan penelitian ini menggabungkan jaringan biologis dan perangkat elektronik untuk mempelajari respons biologis terhadap data.
Melalui eksperimen yang dilakukan, tim ilmuwan menggunakan organoid yang dibentuk melalui kultur sel manusia untuk memproses stimulasi yang diberikan. Struktur sel saraf tersebut bukanlah otak manusia yang utuh. Meski memiliki dimensi kurang dari satu milimeter, organoid memiliki jaringan sel saraf hidup. Dalam pengujian berikutnya, ilmuwan mengirim rangsangan listrik berdasarkan pola sentuhan. Aktivitas listrik yang muncul dianalisis menggunakan algoritma komputer untuk menentukan kesesuaian respons dengan rangsangan. Pengujian tersebut menunjukkan hubungan antara sensor buatan dan jaringan biologis.
Proses Mengubah Informasi Braille Menjadi Aktivitas Saraf Biologis
Untuk menjalankan eksperimen, ilmuwan mengoperasikan sensor yang mampu membaca pola permukaan untuk merekam karakteristik susunan titik Braille. Huruf Braille mengandalkan susunan titik tertentu yang digunakan sebagai media komunikasi taktil. Pada tahap pengumpulan data, peneliti merekam pola yang mewakili 26 huruf. Sinyal sentuhan yang direkam kemudian diterjemahkan ke dalam rangkaian impuls elektronik. Proses tersebut berfungsi sebagai antarmuka penting antara informasi fisik dan organoid otak.
Ketika pola stimulasi telah disiapkan, peneliti menggunakan susunan mikroelektroda untuk memberikan stimulasi. Multielectrode array atau MEA merupakan sistem antarmuka elektronik untuk jaringan saraf. Pada penelitian ini, organoid menerima stimulasi listrik sesuai pola tertentu. Sebagai respons terhadap stimulasi, organoid menunjukkan pola impuls saraf yang dipantau menggunakan perangkat elektronik. Melalui mekanisme tersebut, data taktil dapat diteruskan melalui jaringan neuron hidup. Namun, proses tersebut belum menunjukkan kemampuan membaca seperti manusia.
Teknologi Pembelajaran Mesin untuk Membaca Sinyal Jaringan Saraf
Sesudah sinyal biologis dikumpulkan, peneliti menerapkan sistem klasifikasi berbasis komputer untuk membedakan respons terhadap setiap huruf. Pendekatan klasifikasi tersebut adalah support vector machine atau SVM, yaitu teknik pembelajaran mesin untuk mengelompokkan data. Melalui tahap pemrosesan digital, sistem mempelajari hubungan antara aktivitas saraf dan stimulus Braille. Selanjutnya, algoritma mengidentifikasi rangsangan berdasarkan respons organoid. Berkat pengolahan data tersebut, jaringan saraf hidup menjadi bagian dari jalur pemrosesan informasi.
Peran pembelajaran mesin tidak boleh disamakan dengan kecerdasan biologis mandiri. Melalui sistem yang diuji, organoid tidak memberikan jawaban berupa huruf secara langsung. Sebaliknya, respons saraf dikumpulkan lalu dianalisis melalui model pembelajaran mesin. Keberhasilan pengujian membuktikan adanya pola sinyal yang dapat dibedakan. Namun demikian, hasilnya belum dapat digunakan untuk menyimpulkan adanya pembelajaran biologis jangka panjang. Pemahaman ini penting untuk menghindari kesimpulan berlebihan.
Hasil Eksperimen Komputasi Biohibrida dengan Satu dan Tiga Organoid
Hasil paling menonjol adalah perbedaan akurasi antara penggunaan satu dan tiga organoid. Dalam pengujian menggunakan satu organoid, algoritma mencatat keberhasilan klasifikasi sebesar 61 persen. Sementara itu, penggunaan tiga organoid memberikan hasil pengenalan pola sebesar 83 persen. Peningkatan tersebut mengindikasikan informasi tambahan dari sejumlah organoid dapat membantu klasifikasi. Dalam konteks eksperimen, persentase tersebut menggambarkan keberhasilan decoder, bukan kemampuan organoid mengenali tulisan seperti manusia.
Eksperimen tersebut memperlihatkan bahwa kombinasi tiga organoid memiliki ketahanan lebih baik terhadap gangguan sinyal. Untuk mengevaluasi ketahanan sistem, ilmuwan menambahkan gangguan buatan pada sinyal Braille. Setelah gangguan diterapkan, peneliti membandingkan klasifikasi respons organoid dengan pemrosesan langsung sinyal yang terganggu. Dalam kondisi yang diuji, pengolahan melalui organoid membantu mempertahankan informasi. Walaupun hasil tersebut positif, mekanisme di balik keunggulan tiga organoid masih memerlukan kajian.
Potensi Komputasi Biohibrida untuk Mengembangkan Komputer Hemat Energi
Penelitian organoid otak memberikan arah pengembangan alternatif bagi arsitektur pemrosesan berdaya rendah. Sistem saraf biologis manusia menjadi inspirasi bagi rancangan komputasi efisien. Berdasarkan prinsip kerja jaringan saraf, ilmuwan tertarik mempelajari penggunaan organoid sebagai elemen dalam arsitektur biohibrida. Apabila teknologi ini terus berkembang, organoid dapat menjadi bagian dari pendekatan pemrosesan alternatif. Walaupun memiliki potensi tersebut, hasil pengujian belum cukup untuk menyatakan penghematan energi sistem.
Sebelum sistem dapat diterapkan secara luas, berbagai tantangan teknis masih perlu diatasi. Organoid merupakan jaringan hidup sehingga harus dijaga agar tetap hidup. Selain itu, aktivitas neuron tidak selalu identik antarsampel karena struktur jaringan dan kondisi perkembangan tidak seragam. Ketidakseragaman biologis tersebut memerlukan metode kalibrasi dan pengendalian yang lebih baik. Di samping aspek teknis, penggunaan jaringan biologis manusia juga membutuhkan pertimbangan etika, termasuk asal sel dan persetujuan donor.
Prospek Pengembangan Komputer Biologis setelah Eksperimen Braille
Penelitian dari University of Bristol menghadirkan temuan menarik dalam teknologi pemrosesan informasi biologis. Berkat pengodean informasi Braille, antarmuka elektronik jaringan biologis, serta metode klasifikasi digital, peneliti berhasil mengidentifikasi pola huruf dari respons organoid. Peningkatan akurasi dari 61 persen menjadi 83 persen memberikan dasar penelitian sistem biohibrida yang lebih kompleks. Kendati membuka kemungkinan pengembangan, eksperimen ini belum membuktikan pembelajaran organoid. Pada tahap pengembangan selanjutnya, pengujian rangsangan sentuhan yang lebih kompleks dapat membantu memahami kemampuan adaptasi organoid. Bagaimana menurut Anda, apakah pengembangan pemrosesan informasi biologis berpotensi menjadi bagian dari komputer masa depan? Sampaikan pandangan Anda mengenai manfaat dan tantangan teknologi tersebut.
