Ilmuwan CERN Tanamkan AI ke Dalam Silikon untuk Saring Banjir Data Ekstrem
Baca dalam 60 detik
- Organisasi Riset Nuklir Eropa (CERN) harus menanamkan model kecerdasan buatan (AI) khusus langsung ke dalam perangkat keras berbasis silikon guna mengatasi 40.000 Exabyte data yang dihasilkan setiap tahunnya.
- Kecepatan tinggi yang dibutuhkan tidak bisa ditangani oleh komputasi tradisional; karenanya algoritma mereka dituntut mampu mengambil keputusan untuk menyimpan atau membuang data tabrakan partikel hanya dalam waktu 50 nanodetik.
- Berkebalikan dengan tren perusahaan teknologi raksasa yang menciptakan model bahasa besar, CERN justru merancang model AI mereka sekecil dan seefisien mungkin demi mendeteksi anomali fisika dengan presisi tinggi.
Bukan AI biasa yang sekadar menghasilkan teks atau gambar. Organisasi Riset Nuklir Eropa (CERN) mengambil pendekatan revolusioner dengan "membakar" sistem Kecerdasan Buatan (AI) kustom yang berkecepatan nanodetik langsung ke dalam silikon perangkat keras mereka demi mengatasi banjir data ekstrem.
Merujuk pada paparan Thea Aarrestad, asisten profesor fisika partikel di ETH Zurich sekaligus peneliti CERN, Large Hadron Collider (LHC) menghasilkan sekitar 40.000 Exabyte data sensor mentah setiap tahunnya—atau setara dengan seperempat dari ukuran seluruh internet dunia. Karena mustahil untuk menyimpan data sebesar itu, CERN harus melakukan penyaringan secara real-time ekstrem dengan kecepatan mencapai ratusan terabita per detik.
Untuk menentukan apakah sebuah data tabrakan subatomik layak disimpan atau dibuang, CERN menggunakan algoritma pendeteksi anomali bernama AXOL1TL. Sistem ini berburu peristiwa fisika langka dengan membuat keputusan dalam kurun waktu 50 nanodetik. Hasilnya, lebih dari 99,7% data langsung ditolak dan hanya sekitar 0,02% peristiwa saja yang diselamatkan ke *server* utama untuk dianalisis lebih lanjut oleh jaringan komputer global.
- Model Ringkas: Berkebalikan dengan industri teknologi (seperti Google) yang membuat model AI raksasa, CERN justru memangkas model AI-nya menjadi seminimal mungkin menggunakan model berbasis pohon (*tree-based models*).
- Pemrosesan Tepi (Edge): Komputasi dan seleksi data dilakukan langsung pada level detektor tanpa masuk ke memori komputer konvensional guna menghindari latensi.
- Evolusi LHC: Pada akhir tahun ini, LHC akan dimatikan sementara untuk peningkatan menjadi High Luminosity LHC yang akan beroperasi pada 2031 dengan volume data 10 kali lipat lebih besar.
Tantangan yang dihadapi CERN sangatlah berbeda dari kebanyakan perusahaan teknologi arus utama. Berikut adalah perbandingan teknis dari kebutuhan pengelolaan data di pusat riset tersebut:
| Kriteria | Spesifikasi / Parameter Fisika |
|---|---|
| Produksi Data Mentah | 40.000 Exabyte per tahun |
| Kecepatan Algoritma (AXOL1TL) | Pembuatan keputusan dalam 50 nanodetik |
| Tingkat Penolakan Data | Menghapus >99,7% data seketika |
| Target Operasional Masa Depan | High Luminosity LHC (Target 2031) |
