Tren ini, yang didorong oleh nilai pasar smart manufacturing yang diprediksi mencapai USD 13,4 miliar dolar AS pada 2024, menekankan ketergantungan sektor industri pada sistem yang mampu membaca kondisi nyata di lapangan.
Paul Golding, VP of Edge AI and Robotics ADI, menekankan bahwa tahun 2026 akan menjadi momen kelahiran Physical Intelligence. Ini adalah model AI yang mampu belajar dari fenomena nyata, seperti getaran, suara, magnetik, dan gerakan. Berbeda dari generasi sebelumnya yang terpusat di pusat data, model baru ini akan berpindah ke perangkat edge, memungkinkan komputasi dan pengambilan keputusan terjadi secara lokal pada perangkat atau sensor.
Kemampuan ini akan meningkatkan adaptasi mandiri pada sistem industri, seperti robot pabrik. Selain itu, akan terjadi peningkatan penggunaan hybrid world models, yang menggabungkan penalaran matematis dan fisik dengan data sensor.
Di ranah perangkat konsumen, audio diprediksi menjadi antarmuka AI utama, didorong oleh perpaduan spatial sound, sensor fusion, dan on-device reasoning. Tren ini akan melahirkan perangkat yang lebih kontekstual, termasuk earbuds dan sistem audio kendaraan, serta menguatkan tren perangkat ‘always-in-ear’ di kalangan Gen Z.
Golding juga menyoroti Agentic AI, sistem yang dapat mengambil tindakan berdasarkan simulasi berbasis fisika, menjadikan teknologi digital twin lebih mainstream. Dalam skenario industri, agen AI dapat bertindak otomatis menanggulangi prediksi kerusakan mesin, mengalihkan beban produksi, atau menyesuaikan inventori tanpa intervensi manusia. Tak hanya itu, muncul pula micro-intelligence, model kecil yang efisien untuk dijalankan di perangkat edge dengan kemampuan penalaran domain khusus.
Dari sisi arsitektur, Massimiliano Versace, VP of Emergent AI ADI, memproyeksikan desentralisasi AI akan diterapkan pada robotika humanoid generasi baru menjelang akhir 2026. Penggabungan sensor cerdas, neuromorphic compute, dan in-memory compute langsung dalam sensor akan membuat pergerakan robot menjadi lebih mulus, adaptif, dan hemat daya, membebaskan prosesor pusat untuk fokus pada perencanaan tingkat tinggi.
Versace juga melihat kebangkitan analog AI compute, yang relevan seiring keterbatasan energi, latensi, dan memori pada arsitektur digital. Pendekatan analog memproses energi secara langsung menjadi inferensi AI tanpa memisahkan proses sensing dari komputasi, menjanjikan respons real-time dan masa pakai baterai yang lebih panjang untuk robotika dan perangkat wearable.
Secara keseluruhan, pandangan dari para ahli ADI ini menegaskan pergeseran besar menuju otomasi yang semakin cerdas, ketika AI kian terintegrasi erat dengan kondisi fisik dunia nyata, menjadikannya lebih cepat, efisien, dan natural memasuki tahun 2026.
Cek Berita dan Artikel yang lain di
Google News
