Komputasi Reservoir adalah paradigma komputasi neuromorfik yang meniru cara otak memproses informasi dengan cara yang sangat efisien. Alih-alih melatih seluruh jaringan saraf secara mendalam, RC menggunakan “reservoir” tetap—sebuah jaringan dinamis (seringkali sederhana dan acak) dari node yang saling berhubungan. Hanya lapisan keluaran (readout layer) yang perlu dilatih, biasanya dengan regresi linier sederhana, yang membuat proses pelatihan sangat cepat dan hemat energi.
Keunggulan utama RC adalah kemampuannya memproses data deret waktu (time-series data) seperti sinyal audio, data pasar saham, atau prediksi cuaca dengan sangat baik. Reservoir bertindak sebagai “memori jangka pendek” yang kompleks, mengkodekan riwayat input ke dalam ruang berdimensi tinggi.
Aplikasi termasuk prediksi kegagalan peralatan industri dari data sensor, klasifikasi aktivitas otak EEG/ECG real-time, dan pemrosesan sinyal di perangkat edge dengan daya terbatas. Tantangan terbesar adalah merancang reservoir yang optimal. Namun, dengan kemajuan dalam implementasi perangkat keras (menggunakan memristor, fotonik, atau bahkan air), RC siap menjadi tulang punggung AI yang hemat energi untuk dunia sensorik yang berkembang pesat.
Sumber: Nature Communications, “Physical reservoir computing with emerging technologies” (2023); Neural Networks, “Advances in reservoir computing for time-series prediction” (2024).