Periskop 2026: Physical AI akan Mulai Menguasai Dunia Nyata

Jobuzo – Pada tahun 2026, Physical AI diperkirakan akan semakin berkembang.

Istilah ini mengacu pada kecerdasan buatan yang tidak hanya bekerja di dunia digital, tetapi juga mampu bergerak dan beroperasi langsung di dunia nyata. Misalnya pada robot, perangkat pintar, hingga mesin industri.

Menurut para pemimpin teknologi di Analog Devices, Inc. (ADI), perkembangan ini akan mengubah cara berbagai industri merancang robot, perangkat konsumen, dan sistem otonom.

Singkatnya, AI tidak hanya “hidup” di komputer, tetapi juga benar-benar hadir dan bekerja di lingkungan fisik.

Kelahiran physical intelligence

Paul Golding selaku VP of Edge AI and Robotics ADI menekankan bahwa 2026 akan menandai lahirnya Physical Intelligence yang digambarkan sebagai model AI yang mampu belajar dari fenomena nyata seperti getaran, suara, magnetik dan gerakan.

“Berbeda dari generasi sebelumnya yang bergantung pada pusat data, model baru ini diperkirakan akan berpindah ke perangkat edge, yaitu komputasi yang dilakukan langsung di perangkat atau sensor tanpa harus mengirimkan data ke server pusat. Dengan begitu, AI mampu mengambil keputusan secara lokal dan menyesuaikan respons berdasarkan kondisi fisik di lingkungan sekitar,” jelas Paul Golding.

Lebih lanjut, ia mengungkapkan bahwa kemampuan belajar cepat dari situasi baru ini, meski hanya diberi sedikit contoh, membuka peluang bagi sistem industri seperti robot pabrik bergerak untuk menangani hambatan tak terduga secara mandiri.

Paul Golding juga memperkirakan peningkatan penggunaan hybrid world models, yang menyatukan penalaran matematis dan fisik dengan data sensor yang terfusi. Dengan pendekatan ini, model AI bukan lagi sekadar memetakan dunia, tetapi mampu berpartisipasi langsung, berinteraksi, dan belajar dari pengalamannya sendiri.

AI bakal ‘nguping’ lewat earbuds

Menurut Paul Golding, di tahun 2026 perangkat konsumen seperti headphone, earbud, dan perangkat wearable akan lebih banyak mengandalkan audio sebagai cara utama berinteraksi dengan AI.

Hal ini didorong oleh teknologi spatial sound yang mampu mengarahkan suara dan membuatnya terasa datang dari berbagai posisi sehingga menghasilkan pengalaman yang lebih natural dan imersif.

Kemudian, ada Sensor Fusion, yaitu penggabungan data dari berbagai sensor—seperti mikrofon dan sensor gerak—untuk membaca dan menafsirkan konteks pengguna dengan lebih akurat.

Dan terakhir teknologi on-device reasoning yakni kemampuan AI memproses dan mengambil keputusan langsung di perangkat tanpa harus mengirim data ke server.

Perpaduan spatial sound, sensor fusion, dan on-device reasoning ini akan mendorong hadirnya perangkat yang lebih kontekstual. Mulai dari kacamata Augmented Reality hingga earbuds dan sistem audio kendaraan yang dapat menafsirkan niat, emosi, maupun kondisi lingkungan pengguna.

Teknologi ini diperkirakan menghadirkan peningkatan signifikan dalam noise cancellation, daya tahan baterai, serta membuka peluang form factor baru.

“Tren perangkat ‘always-in-ear’, yang sudah berkembang di kalangan Gen Z, akan menguat seiring kemampuan AI menghadirkan pengalaman pendengaran yang lebih peka dan intuitif.”

Kemunculan Agentic AI

Paul Golding juga menyoroti kemunculan agentic AI, yaitu sistem yang tidak hanya memprediksi tetapi mampu mengambil tindakan melalui intervensi yang dilatih dalam simulasi berbasis fisika.

Menurutnya, tahun 2026 akan menjadi momentum mainstream bagi digital twin, yang memperkaya model besar dengan pemahaman fisik. Dengan ini, sistem AI dapat mempelajari dinamika gaya dan tekanan dalam lingkungan simulasi sebelum diterapkan ke operasi nyata.

Ia turut menggambarkan skenario industri di mana agen dapat menindaklanjuti prediksi kerusakan mesin secara otomatis, mengalihkan beban produksi ke mesin yang lebih sehat, menurunkan kapasitas mesin yang tertekan, hingga menyesuaikan inventori tanpa intervensi manusia.

Lebih jauh, Paul juga memperkirakan munculnya micro-intelligence, yaitu model kecil dengan kemampuan penalaran dalam domain khusus yang cukup dalam namun tetap efisien untuk dijalankan di perangkat edge.

Model ini mengisi celah antara sistem AI terprogram kaku di edge saat ini dan foundation model berskala besar, serta berpotensi menjadi orkestrator bagi berbagai agen cerdas yang mulai berkembang.

Ia juga memprediksi akan muncul tolok ukur baru yang mengukur kecerdasan rekayasa kolaboratif untuk menyelesaikan masalah teknis secara praktis.

Arsitektur AI mengarah pada desentralisasi

Dari sisi arsitektur komputasi, Massimiliano Versace selaku VP of Emergent AI ADI memproyeksikan bahwa AI akan terdesentralisasi akan mulai diterapkan pada robotika humanoid generasi baru menjelang akhir 2026.

“Penggabungan sensor cerdas, neuromorphic compute, dan in-memory compute langsung di dalam sensor memungkinkan sistem robotika semakin menyerupai mekanisme biologis, di mana refleks dan keseimbangan ditangani oleh sirkuit lokal. Hasilnya, pergerakan menjadi lebih mulus, adaptif, serta hemat daya. Pendekatan ini membebaskan prosesor pusat untuk fokus pada penalaran tingkat tinggi dan perencanaan jangka panjang,” jelasnya.

Massimiliano Versace juga menyoroti kebangkitan analog AI compute yang kembali relevan seiring keterbatasan arsitektur digital dalam hal energi, latensi, dan memori.

Dalam pendekatan analog, komputasi dilakukan langsung melalui fisika perangkat sensing dan computing, memungkinkan energi diproses secara langsung menjadi inferensi AI tanpa memisahkan proses sensing dari komputasi.

Model baru ini memungkinkan AI bekerja langsung dari data yang ditangkap sensor, tanpa harus menunggu proses panjang di server pusat. Karena itu, AI bisa memberikan respons secara real-time, berinteraksi dengan pengguna secara lebih alami, dan menggunakan energi lebih efisien sehingga baterai perangkat bertahan lebih lama.

Teknologi ini diperkirakan mulai digunakan secara luas pada robot, perangkat wearable seperti jam pintar atau earbud pintar, serta aplikasi otonom seperti kendaraan atau mesin otomatis mulai akhir tahun 2026.