Simulasi dan Komputasi
Simulasi dan komputasi adalah dua proses yang berperan penting dalam keberhasilan suatu penelitian. Untuk bidang-bidang riset dasar seperti bioinformatika dan nanoteknologi, ketepatan pemodelan fenomena alam beserta kecepatan simulasi dan komputasi merupakan prasyarat yang tidak bisa dihindarkan dalam mencapai hasil yang valid. Dalam hal ini simulasi dan komputasi menggunakan sarana komputer sudah merupakan kebutuhan yang tak terpisahkan dari riset dasar, terutama yang memerlukan perhitungan matematis dengan tingkat kompleksitas yang tinggi dan melibatkan volume data yang besar. Di samping itu, hampir semua disiplin ilmu, baik teknik maupun sosial, memerlukan adanya metode komputasi dan simulasi yang dapat diandalkan dalam kegiatan penelitian dan pengembangan di setiap bidang tersebut.
Tingkat kompleksitas dalam suatu algoritma komputasi biasanya dikaitkan dengan banyaknya operasi perkalian dan penjumlahan yang harus dilakukan. Semakin kompleks algoritma tersebut, semakin besar sumber daya pengolah informasi yang dibutuhkan. Keterbatasan sumber daya pada umumnya akan terkompensasi oleh waktu pengolahan yang lebih lama. Permasalahan menjadi semakin parah apabila volume data yang menjadi masukan dalam proses komputasi cukup besar, atau apabila simulasi memerlukan iterasi dalam jumlah yang cukup besar. Permasalahan volume data atau jumlah iterasi yang besar ini seringkali muncul sebagai tuntutan untuk memperoleh statistik luaran yang sahih dan akurat.
Kondisi tersebut sebenarnya dapat diatasi apabila tersedia perangkat superkomputer yang memiliki kemampuan komputasi berkecepatan tinggi dan memori yang besar. Harga yang sangat mahal menjadi kendala utama bagi solusi ini. Namun di Indonesia keterbatasan dana dan infrastruktur fisik justru dapat mendorong timbulnya aneka inovasi baru untuk mengatasi masalah tersebut. Sebagai contoh, adanya kebutuhan lokal akan pengolahan data dalam jumlah besar maupun kemampuan komputasi tinggi untuk kalkulasi numerik melahirkan aneka inovasi baru dengan harga terjangkau serta kemampuan yang setara melalui sistem mesin paralel. Keterbatasan infrastruktur dapat pula menjadi pendorong inovasi sistem komunikasi alternatif yang sesuai dengan kondisi lokal untuk merealisasikan sistem komputasi Grid.
Simulasi dan komputasi adalah dua proses yang berperan penting dalam keberhasilan suatu penelitian. Untuk bidang-bidang riset dasar seperti bioinformatika dan nanoteknologi, ketepatan pemodelan fenomena alam beserta kecepatan simulasi dan komputasi merupakan prasyarat yang tidak bisa dihindarkan dalam mencapai hasil yang valid. Dalam hal ini simulasi dan komputasi menggunakan sarana komputer sudah merupakan kebutuhan yang tak terpisahkan dari riset dasar, terutama yang memerlukan perhitungan matematis dengan tingkat kompleksitas yang tinggi dan melibatkan volume data yang besar. Di samping itu, hampir semua disiplin ilmu, baik teknik maupun sosial, memerlukan adanya metode komputasi dan simulasi yang dapat diandalkan dalam kegiatan penelitian dan pengembangan di setiap bidang tersebut.
Tingkat kompleksitas dalam suatu algoritma komputasi biasanya dikaitkan dengan banyaknya operasi perkalian dan penjumlahan yang harus dilakukan. Semakin kompleks algoritma tersebut, semakin besar sumber daya pengolah informasi yang dibutuhkan. Keterbatasan sumber daya pada umumnya akan terkompensasi oleh waktu pengolahan yang lebih lama. Permasalahan menjadi semakin parah apabila volume data yang menjadi masukan dalam proses komputasi cukup besar, atau apabila simulasi memerlukan iterasi dalam jumlah yang cukup besar. Permasalahan volume data atau jumlah iterasi yang besar ini seringkali muncul sebagai tuntutan untuk memperoleh statistik luaran yang sahih dan akurat.
Kondisi tersebut sebenarnya dapat diatasi apabila tersedia perangkat superkomputer yang memiliki kemampuan komputasi berkecepatan tinggi dan memori yang besar. Harga yang sangat mahal menjadi kendala utama bagi solusi ini. Namun di Indonesia keterbatasan dana dan infrastruktur fisik justru dapat mendorong timbulnya aneka inovasi baru untuk mengatasi masalah tersebut. Sebagai contoh, adanya kebutuhan lokal akan pengolahan data dalam jumlah besar maupun kemampuan komputasi tinggi untuk kalkulasi numerik melahirkan aneka inovasi baru dengan harga terjangkau serta kemampuan yang setara melalui sistem mesin paralel. Keterbatasan infrastruktur dapat pula menjadi pendorong inovasi sistem komunikasi alternatif yang sesuai dengan kondisi lokal untuk merealisasikan sistem komputasi Grid.
Tidak ada komentar:
Posting Komentar