Telset.id – Sebuah proyek open-source bernama Stonkfly mengubah simulasi otak lalat buah jantan menjadi trader kripto virtual yang bisa memilih untuk membeli, menjual, atau menahan posisi pada grafik candlestick. Proyek ini dibuat oleh seorang engineer dari layanan kripto Coinbase dan menjadi perkembangan terbaru dalam tren simulasi otak hewan untuk tugas-tugas non-biologis.
Stonkfly menggunakan simulasi otak dan mata lalat buah jantan, lalu menampilkan grafik candlestick dengan data harga historis. Lalat virtual tersebut dapat memilih untuk membeli, menjual, atau menahan setiap mata uang, meskipun pilihan ditampilkan secara bergilir (round-robin). Setiap keputusan yang menguntungkan akan mendapat sinyal penguatan positif berupa lonjakan dopamin ke 15 sel, sedangkan kerugian memicu dua sel aversif. Biaya trading dihitung sebagai kerugian.
Penulis proyek menegaskan tidak ada mekanisme rasa sakit atau emosi dalam simulasi ini. Menariknya, lalat virtual ini dinilai memiliki penilaian jauh lebih baik daripada kebanyakan trader manusia karena tidak dapat menggunakan posisi leverage (pengganda trading) maupun short (bertaruh pada penurunan harga).
Cara Kerja Simulasi Otak Lalat di Stonkfly
Otak lalat dalam simulasi ini memiliki 166.700 neuron dan 25,6 juta koneksi. Lalat virtual melihat grafik sebagai tampilan 320×180 di mata kiri dan kanannya, dengan bagian tengah yang saling berpotongan. Sel fotoreseptor yang disimulasikan menerima nilai piksel RGB, bukan informasi harga secara langsung.
Secara default, lalat “berpikir” dan bertindak setiap 500 milidetik, sementara data pasar diperbarui setiap 60 detik. Lalat dapat bertaruh hingga $10 pada satu order, maksimal 24 kali sehari. Penulis proyek mencatat bahwa proyek kecil ini tidak membuktikan apa pun selain hubungan antara mekanisme input, sinyal visual, dan perubahan sinapsis.
Penulis juga memperingatkan pengguna agar tidak menganggap perubahan sinapsis tersebut sebagai indikasi kemampuan trading yang sebenarnya. Terlebih lagi, kenaikan harga kripto secara umum “dapat membuat pembeli mana pun terlihat terampil.”
Baca Juga:
Proyek ini muncul tak lama setelah tren mengajarkan lalat untuk memainkan Doom. Simulasi otak hewan untuk tugas-tugas di luar konteks biologis memang menjadi topik yang semakin ramai dibicarakan di kalangan pengembang. Sebelumnya, ada pula engineer yang membuktikan bagaimana AI Claude Opus bisa meretas perangkat periferal, menunjukkan eksperimen berbasis AI terus berkembang ke arah yang tak terduga.
Bagi yang tertarik mencoba Stonkfly sendiri, proyek ini dapat diunduh melalui repositori di macOS maupun Linux. Pengguna membutuhkan RAM 16 GB, Python 3.11, dan kompilator C++ 17. Simulasi secara default menggunakan paper trade dengan saldo virtual $100, tetapi menggunakan data BTC-to-USDC yang nyata. Terdapat pula instruksi untuk menyiapkan akun live jika ingin menguji apakah kemampuan trading Anda bisa menandingi seekor serangga.
Relevansi Eksperimen Otak Lalat bagi Industri AI
Eksperimen semacam Stonkfly memperlihatkan bagaimana pendekatan berbasis simulasi biologis mulai dilirik dalam pengembangan sistem cerdas. Meski skalanya kecil, proyek ini menyoroti pentingnya validasi data dan mekanisme penguatan dalam melatih sistem untuk mengambil keputusan. Pendekatan ini berbeda dari adopsi AI skala besar yang tengah berlangsung di industri, seperti langkah Microsoft Frontier Company yang menyiapkan 6.000 engineer AI untuk ditempatkan di berbagai perusahaan.
Di sisi lain, AWS juga menyiapkan tim engineer khusus untuk mempercepat adopsi AI di perusahaan melalui tim engineer khusus. Perkembangan ini menunjukkan bahwa riset dan implementasi AI terus berjalan di dua jalur: eksperimen kecil berbasis open-source dan adopsi skala besar di tingkat korporasi.
Stonkfly sendiri tidak dimaksudkan sebagai alat trading yang serius. Penulisnya jelas menyatakan bahwa proyek ini hanya menunjukkan keterkaitan antara input visual dan perubahan sinapsis, bukan kemampuan trading yang sesungguhnya. Namun, eksperimen ini tetap menarik sebagai contoh bagaimana simulasi otak hewan dapat diterapkan pada tugas-tugas di luar konteks aslinya.
Bagi pengamat industri, fenomena ini menjadi pengingat bahwa inovasi di bidang AI dan simulasi biologis tidak selalu datang dari laboratorium besar. Proyek-proyek open-source dari pengembang individu pun bisa menyita perhatian dan memicu diskusi lebih luas tentang batas antara simulasi dan kemampuan nyata.
Komentar
Belum ada komentar.