Kemampuan AI Faraday Garapan Eks DeepMind Lampaui OpenAI dan Anthropic

Sebuah laboratorium kecerdasan buatan asal London yang didirikan oleh para mantan peneliti Google DeepMind, Inherent, memperkenalkan kemampuan AI Faraday yang diklaim mampu melampaui performa model raksasa buatan OpenAI dan Anthropic. Agen kecerdasan buatan ini berhasil mereplikasi hasil penelitian ilmiah secara mandiri tanpa bantuan jawaban panduan sebelumnya.

Pencapaian ini tergolong luar biasa mengingat Faraday bekerja dengan basis model yang jauh lebih kecil dibandingkan para pesaingnya.

Inherent baru saja keluar dari mode senyap setelah berhasil mengantongi pendanaan awal sebesar USD 50 juta atau sekitar Rp813 miliar. Meskipun pendanaan tersebut terhitung kecil dibandingkan kompetitor mereka di Amerika Serikat, startup asal Inggris ini membuktikan bahwa efisiensi model adalah kunci. Mereka menggunakan model dasar bernama Qwen 3.6 yang hanya memiliki 27 miliar parameter untuk menggerakkan Faraday.

Sebagai perbandingan, model Claude 4.8 milik Anthropic dan GPT-5.5 dari OpenAI yang menjadi tolok ukur pengujian ini memiliki ukuran parameter yang jauh lebih masif. Parameter sendiri merupakan ukuran kapasitas memori dan kekuatan komputasi sebuah model kecerdasan buatan, yang biasanya berbanding lurus dengan biaya pelatihannya.

"Bagi kami, hal paling menarik bukanlah sekadar mengalahkan model-model raksasa tersebut, melainkan bagaimana cara kami membangun sistem ini," ujar Edward Hughes, salah satu pendiri sekaligus Kepala Ilmuwan Inherent.

Hughes menjelaskan bahwa mereplikasi jurnal ilmiah merupakan metode standar yang juga digunakan untuk melatih para ilmuwan manusia pada jenjang doktoral. Inherent tidak merancang Faraday hanya untuk menebak hasil akhir demi mengejar akurasi, melainkan membekalinya dengan naluri penelitian ilmiah. Naluri ini membantu agen kecerdasan buatan tersebut untuk menentukan eksperimen mana yang layak dijalankan dan bagaimana merancang alur kerjanya dengan efisien.

Untuk menanamkan kemampuan intuitif yang abstrak ini, tim peneliti Inherent menerapkan metode pembelajaran penguatan atau reinforcement learning. Metode ini melatih sistem dengan memberikan apresiasi atau penghargaan atas hasil kerja yang baik, alih-alih mendikte sistem dengan aturan pemrograman yang kaku.

Dengan pendekatan ini, Faraday diharapkan memiliki fleksibilitas tinggi untuk berkontribusi lintas berbagai disiplin ilmu di masa mendatang.

Inherent juga mengambil langkah pragmatis dengan tidak membuang energi untuk membangun semua infrastruktur dari nol. Sebagai contoh, alih-alih membuat alat pemrograman sendiri, Faraday memanfaatkan sistem Codex milik GPT-5.5 untuk mengeksekusi kode komputer. Pendekatan kolaboratif ini meniru cara kerja ilmuwan manusia yang terbiasa menggunakan perangkat lunak yang sudah ada untuk mempercepat riset mereka.

Seluruh tim diwajibkan bekerja secara tatap muka dari kawasan King's Cross, London. Kawasan ini merupakan wilayah urban di Inggris yang kini berkembang menjadi pusat inovasi teknologi global setelah kehadiran kantor Google DeepMind.

"Kami sangat percaya bahwa London adalah tempat terbaik untuk membangun teknologi ini," tutur Hughes optimistis.

Meski memuji potensi talenta teknologi di London, Hughes mengkritik kebijakan cuti berkebun atau garden leave yang lazim diterapkan di Inggris. Kebijakan ini melarang mantan karyawan bekerja di perusahaan pesaing selama beberapa bulan setelah mereka mengundurkan diri. Menurut Hughes, aturan ini sangat menghambat mobilitas talenta lokal dan memberikan keuntungan kompetitif bagi perusahaan rintisan di Amerika Serikat yang tidak memiliki batasan serupa.

Inherent didirikan oleh Hughes bersama tiga rekan lainnya, termasuk dua alumni Google DeepMind yaitu Louis Kirsch dan Kaloyan Aleksiev. Startup ini berencana berekspansi dengan meningkatkan jumlah karyawan hingga mencapai 25 orang pada akhir tahun ini.

Langkah ekspansi agresif ini dinilai sangat berpotensi menarik minat para peneliti berbakat yang sedang mencari tantangan baru di luar korporasi besar.