<![CDATA[Perkembangan pesat kecerdasan buatan (AI) dan komputasi edge membutuhkan perangkat keras yang tidak hanya cerdas tetapi juga fleksibel, hemat energi, dan dapat diintegrasikan ke dalam perangkat wearable. Penelitian ini mengkaji inovasi terkini dalam transistor fleksibel ultra-tipis dan sistem neuromorfik berbasis memristor yang memungkinkan komputasi in-memory untuk aplikasi wearable. Melalui tinjauan literatur sistematis terhadap perkembangan terkini, penelitian ini mengidentifikasi bahwa transistor fleksibel berbahan 2D dan oxide semiconductor mampu mencapai mobilitas elektron yang tinggi pada substrat fleksibel, membuka jalan bagi sistem neuromorfik yang dapat dikenakan. Memristor, sebagai komponen kunci, dapat meniru fungsi sinaps biologis melalui plastisitas sinaptik, memungkinkan pemrosesan paralel dan efisien energi yang meniru cara kerja otak manusia. Di sisi lain, sistem on-chip learning dengan sel saraf tiruan berbasis memristor yang dilengkapi mekanisme short-term plasticity dan long-term plasticity, serta spike-timing dependent plasticity (STDP), menunjukkan potensi besar untuk aplikasi klasifikasi pola dan pembelajaran. Integrasi fabrikasi backend-of-line (BEOL) transistor fleksibel dengan sel saraf tiruan memristor membuka jalan bagi sistem embedded generasi baru yang dapat digunakan dalam perangkat wearable untuk aplikasi kesehatan, pengenalan pola, dan interaksi manusia-mesin. Penelitian ini menyimpulkan bahwa sinergi antara transistor fleksibel ultra-tipis, memristor, dan komputasi in-memory menawarkan fondasi yang kuat untuk mewujudkan sistem neuromorfik wearable yang cerdas dan efisien energi, meskipun masih menghadapi tantangan skalabilitas dan integrasi.]]>
