Tangerang Selatan – Humas BRIN. Tarida Priskila Hasian Simanjuntak, Perekayasa Ahli Pertama di Pusat Riset Material Maju, Organisasi Riset Nanoteknologi dan Material (ORNM) Badan Riset dan Inovasi Nasional (BRIN), saat ini terlibat dalam penelitian yang menggabungkan teknologi machine learning dengan material komposit. Bergabung dalam kelompok riset Komposisi Material Strategis (Komsat), Tarida fokus pada pengembangan model machine learning untuk memprediksi kegagalan material komposit, terutama karbon fiber-reinforced plastics (CFRP).
“Salah satu tantangan utama dalam pengembangan material komposit adalah metode eksperimen tradisional yang memakan biaya besar dan waktu panjang,” ungkapnya.
Untuk mengatasi hal ini, Tarida mengadopsi metode machine learning yang berbeda dengan pendekatan fisika tradisional. Dengan machine learning, prediksi dan klasifikasi dapat dilakukan dengan pendekatan data-driven, memanfaatkan data yang telah ada dari pemodelan atau eksperimen sebelumnya.
Ia berfokus pada pengembangan model machine learning berbasis regresi neural network untuk memprediksi kegagalan komposit tersebut saat diberi beban dari berbagai arah. “Saya menggunakan Finite Element Modeling (FEM) untuk menghasilkan 800 juta data poin yang dilatih dalam model machine learning menggunakan Python. Hasilnya menunjukkan error yang rendah, menunjukkan bahwa model ini bekerja dengan baik. Namun, saya berencana untuk meningkatkan riset ini dengan lebih banyak data dan validasi,” urai Tarida.
Tarida optimis bahwa metode machine learning ini dapat menjadi komplementer bagi metode eksperimen dan pemodelan, sehingga prediksi awal yang dihasilkan dapat memandu eksperimen fisik yang lebih fokus dan hemat biaya. Ia juga berharap metode ini bisa dimanfaatkan oleh lebih banyak peneliti material di Indonesia, tidak hanya untuk komposit, tapi juga material lainnya.
Di tengah pesatnya perkembangan machine learning dan minat generasi muda Indonesia di bidang ini, Tarida melihat potensi besar untuk menjadikan machine learning sebagai alat yang lebih inklusif dan mudah diakses. “Tidak ada kata terlambat untuk masuk ke bidang ini,” ujarnya.
Dengan memanfaatkan perangkat dan sumber daya open-source seperti Google Colab dan Python, Tarida percaya bahwa siapapun dapat berkontribusi dalam mengembangkan teknologi machine learning untuk riset material di Indonesia.
Tarida berharap dapat mengembangkan model yang lebih mutakhir dengan lebih banyak data serta menjadikan machine learning bergantung pada data sekunder yang telah ada. Dengan demikian, industri komposit di Indonesia dapat menekan biaya produksi dan meningkatkan efektivitas. (esw/ ed: adl)
Tautan:
