Tangerang Selatan – Humas BRIN. Muon adalah sebuah partikel dasar dalam bidang fisika partikel. Muon bersifat seperti eletron namun lebih berat 207 kali. Muon memiliki muatan positif dan negatif.
Dalam rangka memberikan pemahaman mengenai muon, Organisasi Riset Nanoteknologi dan Material (ORNM) Badan Riset dan Inovasi Nasional (BRIN) mengundang Isao Watanabe, dari The Physical and Chemical Research Institute (RIKEN), Jepang.
Acara kuliah umum tersebut disampaikan pada forum pertemuan ilmiah riset dan inovasi ORNAMAT seri 28, Rabu (24/05), yang secara hybrid dilakukan di Ruang Accountable, Gedung Manajemen 720, Kawasan Sains dan Teknologi (KST) BJ Habibie.
Isao Watanabe menyampaikan tema mengenai Exploring New Material Using Muon Technique.
Isao mengatakan, muon dapat digunakan untuk material magnetik, superkonduktor, baterai, dan magnet organik. Muon mampu mengembangkan teknik komputasi, diantaranya Density Functional Theory Calculation (DFT), kecerdasan artifisial (artificial intelligence/AI), dan machine learning.
“Ada beberapa sinkroton dalam muon yang dapat menganalisa massa, sehingga jika kita mempunyai material jenis baru kita dapat menganalisa massanya,” jelas peneliti senior Jepang.
Kemudian aplikasi muon untuk material antara lain superkonduktor, molekul organik, nano magnet, baterai, solar sel, serta DNA. Selain itu, data dari muon dapat mengolah ke DFT, sehingga dapat menganalisa densitas spin magnetik dan posisi muon.
“Kecerdasan Artifisial (AI) muon telah mulai berkembang. Mengembangkan dari data statistik muon dan sinkronisasi dengan bayes theory dan machine learning, yang dapat menghasilkan muon data dengan hanya waktu sepersekian detik,” terang Isao.
“Hal ini merupakan prospek masa depan muon dan AI. Keuntungan dari hal ini sangat banyak, diantaranya adalah kita dapat mengetahui konduktivitas elektron, konduktivitas ion, dinamika molekuler, reasksi kimia, dan reaksi katalis, hanya dalam waktu yang sangat singkat,” tambahnya.
Dirinya pun berharap sivitas BRIN berkesempatan untuk melanjutkan studi dan kolaborasi riset dengan RIKEN. (hrd/ed:adl)
tautan :
