FTMM NEWS – Kata “nano” tidak lagi sekadar unit pengukuran. Kini, penggunaan kata tersebut merambah luas produk sehari-hari. Mulai dari produk kosmetik, elektronik, hingga obat-obatan. Kata ‘nano’ tersebut mengacu pada material sangat kecil. Dalam pembuatannya, material sangat kecil tersebut merupakan hasil kemajuan nanoteknologi.
Nanoteknologi bukan hanya “benda sangat kecil” melainkan upaya manipulasi materi hingga seratus nanometer. Perubahan skala ukuran materi ke nano menyebabkan peningkatan sensitivitas material nano terhadap perubahan. Dengan menggunakan sifat sensitivitas, peneliti memanfaatkan material nano untuk memajukan aspek kehidupan. Contohnya adalah peningkatan personalisasi kinerja alat terapi kanker dengan kondisi per pasien.
Tantangan Metode Nanoteknologi
Dalam perkembangan produk nano, ada banyak macam metode yang dapat peneliti terapkan. Mulai dari metode sintesis, karakterisasi, hingga pembuatan model dan desain eksperimental. Dari banyaknya metode, peneliti menghadapi tantangan yang bermuara pada masalah yang sama. Masalah tersebut yaitu kompleksitas variabel dan sensitivitas material nano.
Pertama, variabel riset nano sangat masif sehingga perubahan kecil menghasilkan perbedaan produk secara signifikan. Lalu, waktu dan biaya, peneliti dapat terjebak dalam metode coba-coba karena variabel riset sangat masif. Metode tersebut memakan waktu berbulan-bulan lamanya dan biaya material riset juga sangat mahal. Terakhir, ketidakakuratan dan inkonsistensi reproduksibilitas hasil riset karena sensitivitas material nano. Oleh karena itu, maka semakin krusial kebutuhan alat untuk memitigasi masalah riset nanoteknologi.
Peran Machine Learning dalam Dunia Nano
Kehadiran Machine Learning (ML) muncul sebagai jawaban mitigasi masalah riset nanoteknologi. ML memiliki keahlian mengekstraksi pola dari big data. Jadi, ML mampu menghasilkan prediksi output tingkat akurasi tinggi. Kapabilitas keakuratan Machine Learning (ML) sangat mendukung riset nanoteknologi.
Pertama, ML mempercepat identifikasi ukuran, bentuk, dan struktur material. Kedua, ML mengoptimalkan proses sintesis yang sangat melelahkan. Ketiga, ML memprediksi interaksi dinamis antarpartikel. Dengan demikian, Machine Learning hadir sebagai alat cerdas pendukung riset nanoteknologi. Dengan kemampuannya, peneliti mampu mencapai akurasi dan efisiensi target riset nanoteknologi.
Daftar pustaka
Institute for NanoBioTechnology, Johns Hopkins University. (2025, March 5). Machine learning helps predict efficient lipid nanoparticle design. Diakses pada 29 Maret 2026, dari .https://inbt.jhu.edu/machine-learning-helps-predict-efficient-lipid-nanoparticle-design/
ITMO University. (2024, Agustus 2). AI for nano: Researchers develop a method to speed up the study of nanostructures. ITMO News. Diakses pada 29 Maret 2026, dari https://news.itmo.ru/en/news/13872/
Li, X., Wang, Y., & Zhang, Z. (2025). Machine learning-driven optimization for nanomaterial synthesis and characterization. Intelligence-Based Medicine (2). https://doi.org/10.1016/j.ibmed.2025.100267
Penulis : Florence Azka Putri Sulistio – Teknologi Sains Data
Editor : Andri Hariyanto
