Optimasi Pemodelan Prediktif dalam Sains Data Dengan Ilmu Material

FTMM NEWS – Sains data adalah ilmu yang sangat efektif untuk mengatasi tantangan ini dengan menggunakan teknik analisis data untuk menghasilkan pemahaman yang berguna dari informasi yang tersedia. Namun, keakuratan prediksi model ilmu data tidak selalu mencapai tingkat yang utama. Namun ketika data yang tersedia sangat besar dan kompleks.

Di era digital yang kaya akan data, data memegang peranan penting dalam pengambilan keputusan. Kemampuan untuk membuat prediksi yang akurat berdasarkan data yang kompleks menjadi semakin penting. Khususnya dalam berbagai bidang mulai dari sains hingga industri.

Di sinilah teknik dari ilmu material tingkat lanjut memegang peranan penting. Dengan memberikan pengetahuan tentang struktur dan perilaku material pada tingkat atom dan molekul, teknik ini dapat mengoptimalkan model prediktif dalam ilmu data, meningkatkan akurasi, keunggulan, dan generalisasi model.

Teknik Ilmu Material yang dapat Mengoptimalkan Pemodelan Prediktif dalam Sains Data

Ada banyak teknik ilmu material yang dapat termanfaatkan dalam sains data, tapi berikut adalah beberapa yang dapat mengoptimalkan pemodelan prediktif, yaitu:

  1. Density Functional Theory (DFT): metode pendekatan untuk menyelesaikan persamaan Schrödinger untuk atom dengan elektron banyak (many-body problem). Dengan menggunakan DFT, model prediktif dapat terbangun untuk memprediksi sifat material, seperti kekuatan, kekakuan, dan sifat lainnya, berdasarkan data eksperimen dan simulasi.
  2. Machine Learning: suatu cabang dari ilmu komputer yang memungkinkan pengembangan model yang dapat memprediksi perilaku material berdasarkan data. Dengan menggunakan algoritma machine learning, model prediktif dapat dibangun untuk memprediksi sifat material, seperti kekuatan, kekakuan, dan sifat lainnya, berdasarkan data eksperimen dan simulasi. Teknik ini sangat berguna dalam sains data karena memungkinkan analisis data yang lebih akurat dan efisien, serta memungkinkan prediksi yang lebih baik terhadap perilaku material di masa depan.
  3. Ab Initio Simulation: suatu metode yang menggunakan teori mekanika kuantum untuk menyelesaikan sistem elektronik dalam material. Dengan menggunakan ab initio simulation, model prediktif dapat dibangun untuk memprediksi sifat material, seperti kekuatan, kekakuan, dan sifat lainnya, berdasarkan data eksperimen dan simulasi.

Dengan menggunakan beberapa teknik ini, pemodelan prediktif dalam sains data dapat ditingkatkan dengan memprediksi sifat material yang lebih akurat dan memahami perilaku material di masa depan.

DAFTAR PUSTAKA

Chan, C. H., Sun, M., & Huang, B. (2022). Application of machine learning for advanced material prediction and design. EcoMat, 4(4), 1–28. https://doi.org/10.1002/eom2.12194

Gupta, V., Liao, W. keng, Choudhary, A., & Agrawal, A. (2023). Evolution of artificial intelligence for application in contemporary materials science. MRS Communications, 13(5), 754–763. https://doi.org/10.1557/s43579-023-00433-3

Ma, J., Cao, B., Dong, S., Tian, Y., Wang, M., Xiong, J., & Sun, S. (2024). MLMD: a programming-free AI platform to predict and design materials. Npj Computational Materials, 10(1). https://doi.org/10.1038/s41524-024-01243-4

Penulis : Samuel Donovan Situngkir, Prodi Teknologi Sains Data

Editor : Andri Hariyanto

 

Share:

Share on facebook
Facebook
Share on twitter
Twitter
Share on whatsapp
WhatsApp
Share on telegram
Telegram
Share on email
Email
Share on linkedin
LinkedIn

Related Posts