Milenianews.com, Depok – International Conference on Information Technology Research and Innovation (ICITRI 2025) yang diselenggarakan Universitas Nusa Mandiri (UNM) sebagai Kampus Digital Bisnis, pada (11/9) kemarin, menghadirkan Prof. Dr. Hilman F. Pardede, peneliti senior dari Pusat Riset Kecerdasan Artifisial dan Keamanan Siber, BRIN, sebagai keynote speaker. Dalam pemaparannya, ia menjelaskan bagaimana Quantum Machine Learning (QML) berpotensi besar menjadi solusi inovatif dalam pengolahan data medis, terutama untuk meningkatkan akurasi deteksi kanker.
Prof. Hilman menjelaskan bahwa penggunaan teknologi kecerdasan artifisial (AI) dalam bidang medis semakin meningkat, mulai dari pemanfaatan citra medis (MRI, CT-Scan), ekspresi gen, hingga DNA sequencing untuk diagnosis, evaluasi efektivitas obat, dan konsultasi medis. Salah satu fokus penelitian terbaru adalah penerapan machine learning dalam deteksi kanker berbasis citra medis.
Baca juga: ICITRI 2025 UNM Hadirkan Prof. Nikou, Bahas Tren AI “Lightweight Bayesian Deep Learning”
Namun, tantangan besar muncul akibat keterbatasan data dan ketidakseimbangan jumlah data antar kelas, yang sering menyebabkan model machine learning rentan mengalami overfitting. Untuk itu, ia memperkenalkan pendekatan Quantum Generative Adversarial Networks (QGAN) sebagai solusi inovatif.
“Dengan QGAN, kita dapat melakukan data augmentation secara lebih efektif, sehingga mampu mengatasi keterbatasan data medis. Pada riset kami dengan dataset kanker kulit HAM10000, pendekatan QGAN terbukti menghasilkan kinerja yang lebih baik dibandingkan metode klasik,” jelas Prof. Hilman pada presentasinya yang berlangsung hybrid di UNM kampus Margonda, Depok, Kamis (11/9).
Dalam paparannya, Prof. Hilman juga menyinggung perbedaan mendasar antara komputasi klasik dan kuantum. Quantum computing, dengan konsep superposisi dan entanglement, memungkinkan pemrosesan data dalam skala jauh lebih kompleks dengan sumber daya yang lebih efisien.
Baca juga: Assoc. Prof. Nita Merlina Tekankan Disiplin dan Konsistensi Riset bagi Mahasiswa Baru Doktor UNM
Pendekatan ini membuka peluang besar untuk mempercepat komputasi, menyelesaikan masalah dimensi data yang tinggi, serta meningkatkan akurasi dalam prediksi medis. “Rapid advancement pada teknologi quantum membuka jalan bagi integrasi dengan machine learning, sehingga kita dapat menangani masalah seperti imbalanced data maupun curse of dimensionality yang sulit dipecahkan dengan metode klasik,” tambahnya.
Selain riset di bidang kesehatan, Prof. Hilman dan timnya di BRIN juga mengembangkan machine learning untuk berbagai sektor, seperti:
- Pertanian: deteksi penyakit tanaman teh, identifikasi klon teh, dan prediksi kualitas hasil panen.
- Transportasi: prediksi kondisi pengemudi untuk mencegah kecelakaan, hingga pengembangan kendaraan otonom.
- Lingkungan: prediksi kualitas air dengan citra digital, serta analisis curah hujan menggunakan model hybrid.
- Energi: prediksi umur baterai lithium dengan model deep learning yang lebih robust.
- Kesehatan: pencarian kandidat obat Covid-19 melalui text mining, hingga prediksi interaksi obat dan target (Drug-Target Interactions).
Baca juga: UNM Selenggarakan ICITRI 2025, Forum Internasional untuk Kolaborasi dan Inovasi Teknologi Informasi
Melalui presentasinya, Prof. Hilman menekankan bahwa meskipun machine learning klasik saat ini lebih matang, potensi QML di masa depan sangat besar. Integrasi AI dengan komputasi kuantum diyakini akan menjadi terobosan dalam riset medis maupun bidang kritis lainnya.
ICITRI 2025 yang diadakan oleh UNM sebagai Kampus Digital Bisnis menjadi wadah penting bagi para peneliti global untuk bertukar gagasan, termasuk menghadirkan perspektif baru dari Indonesia melalui riset-riset unggulan BRIN di bawah kepemimpinan Prof. Hilman.
Tonton podcast Milenianews yang menghadirkan bintang tamu beragam dari Sobat Milenia dengan cerita yang menghibur, inspiratif serta gaul hanya di youtube MileniaNews.
