Machine Learning dalam Fisika: Memadukan Data dan Hukum Alam untuk Prediksi yang Lebih Akurat

Machine Learning (ML) telah menjadi salah satu teknologi yang paling berpengaruh dalam dekade terakhir. Dengan kemampuannya untuk mempelajari pola dari data tanpa banyak intervensi manusia, ML telah diterapkan di berbagai industri, termasuk kesehatan, keuangan, dan teknologi. Namun, bagaimana jika teknologi ini digabungkan dengan pemahaman mendalam tentang hukum fisika? Jawabannya terletak pada paradigma baru yang disebut Physics-Informed Machine Learning (PIML).

Apa Itu Physics-Informed Machine Learning?

Physics-Informed Machine Learning adalah pendekatan yang mengintegrasikan hukum fisika ke dalam algoritma ML untuk meningkatkan akurasi, efisiensi, dan interpretabilitas model. Berbeda dengan pendekatan ML tradisional yang sepenuhnya berbasis data, PIML memanfaatkan pengetahuan fisika untuk membimbing proses pembelajaran. Dengan cara ini, model tidak hanya menghasilkan prediksi yang akurat tetapi juga konsisten dengan hukum alam.

Paradigma ini pertama kali diperkenalkan oleh Lagaris et al. pada tahun 1998 melalui penggunaan jaringan neural untuk menyelesaikan persamaan diferensial. Sejak itu, berbagai studi telah mengembangkan metodologi ini, termasuk Physics-Informed Neural Networks (PINNs) yang diperkenalkan oleh Raissi et al. pada tahun 2019.

Mengapa PIML Penting?

Pendekatan berbasis data tradisional sering kali menghadapi tantangan besar, terutama dalam aplikasi teknik dan ilmiah. Tantangan tersebut meliputi:

1. Keterbatasan Data: Banyak sistem fisik yang kompleks memiliki data yang sangat terbatas atau sulit diperoleh. Dalam situasi seperti ini, PIML dapat memanfaatkan hukum fisika untuk mengisi celah informasi.
2. Interpretabilitas: Model ML tradisional sering kali dianggap sebagai “kotak hitam” karena sulit untuk memahami bagaimana prediksi dibuat. Dengan memasukkan hukum fisika sebagai bagian dari proses pembelajaran, PIML menawarkan model yang lebih transparan dan dapat dijelaskan.
3. Generalisasi: Dengan pengetahuan fisika sebagai panduan, model PIML lebih mampu menangani skenario baru atau kondisi yang tidak terwakili dalam data pelatihan.

Baca juga: Membongkar Misteri Evolusi: Teori Assembly yang Menghubungkan Fisika dan Biologi

Bagaimana PIML Bekerja?

PIML bekerja dengan mengintegrasikan hukum fisika melalui beberapa metode utama:

1. Augmentasi Ruang Fitur
   Metode ini melibatkan penggabungan parameter atau variabel fisik ke dalam ruang fitur model ML. Misalnya, dalam aplikasi pemantauan kondisi mesin, parameter seperti kecepatan rotasi atau tekanan dapat digunakan sebagai input tambahan untuk meningkatkan akurasi prediksi.
2. Regularisasi Berbasis Fisika
   Pendekatan ini menggunakan fungsi loss yang mencakup penalti untuk pelanggaran hukum fisika. Misalnya, PINNs menggunakan persamaan diferensial sebagai bagian dari fungsi loss untuk memastikan hasil prediksi tetap konsisten dengan hukum alam.
3. Desain Arsitektur Berbasis Fisika
   Dalam metode ini, arsitektur algoritma ML dirancang untuk merefleksikan prinsip-prinsip fisika. Contohnya adalah penggunaan jaringan neural dengan lapisan yang merepresentasikan transformasi fisik seperti Fourier Transform atau Wavelet Transform.
4. Transfer Learning Berbasis Fisika
   Transfer learning memungkinkan model yang telah dilatih pada domain tertentu untuk digunakan kembali pada domain lain dengan sedikit penyesuaian. Dalam PIML, domain awal sering kali berbasis simulasi fisika, sehingga model dapat memanfaatkan pengetahuan tersebut untuk aplikasi baru.

Aplikasi PIML dalam Pemantauan Kondisi

Salah satu bidang yang mendapatkan manfaat besar dari PIML adalah Condition Monitoring (CM), yaitu proses pemantauan kondisi aset seperti mesin atau struktur untuk mendeteksi kerusakan atau anomali sebelum terjadi kegagalan. Beberapa contoh aplikasi PIML dalam CM meliputi:

1. Pemantauan Getaran: Dengan menggunakan data getaran dari sensor, PIML dapat mendeteksi kerusakan pada bantalan mesin atau gearbox dengan akurasi tinggi.
2. Perkiraan Umur Pakai: Model PIML dapat digunakan untuk memperkirakan umur pakai komponen seperti baterai lithium-ion atau alat pemotong berdasarkan hukum degradasi fisik.
3. Pemantauan Struktural: Dalam aplikasi seperti jembatan atau bangunan, PIML dapat membantu mendeteksi kerusakan struktural melalui analisis data deformasi atau tekanan.

Tantangan dan Keterbatasan

Meskipun menjanjikan, PIML bukan tanpa tantangan:

1. Kompleksitas Komputasi: Integrasi hukum fisika sering kali meningkatkan kompleksitas algoritma, sehingga membutuhkan sumber daya komputasi yang lebih besar.
2. Ketergantungan pada Pengetahuan Fisika: Keberhasilan PIML sangat bergantung pada ketersediaan dan akurasi hukum fisika yang digunakan. Jika hukum fisika tidak lengkap atau salah, model dapat menghasilkan prediksi yang keliru.
3. Kesulitan Optimasi: Penggabungan regulasi berbasis fisika dapat membuat lanskap fungsi loss menjadi lebih kompleks, sehingga proses optimasi menjadi lebih sulit.

Masa Depan Physics-Informed Machine Learning

Dengan kemajuan teknologi komputasi dan ketersediaan data yang semakin meningkat, masa depan PIML tampak cerah. Beberapa arah penelitian yang menjanjikan meliputi:

• Integrasi dengan Quantum Computing: Quantum Machine Learning (QML) dapat memberikan kecepatan dan efisiensi tambahan untuk aplikasi PIML.
• Automated Physics Discovery: Penggunaan ML untuk menemukan hukum fisika baru dari data eksperimen.
• Hybrid Models: Kombinasi antara simulasi fisika tradisional dan pendekatan berbasis data untuk menghasilkan model yang lebih akurat dan efisien.

Kesimpulan

Physics-Informed Machine Learning adalah langkah revolusioner dalam dunia prediksi dan analisis data. Dengan menggabungkan kekuatan algoritma ML dengan pengetahuan mendalam tentang hukum fisika, PIML membuka peluang baru untuk memahami dan memodelkan sistem kompleks dengan cara yang lebih akurat dan efisien. Walaupun masih menghadapi tantangan teknis dan komputasi, potensi teknologi ini tidak dapat diabaikan—terutama dalam aplikasi teknik dan ilmiah seperti pemantauan kondisi aset kritis.

Sebagai penutup, PIML bukan hanya tentang membuat prediksi; ini adalah tentang memahami dunia kita dengan cara yang lebih mendalam dan ilmiah. Dengan terus berkembangnya penelitian di bidang ini, kita mungkin akan melihat aplikasi teknologi ini di berbagai bidang lain di masa depan—dari eksplorasi luar angkasa hingga energi terbarukan.

Daftar Pustaka

1. Lagaris, I. E.; Likas, A.; Fotiadis, D. I. (1998). Artificial Neural Networks for Solving Ordinary and Partial Differential Equations. IEEE Transactions on Neural Networks, 9(5), 987–1000. Memperkenalkan pendekatan awal penggunaan neural network untuk menyelesaikan persamaan diferensial dengan memastikan kondisi batas terpenuhi secara otomatis arXiv+1.
2. Raissi, M.; Perdikaris, P.; Karniadakis, G. E. (2017/2019). Physics-Informed Neural Networks: A Deep Learning Framework for Solving Forward and Inverse Problems Involving Nonlinear Partial Differential Equations. Journal of Computational Physics, 378, 686–707. Mengembangkan konsep PINNs yang menggabungkan hukum fisika sebagai bagian dari fungsi loss saat pelatihan jaringan neural ResearchGate+13arXiv+13GitHub+13.
3. Cuomo, S.; Schiano di Cola, V.; Giampaolo, F.; Rozza, G.; Raissi, M.; Piccialli, F. (2022). Scientific Machine Learning Through Physics–Informed Neural Networks: Where we are and What’s next. Mengulas berbagai varian PINNs, termasuk PCNN, variational hp-VPINN, CPINN, serta tantangan dan masa depan dalam kerangka scientific machine learning arXiv+2ACM Digital Library+2.
4. Wikipedia Contributors. Physics-informed neural networks (diakses minggu lalu). Menjelaskan konsep PINNs sebagai pendekatan meshfree untuk menyelesaikan PDE dengan menggabungkan data dan hukum fisika, sekaligus membahas otomasi diferensiasi dan tantangan seperti optimasi dan generalisasi MDPI+15Wikipedia+15ISU Sites+15.