HUBUNGAN ILMU BIOLOGI DAN ARTIFICIAL INTELLIGENCE

HUBUNGAN ILMU BIOLOGI DAN ARTIFICIAL INTELLIGENCE
Oleh : Lyna Faizatin Nihayah (4401422036)

Pada 1800-an, “naturalis” mempelajari ilmu alam interdisipliner, menggabungkan pengamatan dari biologi, geologi, dan fisika untuk menggambarkan alam. Hari ini pada peringatan 200 tahun kelahiran Darwin, setelah puluhan tahun menghasilkan “ilmu alam” yang sangat terspesialisasi, studi sains sekali lagi menjadi lebih interdisipliner, menggabungkan bidang-bidang yang sebelumnya berbeda untuk menciptakan “biologi baru” . Inti dari biologi baru adalah reintegrasi berbagai subdisiplin biologi dengan integrasi yang lebih besar dengan ilmu fisika dan komputasi, matematika dan teknik untuk merancang pendekatan baru untuk masalah “tradisional” pada tingkat sistem baru, pendekatan interdisipliner dan holistik dan kuantitatif. Biologi baru tidak akan menggantikan penelitian yang sedang dilakukan sekarang, karena penelitian dasar masih merupakan fondasi dari biologi baru. Setiap disiplin biologi berkontribusi pada dunia dan saling melengkapi. Sistem biologis sangat kompleks sehingga penemuan baru yang besar mungkin terjadi, seringkali dari setiap disiplin biologi. Kontribusi lain dari Neobiologi adalah fokus pada keterkaitan antara penemuan-penemuan dalam subdisiplin biologi, yang kemudian “dirangkai” menjadi “arsitektur biologis” yang lebih lengkap (zubaidah, 2019).
Ekonomi global saat ini berada di puncak perubahan besar, sebanding dengan adanya revolusi industri pertama atau pengembangan perakitan produksi, atau bahkan penemuan microchip. Kemajuan teknologi telah memungkinkan otomatisasi di hampir semua bidang. Pada saat yang sama, memiliki perangkat pintar di berbagai belahan dunia telah mengarah pada tingkat konektivitas yang sebelumnya tak terbayangkan. Di antara berbagai tantangan yang dihadapi saat ini, yang terbesar adalah bagaimana cara membentuk Revolusi Industri Kelimat (juga dikenal sebagai Industri 5.0) yang dimulai pada permulaan abad ini. Teknologi dan metode baru yang secara dasar menggabungkan dunia fisik, digital, dan biouujkllogis akan mengubah umat manusia (Tjandrawinata, 2016). Pada abad ini, biologi menghadapi pertanyaan tentang bagaimana menerapkan pengetahuan lama dan baru untuk mengatasi masalah mendesak saat ini, termasuk krisis lingkungan yang disebabkan oleh perubahan iklim global, pengasaman laut, hilangnya keanekaragaman hayati dan pengenalan spesies asing, kekhawatiran serius bagi kesehatan manusia, penyakit baru yang muncul. dan epidemi, kebutuhan mendesak untuk pertanian dan produksi biofuel, dan isu-isu lain yang menantang dunia biologi. Tantangan biologi abad 21 membutuhkan integrasi metode dan hasil dari berbagai cabang biologi, seperti genetika, perkembangan, fisiologi, ekologi, evolusi, dan teknik, informasi, dan metode dari disiplin lain, seperti teknik, ilmu komputer, fisika. , kimia, matematika, dan ilmu geologi dan atmosfer (zubaidah, 2019).
Artificial Intelligence adalah bagian dari ilmu komputer yang mempelajari bagaimana membuat mesin (komputer) bekerja seperti manusia, atau bahkan lebih baik dari manusia. Mengidentifikasi dan memodelkan proses pemikiran manusia dan merancang mesin untuk meniru perilaku manusia (Kesuma, 2013). Artificial Intelligence diyakini mampu untuk memecahkan masalah yang dihadapi bidang biologi dengan lebih mudah. Sudah banyak penelitian yang mengusung tema Artificial intelligence untuk memecahkan masalah hari ini bahkan di masa depan.
Penggunaan bioteknologi dalam industri obat dan farmasi merupakan perkembangan yang paling berpengaruh dalam dunia teknologi abad ke-21. Untuk memahami biologi, memberantas penyakit dan menjaga kesehatan dan kekuatan, bioteknologi telah mencapai tingkat yang sangat tinggi dalam menemukan rahasia kehidupan dan memanipulasi kehidupan. Mencapai tujuan yang dijanjikan oleh bioteknologi dalam industri farmasi memerlukan alat untuk mengidentifikasi struktur molekul, membuat molekul aktif dan mengembangkan bentuk terapi baru dan ekstensif, seperti imunoterapi, terapi sel, dan organisme dengan sel yang dimodifikasi secara genetik. Bioteknologi mendasari hampir semua proses bioterapi farmasi di era 4.0. Teknik ini banyak digunakan untuk mengolah berbagai bahan biologis yang dapat digunakan untuk mengobati berbagai jenis penyakit, terutama penyakit yang mematikan. Bioteknologi modern menggunakan mikroorganisme yang dimodifikasi secara genetik seperti Escherichia coli, ragi untuk menghasilkan senyawa biologis seperti antibiotik dan insulin sintetis, dan sel mamalia untuk menghasilkan antibodi monoklonal. Baru-baru ini, hewan transgenik atau tanaman transgenik juga digunakan dalam bioteknologi farmasi untuk produksi obat-obatan. Bidang aplikasi bioteknologi lain yang menjanjikan adalah pengembangan diagnostik molekuler. Ini mengarah pada terapi pribadi yang disesuaikan dengan genom pasien. Misalnya, wanita dengan kanker payudara yang sel kankernya mengekspresikan protein HER2 dapat menerima Herceptin. Herceptin adalah obat pertama yang disetujui untuk digunakan pada pasien kanker payudara dengan tes diagnostik yang sesuai, yaitu pasien yang mengekspresikan protein HER2, yang merupakan target obat (Tjandrawinata, 2016) Ada beberapa teknologi artificial intelligence yang sedang dikembangkan saat ini dalam bidang bioteknologi ;
Sistem short palindromic repeat (CRISPR)/CRISPR-associated protein (Cas) 9 yang berkerumun secara teratur diselingi. Tujuan jangka panjang peneliti biomedis adalah mengembangkan cara yang efisien dan andal untuk membuat perubahan yang ditargetkan secara tepat dalam genom sel hidup. Sistem CRISPR/Cas9 telah berkembang pesat dalam waktu yang sangat singkat dan telah digunakan untuk menargetkan sejumlah gen penting dalam berbagai sel dan organisme, termasuk manusia, bakteri, ikan zebra, cacing C. elegans, tanaman, Xenopus tropicalis, dan ragi. , Drosophila terbang, monyet, kelinci, babi, tikus dan tikus. Beberapa peneliti telah menggunakan metode ini untuk membuat mutasi titik (penghapusan atau penyisipan) pada gen target spesifik dengan satu gRNA. Perkembangan terbaru yang menarik adalah penggunaan versi dCas9 dari sistem CRISPR/Cas9 untuk menargetkan domain protein untuk regulasi transkripsi, modifikasi epigenetik, dan pencitraan mikroskopis lokus genomik spesifik. Alat pengeditan dan penyelarasan genom ini telah sangat meningkatkan kemampuan kami untuk mempelajari patogenesis penyakit dan memperbaiki mutasi dan fenotipe penyakit. Menggunakan panduan RNA pendek, Cas9 dapat secara tepat ditargetkan ke daerah DNA tertentu dan bertindak sebagai enzim endonuklease yang efisien untuk membuat pemutusan DNA untai ganda. Selama 20 tahun terakhir, CRISPR telah berevolusi dari “alat pengurutan DNA dengan fungsi biologis yang tidak diketahui” menjadi “editor genom” yang sangat menjanjikan dan telah berhasil digunakan dalam eksperimen menggunakan berbagai macam sel dan organisme. Teknologi pengeditan genom ini juga dapat diterapkan pada biologi sintetik, skrining genom fungsional, modulasi transkripsi, dan terapi gen. (Tjandrawinata, 2016).

Aplikasi Herbal Ekspert System
Identifikasi penyakit yang akurat sangat diperlukan untuk mengetahui penyakit saat ini. Diagnosis yang salah dapat menyebabkan seseorang menderita rasa sakit yang konstan. Pemberian obat kimia yang tidak tepat juga dapat menimbulkan penyakit baru. Jamu adalah obat yang telah diakui aman dikonsumsi untuk mengobati penyakit dan memiliki sedikit efek samping.
Artificial Intelligence adalah cabang ilmu komputer yang mempelajari bagaimana membuat mesin (komputer) bekerja sebaik apa yang dilakukan manusia dan bahkan lebih baik dari manusia. Mengenali dan memodelkan proses pemikiran manusia dan merancang mesin untuk meniru perilaku manusia. Rancangan Sistem Pakar Herbal ini, menggunakan bidang kecerdasan buatan (AI) Sistem Pakar. Sistem pakar adalah sistem yang digunakan untuk menyalin keahlian seseorang. Makalah ini mengeksplorasi penggunaan kecerdasan buatan (AI) dalam pendeteksian penyakit menggunakan sistem pakar. Sistem Pakar Herbal menggunakan algoritma genetika untuk meningkatkan aplikasi untuk hasil yang lebih detail dan akurat. Algoritma genetika adalah algoritma pencarian yang didasarkan pada mekanisme seleksi ilmiah dan genetika ilmiah, yang digunakan sebagai algoritma pencarian parameter yang optimal (Kesuma, 2013).
Artificial Immune System
adalah bagian dari Bio-Inspired Computing, yang menggunakan metafora sistem kekebalan vertebrata untuk menghasilkan solusi atau perspektif baru untuk masalah yang sangat kompleks. Algoritma ClonalG adalah salah satu algoritma AIS untuk menyelesaikan tugas optimasi berdasarkan prinsip estimasi populasi. Pada pekerjaan ini dilakukan penelitian dan implementasi algoritma ClonalG dan diuji solusinya untuk menyelesaikan Traveling Salesman Problem (TSP). Implementasi dilakukan pada lingkungan pengembangan Visual C# dengan kasus uji masalah TSP sebanyak 1 node. sampai 666. knot. . Dengan parameter populasi tetap 50 dan jumlah evaluasi 100.000, algoritma ini diamati konvergen pada setiap kasus uji. Sebuah aplikasi memiliki konsistensi runtime yang berbanding lurus dengan jumlah node. Menurut evaluasi, berat optimal diperoleh di Burma1 dengan 1 tip, sedangkan berat optimal tidak diperoleh pada kasus lainnya. Keluaran program kemudian dibandingkan dengan hasil pengujian alat OatTools menggunakan algoritma yang sama, menunjukkan bahwa keluaran program memperoleh nilai pembobotan yang lebih baik untuk semua kasus uji. (Perbasari, Santoso, Mandala, & Supriana, 2014)
Jaringan saraf tiruan
JST adalah sistem komputer yang arsitektur dan operasinya terinspirasi oleh pengetahuan tentang neuron biologis di otak. Istilah JST digunakan karena jaringan syaraf tiruan ini diimplementasikan oleh program komputer yang dapat melakukan beberapa proses perhitungan selama proses pembelajaran, cara kerja jaringan syaraf tiruan meniru otak manusia (Siang 2009). Salah satu contoh peminjaman ide dari jaringan syaraf biologis adalah adanya elemen pemrosesan JST yang saling berhubungan dan beroperasi secara paralel. Ini meniru jaringan saraf biologis yang dibentuk oleh sel-sel saraf (neuron).
Algoritma Genetika
AG merupakan metode adaptif yang sering digunakan untuk menyelesaikan pencarian nilai dalam suatu masalah optimasi (Suyanto 2005). Algoritma ini didasarkan pada proses genetik makhluk hidup; yaitu, perkembangan generasi dalam populasi alami yang secara bertahap mengikuti proses seleksi alam, atau “survival of the fittest”. Dengan meniru teori evolusi ini, AG dapat digunakan untuk menemukan masalah di dunia nyata. Algoritma ini bekerja dengan populasi individu, yang masing-masing mewakili solusi yang mungkin untuk masalah tersebut. Pada bagian ini, individu diwakili oleh nilai fitness, yang membantu untuk menemukan solusi terbaik untuk masalah yang ada. AG pertama kali dikembangkan oleh John Holland pada tahun 1970 di New York.

Referensi :

Kesuma, C. (2013). Penerapan Sistem Pakar Identifikasi Penyakit Berbasis Algoritma Genetika. Evolusi.
Perbasari, a., Santoso, O., Mandala, R., & Supriana, I. (2014). Studi dan Implementasi Algoritma Terinspirasi Sistem Imun: Clonal Selection Algorithm. KNSI2014-381.
Tjandrawinata, R. R. (2016). Industri 4.0 ; Revolusi Industri Abad Ini dan Pengaruhnya di Bidang Kesehatan dan Bioteknologi.
zubaidah, S. (2019). Pendidikan biologi dalam Perkembangan Revolusi Industri.

Link video Youtube : https://youtu.be/tEAliJYIeeI