Aplikasi Kecerdasan Buatan dalam Sistem Teknik: Sebuah Tinjauan

Kemajuan pesat Kecerdasan Buatan (AI) telah secara mendalam mengubah desain, operasi, dan optimasi sistem teknik kontemporer. Tinjauan ini secara kritis mengkaji cakupan, metodologi, dan dampak aplikasi AI di berbagai domain teknik utama, termasuk teknik mesin, elektro, sipil, industri, dan komputer. Dengan mengacu pada literatur ilmiah terkini, studi ini menyintesis bagaimana machine learning, deep learning, jaringan saraf, algoritma evolusioner, dan sistem kendali cerdas diintegrasikan ke dalam proses teknik untuk prediksi, optimasi, otomasi, deteksi kesalahan, dan dukungan keputusan. Perhatian khusus diberikan pada aplikasi seperti manufaktur cerdas, pemeliharaan prediktif, pemantauan kesehatan struktur, sistem tenaga dan energi, robotika, transportasi, dan infrastruktur cerdas. Tinjauan ini juga membahas teknologi pendukung seperti big data, Internet of Things (IoT), dan sistem siber-fisik yang memfasilitasi solusi teknik berbasis AI. Selain menyoroti peningkatan kinerja dan efisiensi, studi ini secara kritis membahas tantangan utama, termasuk kualitas data, interpretabilitas model, kompleksitas komputasi, pertimbangan etis, dan keandalan sistem. Dengan mengidentifikasi tren yang berlaku, kesenjangan penelitian, dan arah masa depan, tinjauan ini menyediakan referensi komprehensif bagi peneliti dan praktisi yang ingin memahami dan memajukan peran AI dalam sistem teknik.

Tinjauan ini mengadopsi pendekatan sintesis literatur sistematis, dengan mengacu pada karya ilmiah terkini untuk mengkaji aplikasi AI di berbagai domain teknik. Fokusnya adalah metodologi AI inti seperti machine learning, deep learning, jaringan saraf, algoritma evolusioner, dan sistem kendali cerdas. Sintesis ini mencakup integrasinya ke dalam proses teknik untuk prediksi, optimasi, otomasi, deteksi kesalahan, dan dukungan keputusan. Teknologi pendukung seperti big data, IoT, dan sistem siber-fisik juga dianalisis sebagai fasilitator solusi berbasis AI. Metodologi ini mencakup penilaian kritis terhadap peningkatan kinerja, efisiensi, dan tantangan seperti kualitas data, interpretabilitas model, kompleksitas komputasi, pertimbangan etis, dan keandalan sistem.