Biomaterial, juga dikenal sebagai bahan hayati, merujuk pada substansi yang telah dihasilkan atau dirancang untuk berinteraksi dengan sistem biologis, baik untuk tujuan medis seperti terapi (pengobatan, perbaikan, penggantian fungsi jaringan tubuh) maupun untuk tujuan diagnostik. Sebagai disiplin ilmu, biomaterial telah ada sekitar lima puluh tahun, dan bidang studi yang berkaitan dengan biomaterial dikenal sebagai ilmu biomaterial atau rekayasa biomaterial. Selama sejarahnya, ilmu biomaterial telah mengalami pertumbuhan yang stabil dan signifikan, dengan banyak perusahaan mengalokasikan sumber daya yang besar untuk pengembangan produk baru. Studi biomaterial melibatkan unsur-unsur dari berbagai bidang seperti kedokteran, biologi, kimia, teknik jaringan tubuh, dan ilmu material.

Penting untuk memahami perbedaan antara biomaterial dan bahan biologis seperti tulang, yang dihasilkan oleh sistem biologis. Selain itu, penting juga untuk memperhatikan bahwa definisi biomaterial mencakup aspek biokompatibilitas, karena kecocokannya dalam aplikasi tertentu bisa bervariasi. Sebuah biomaterial yang biokompatibel untuk satu aplikasi mungkin tidak sesuai untuk aplikasi lainnya.

Ikhtisar Biomaterial

Biomaterial dapat berasal dari sumber alami atau disintesis di laboratorium menggunakan berbagai teknik kimia yang melibatkan komponen seperti logam, polimer, keramik, atau material komposit. Biasanya, biomaterial ini digunakan atau dimodifikasi untuk aplikasi medis, sehingga mencakup struktur hidup atau perangkat biomedis yang dapat melakukan, menambah, atau menggantikan fungsi organ alami sebagian atau sepenuhnya.

Fungsi biomaterial bisa bersifat pasif, seperti dalam penggunaan katup jantung, atau memiliki sifat bioaktif yang lebih interaktif, seperti pada implan pinggul yang dilapisi hidroksiapatit. Selain itu, biomaterial juga berperan penting dalam aplikasi sehari-hari seperti dalam kedokteran gigi, prosedur bedah, dan pengobatan. Sebagai contoh, alat medis yang mengandung produk farmasi dapat ditempatkan di dalam tubuh untuk memberikan pelepasan obat secara bertahap. Selain itu, biomaterial juga dapat berupa jaringan autograf, allograf, atau xenograf yang digunakan sebagai bahan untuk transplantasi.

Aktivitas Biologis 

Kemampuan biomaterial yang telah dirancang untuk menstimulasi respons fisiologis yang mendukung kinerja dan fungsi biomaterial dikenal sebagai aktivitas biologis. Istilah ini paling sering digunakan dalam konteks gelas bioaktif dan keramik bioaktif, yang merujuk pada kemampuan bahan tersebut untuk berinteraksi secara efektif dengan jaringan sekitarnya, baik untuk mendukung pertumbuhan tulang (osseokonduktif) maupun merangsang pembentukan tulang baru (osseoproduktif).

Biasanya, biomaterial untuk implan tulang dirancang agar merangsang pertumbuhan tulang sambil secara bertahap terurai oleh cairan tubuh sekitarnya. Karena itu, penting untuk memiliki biokompatibilitas yang baik, kekuatan yang memadai, dan laju pelarutan yang optimal. Evaluasi umumnya dilakukan dengan mengukur tingkat biomineralisasi di permukaan biomaterial, yang mencerminkan pembentukan lapisan hidroksiapatit sebagai indikator interaksi yang berhasil dengan jaringan biologis.

Self-assembly mengacu pada pengelompokan partikel secara spontan seperti atom, molekul, koloid, dan misel, tanpa pengaruh eksternal. Partikel-partikel ini membentuk susunan yang besar dan stabil secara termodinamika dengan struktur yang terdefinisi dengan baik, menyerupai sistem kristal yang terlihat dalam metalurgi dan mineralogi. Perakitan sendiri molekuler lazim terjadi dalam sistem biologis, membentuk struktur kompleks yang menginspirasi pengembangan biomaterial dengan sifat mekanik yang unggul. Fenomena ini semakin banyak digunakan dalam sintesis kimia dan nanoteknologi. Contohnya termasuk kristal molekuler, kristal cair, koloid, misel, dan monolayer yang dirakit sendiri, semuanya menunjukkan struktur yang sangat teratur melalui pengorganisasian diri.

Self-assembly (Perakitan sendiri)

Perakitan mandiri mengacu pada pengelompokan partikel secara spontan seperti atom, molekul, koloid, dan misel, tanpa pengaruh eksternal. Partikel-partikel ini membentuk susunan yang besar dan stabil secara termodinamika dengan struktur yang terdefinisi dengan baik, menyerupai sistem kristal yang terlihat dalam metalurgi dan mineralogi. Perakitan mandiri molekul lazim dalam sistem biologis, membentuk struktur kompleks yang menginspirasi pengembangan biomaterial dengan sifat mekanik unggul. Fenomena ini semakin banyak dimanfaatkan dalam sintesis kimia dan nanoteknologi. Contohnya termasuk kristal molekuler, kristal cair, koloid, misel, dan lapisan tunggal yang tersusun sendiri, semuanya menunjukkan struktur yang sangat teratur melalui pengorganisasian mandiri.

Structural Hierarchy

Hampir semua bahan dapat dilihat sebagai terstruktur secara hierarkis, karena perubahan skala spasial membawa mekanisme deformasi dan kerusakan yang berbeda. Namun, pada bahan biologis, organisasi hierarkis ini melekat pada struktur mikro. Salah satu contoh pertama dari hal ini, dalam sejarah biologi struktural, adalah pekerjaan hamburan sinar-X awal pada struktur hirarkis rambut dan wol oleh Astbury dan Woods. Pada tulang, misalnya, kolagen adalah blok bangunan dari matriks organik, triple helix dengan diameter 1,5 nm. Molekul tropokolagen ini disisipkan dengan fase mineral (hidroksiapatit, kalsium fosfat) membentuk fibril yang menggulung menjadi heliks dengan arah yang bergantian. “Osteon” ini adalah blok bangunan dasar tulang, dengan distribusi fraksi volume antara fase organik dan mineral sekitar 60/40. Pada tingkat kompleksitas yang lain, kristal hidroksiapatit adalah trombosit mineral yang memiliki diameter sekitar 70 hingga 100 nm dan ketebalan 1 nm. Mereka awalnya berinti pada celah di antara fibril kolagen.

Demikian pula, hierarki cangkang abalon dimulai pada tingkat nano, dengan lapisan organik yang memiliki ketebalan 20 hingga 30 nm. Lapisan ini dilanjutkan dengan kristal tunggal aragonit (polimorf CaCO3) yang terdiri dari “batu bata” dengan dimensi 0,5 dan diakhiri dengan lapisan sekitar 0,3 mm (mesostruktur). Kepiting adalah arthropoda, yang karapasnya terbuat dari komponen keras termineralisasi (menunjukkan patahan rapuh) dan komponen organik yang lebih lembut yang sebagian besar terdiri dari kitin. Komponen rapuh tersusun dalam pola heliks. Masing-masing “batang” mineral ini (diameter 1 μm) mengandung fibril protein-kitin dengan diameter sekitar 60 nm. Fibril ini terbuat dari kanal berdiameter 3 nm yang menghubungkan bagian dalam dan luar cangkang.
 

Disadur dari: en.wikipedia.org

Biomekanika, sebuah cabang biofisika, meneliti aspek mekanis dari sistem biologis, menganalisis struktur, fungsi, dan gerakannya di berbagai tingkatan, dari seluruh organisme hingga sel dan organel sel. Ilmu ini menggunakan prinsip-prinsip mekanika untuk menyelidiki fenomena biologis.

Di zaman sekarang, mekanika komputasi melampaui mekanika tradisional, yang mencakup berbagai fenomena fisik termasuk kimia, perpindahan panas dan massa, serta rangsangan listrik dan magnet.

Istilah "biomekanika," yang diciptakan pada tahun 1899, berasal dari kata Yunani "bios" yang berarti "hidup" dan "mēchanikē" yang berarti "mekanika," yang mencerminkan fokusnya pada pemahaman prinsip-prinsip mekanis yang mendasari pergerakan dan struktur organisme hidup.

Subbidang Biomekanik

• Mekanika Biofluida

Mekanika biofluida menyelidiki aliran cairan gas dan cair dalam organisme biologis. Contoh yang menonjol adalah studi tentang aliran darah dalam sistem kardiovaskular manusia, yang sering kali dimodelkan menggunakan persamaan matematika seperti persamaan Navier – Stokes. Pada tingkat mikroskopis, sel darah merah secara signifikan mempengaruhi dinamika cairan, mengubah asumsi tentang darah sebagai cairan yang tidak dapat dimampatkan. Bidang studi lainnya melibatkan respirasi manusia dan penerapannya dalam merancang perangkat mikrofluida.

• Biotribologi

Bidang ini berfokus pada studi tentang gesekan, keausan, dan pelumasan dalam sistem biologis, khususnya pada persendian manusia seperti pinggul dan lutut. Ini melibatkan analisis mekanika kontak dan tribologi, termasuk kerusakan bawah permukaan akibat interaksi permukaan selama gerakan, yang relevan dalam evaluasi tulang rawan yang direkayasa jaringan.

• Biomekanik Komparatif

Biomekanik komparatif menerapkan prinsip-prinsip biomekanik pada organisme non-manusia untuk mendapatkan wawasan tentang anatomi dan fungsi manusia atau untuk memahami adaptasi dan peran ekologi organisme lain. Ini mencakup studi tentang penggerak, makan, dan adaptasi hewan, sering kali menghubungkan dengan ekologi, neurobiologi, dan paleontologi.

• Biomekanik Komputasi

Bidang ini menggunakan alat komputasi teknik, seperti analisis elemen hingga, untuk mempelajari mekanisme sistem biologis. Model komputasi dan simulasi membantu dalam memprediksi hubungan antara parameter yang sulit diuji secara eksperimental dan digunakan dalam simulasi bedah untuk perencanaan, bantuan, dan pelatihan.

• Biomekanik Kontinum

Biomekanik kontinum melibatkan analisis biomaterial dan biofluida menggunakan konsep dari mekanika kontinum. Ini mempertimbangkan struktur hierarki biomaterial dan mengklasifikasikannya menjadi jaringan keras dan lunak, menganalisis perilaku mekanisnya dari tingkat molekuler hingga jaringan.

• Neuromekanik

Neuromekanik mempelajari bagaimana otak dan sistem saraf berinteraksi untuk mengontrol gerakan tubuh. Ini menyelidiki tugas motorik, adaptasi motorik, dan mekanisme pembelajaran menggunakan alat penangkapan gerak yang dikombinasikan dengan rekaman saraf.

• Biomekanik Tumbuhan

Subbidang ini menerapkan prinsip biomekanik untuk mempelajari tumbuhan, organ, dan selnya. Mulai dari memahami ketahanan tanaman terhadap tekanan lingkungan hingga mengeksplorasi perkembangan dan morfogenesis pada skala sel dan jaringan.

• Biomekanik Olahraga

Biomekanik olahraga menerapkan prinsip mekanis untuk menganalisis pergerakan manusia dalam olahraga. Hal ini bertujuan untuk meningkatkan kinerja atletik, mencegah cedera, dan mengoptimalkan teknik menggunakan metode dari teknik mesin dan listrik, ilmu komputer, dan analisis gaya berjalan.

• Biomekanik Vaskular

Biomekanik vaskular berfokus pada deskripsi perilaku mekanis jaringan pembuluh darah, yang penting dalam memahami penyakit kardiovaskular. Ini melibatkan mempelajari geometri kompleks, kondisi beban, dan sifat material jaringan pembuluh darah, mengingat sifat dinamisnya yang dipengaruhi oleh faktor fisiologis dan lingkungan.

Subbidang Biomekanik Terapan Lainnya Termasuk

• Alometri
• Penggerak hewan & analisis gaya berjalan
• Biotribologi
• Mekanika biofluida
• Biomekanik kardiovaskular
• Biomekanik komparatif
• Biomekanik komputasi
• Ergonomi
• Biomekanik Forensik
• Rekayasa faktor manusia & biomekanik kerja
• Biomekanik cedera
• Implan (pengobatan), Ortotik & Prostesis
• Kinestetik
• Kinesiologi (kinetika + fisiologi)
• Biomekanik muskuloskeletal & ortopedi
• Rehabilitasi
• Dinamika tubuh yang lembut
• Biomekanik olahraga

Sejarah Singkat

Pada zaman kuno, Aristoteles, murid Plato, sering dianggap sebagai tokoh biomekanik paling awal karena studinya di bidang anatomi hewan. Dia menulis "De Motu Animalium" atau "On the Movement of Animals," yang mengeksplorasi aspek mekanis tubuh hewan. Aristoteles memandang tubuh hewan sebagai sistem mekanis dan mendalami pertanyaan fisiologis, seperti perbedaan antara membayangkan dan melakukan tindakan. Selain itu, dalam "On the Parts of Animals", ia secara akurat menggambarkan mekanisme gerak peristaltik di ureter untuk pengangkutan urin dari ginjal ke kandung kemih.

Kekaisaran Romawi menyaksikan pergeseran ke arah pencarian teknologi dibandingkan pencarian filosofis, yang mengarah pada munculnya tokoh penting berikutnya dalam bidang biomekanik, Galen (129 M-210 M). Galen, seorang dokter yang melayani Marcus Aurelius, menulis "On the Function of the Parts," sebuah karya penting tentang anatomi manusia yang menjadi teks medis standar untuk 1.400 tahun berikutnya.

 Aplikasi

Biomekanik mencakup studi spektrum luas, mulai dari mekanisme seluler hingga pergerakan dan pertumbuhan anggota tubuh, serta sifat mekanik jaringan lunak dan tulang. Penelitian di bidang biomekanik mencakup berbagai bidang, termasuk menyelidiki gaya yang bekerja pada anggota tubuh, mempelajari aerodinamika penerbangan burung dan serangga, mengeksplorasi hidrodinamika ikan yang berenang, dan memeriksa pergerakan berbagai bentuk kehidupan, dari sel hingga seluruh organisme. Seiring dengan meningkatnya pemahaman kita tentang perilaku fisiologis jaringan hidup, biomekanik berkontribusi terhadap kemajuan dalam rekayasa jaringan dan pengembangan perawatan yang ditingkatkan untuk berbagai kondisi seperti kanker.

Dalam bidang sistem muskuloskeletal manusia, biomekanik memainkan peran penting. Penelitian di bidang ini menggunakan alat seperti platform gaya untuk menganalisis gaya reaksi tanah pada manusia dan videografi inframerah untuk melacak lintasan penanda yang menempel pada tubuh, sehingga memungkinkan studi tentang gerakan tiga dimensi manusia. Selain itu, elektromiografi digunakan untuk menyelidiki aktivasi otot dan respons terhadap kekuatan dan gangguan eksternal.

Selain itu, biomekanik dapat diterapkan secara luas dalam industri ortopedi, khususnya dalam desain implan ortopedi untuk sendi manusia, komponen gigi, fiksasi eksternal, dan tujuan medis lainnya. Biotribologi, sebuah aspek penting dari biomekanik ortopedi, berfokus pada penilaian kinerja dan fungsionalitas biomaterial yang digunakan dalam implan ini. Hal ini memainkan peran penting dalam meningkatkan desain dan produksi biomaterial yang sukses untuk aplikasi medis dan klinis, seperti tulang rawan yang direkayasa jaringan. Diskusi mengenai dampak pembebanan dinamis pada sambungan juga dibahas secara luas dalam penelitian biomekanik.

Disadur dari: en.wikipedia.org

Bioinformatika adalah bidang keilmuan multidisiplin yang berfokus pada pengembangan metode dan perangkat lunak untuk memahami data biologis, terutama ketika berhadapan dengan kumpulan data yang besar dan rumit. Bidang ini mengintegrasikan prinsip-prinsip dari biologi, kimia, fisika, ilmu komputer, pemrograman komputer, teknik informasi, matematika, dan statistik untuk menganalisis dan menginterpretasikan informasi biologis. Proses analisis dan interpretasi data selanjutnya ini umumnya dikenal sebagai biologi komputasi.

Teknik komputasi, statistik, dan pemrograman komputer digunakan untuk melakukan analisis simulasi komputer terhadap pertanyaan biologis. Teknik-teknik ini melibatkan penggunaan "jalur" analisis spesifik, terutama yang lazim dalam genomik, untuk tugas-tugas seperti identifikasi gen dan deteksi polimorfisme nukleotida tunggal (SNP). Pipeline semacam itu sangat penting dalam meningkatkan pemahaman mengenai dasar-dasar genetik penyakit, adaptasi yang unik, sifat-sifat yang diinginkan (terutama pada spesies pertanian), dan kesenjangan di antara populasi. Bioinformatika juga mencakup proteomik, yang bertujuan untuk menguraikan prinsip-prinsip organisasi yang melekat pada asam nukleat dan sekuens protein.

Pemrosesan gambar dan sinyal memfasilitasi ekstraksi wawasan yang berharga dari sejumlah besar data mentah. Dalam genetika, teknik-teknik ini membantu dalam mengurutkan dan membuat anotasi genom serta mengidentifikasi mutasi. Penambangan teks literatur biologi dan pengembangan ontologi biologi dan gen merupakan bagian dari bioinformatika, membantu dalam pengorganisasian dan pengajuan pertanyaan data biologi. Selain itu, hal ini juga berkontribusi pada analisis ekspresi dan regulasi gen dan protein. Alat bioinformatika memungkinkan perbandingan, analisis, dan interpretasi data genetik dan genom, sehingga berkontribusi pada pemahaman yang lebih dalam tentang aspek evolusi biologi molekuler.

Dalam skala yang lebih luas, bioinformatika membantu analisis dan kategorisasi jalur dan jaringan biologis, komponen penting dalam biologi sistem. Selain itu, bioinformatika juga memfasilitasi simulasi dan pemodelan DNA, RNA, protein, dan interaksi biomolekuler dalam biologi struktural.

Sejarah

Istilah "bioinformatika" pertama kali diciptakan oleh Paulien Hogeweg dan Ben Hesper pada tahun 1970 untuk menggambarkan studi tentang proses informasi dalam sistem kehidupan. Ini memposisikan bioinformatika sebagai bidang yang sebanding dengan biokimia, yang berfokus pada proses kimia dalam sistem biologis.

Bioinformatika dan biologi komputasi muncul sebagai disiplin ilmu yang terutama berkaitan dengan analisis data biologis, khususnya rangkaian DNA, RNA, dan protein. Bidang ini mengalami pertumbuhan yang signifikan mulai pertengahan tahun 1990an, didorong oleh kemajuan seperti Proyek Genom Manusia dan peningkatan dalam teknologi pengurutan DNA.

Untuk mendapatkan wawasan yang bermakna dari data biologis, program perangkat lunak yang memanfaatkan algoritma dari berbagai disiplin ilmu seperti teori grafik, kecerdasan buatan, penambangan data, dan pemrosesan gambar sangatlah penting. Landasan teoritis yang mendasari algoritma ini meliputi matematika diskrit, teori kontrol, teori informasi, dan statistik.

Urutan dari Bioinformatika

Kemajuan signifikan telah dicapai dalam teknologi pengurutan sejak selesainya Proyek Genom Manusia. Laboratorium kini mampu mengurutkan materi genetik dalam jumlah besar dengan biaya dan waktu yang lebih murah dibandingkan sebelumnya. Saat ini, genom lengkap dapat diurutkan dengan biaya $1.000 atau kurang.

Peran penting komputer dalam biologi molekuler menjadi jelas dengan tersedianya rangkaian protein, yang dipelopori oleh Frederick Sanger pada awal tahun 1950an. Perbandingan manual dari beberapa sekuens terbukti tidak praktis, yang mengarah pada pengembangan database sekuens protein oleh pionir seperti Margaret Oakley Dayhoff. Elvin A. Kabat juga memberikan kontribusi signifikan dengan merilis rangkaian antibodi dalam jumlah besar pada tahun 1970-an.

Pada tahun 1970-an, teknik pengurutan DNA diterapkan pada bakteriofag MS2 dan øX174, yang mengarah pada pengungkapan ciri-ciri genetik yang terkenal melalui analisis statistik. Studi-studi ini menunjukkan potensi bioinformatika untuk memberikan wawasan berharga ke dalam sistem biologis.

Tujuan

Bioinformatika telah berevolusi untuk mengatasi analisis dan interpretasi data biologis yang beragam, yang bertujuan untuk memahami bagaimana aktivitas seluler berubah dalam berbagai kondisi penyakit. Hal ini melibatkan pengintegrasian data biologis mentah untuk membentuk pemahaman yang komprehensif, termasuk urutan nukleotida dan asam amino, domain protein, dan struktur.

Sub-disiplin utama dalam bioinformatika dan biologi komputasi mencakup pengembangan program komputer untuk mengakses, mengelola, dan memanfaatkan berbagai jenis informasi secara efisien, serta menciptakan algoritma matematika baru dan ukuran statistik untuk menilai hubungan dalam kumpulan data besar. Contohnya termasuk prediksi gen, prediksi struktur/fungsi protein, dan pengelompokan urutan protein.

Tujuan utama bioinformatika adalah untuk meningkatkan pemahaman proses biologis melalui teknik komputasi intensif, seperti pengenalan pola, penambangan data, pembelajaran mesin, dan visualisasi. Bidang penelitian utama meliputi penyelarasan urutan, perakitan genom, desain obat, prediksi struktur protein, dan pemodelan ekspresi dan interaksi gen.

Bioinformatika melibatkan pembuatan database, algoritma, komputasi, dan teknik statistik untuk mengatasi tantangan formal dan praktis yang timbul dari pengelolaan dan analisis data biologis. Kemajuan dalam penelitian genomik dan molekuler, ditambah dengan teknologi informasi, telah menghasilkan data dalam jumlah besar, mendorong pengembangan pendekatan matematika dan komputasi untuk menguraikan proses biologis.

Aktivitas bioinformatika yang umum mencakup pemetaan dan analisis rangkaian DNA/protein, menyelaraskan rangkaian untuk perbandingan, dan membuat/melihat model struktur protein 3-D.

Analisis Sequence

Sejak pengurutan bakteriofag Phage Φ-X174 pada tahun 1977, sejumlah besar rangkaian DNA organisme telah diterjemahkan dan diarsipkan dalam database. Urutan ini diteliti untuk mengidentifikasi gen yang bertanggung jawab untuk mengkode protein, gen RNA, urutan pengatur, motif struktural, dan urutan berulang. Membandingkan gen di dalam atau antar spesies dapat mengungkap kesamaan fungsi protein atau hubungan antar spesies, sehingga membantu pembangunan pohon filogenetik menggunakan sistematika molekuler. Karena banyaknya data, analisis manual terhadap urutan DNA menjadi tidak praktis sejak lama. Akibatnya, program komputer seperti BLAST secara rutin digunakan untuk mencari secara berurutan, mengakses data dari lebih dari 260.000 organisme yang mengandung lebih dari 190 miliar nukleotida pada tahun 2008.

Analisis Ekspresi Gen

Analisis ekspresi gen melibatkan penentuan tingkat aktivitas berbagai gen, yang sering kali diukur dengan tingkat mRNA. Teknik seperti microarray, pengurutan tag sekuens cDNA yang diekspresikan, dan RNA-Seq biasanya digunakan untuk tujuan ini. Namun, metode-metode ini rentan terhadap kebisingan dan bias, sehingga memerlukan pengembangan alat statistik untuk mengekstrak sinyal yang bermakna dari data throughput tinggi.

Analisis Ekspresi Protein

Analisis ekspresi protein menggunakan microarray protein dan spektrometri massa throughput tinggi untuk mengidentifikasi protein yang ada dalam sampel biologis. Serupa dengan analisis ekspresi gen, metode ini menghadapi tantangan seperti noise dan kompleksitas statistik dalam analisis data.

Analisis Regulasi

Regulasi gen adalah proses multifaset yang dipengaruhi oleh berbagai faktor, termasuk sinyal ekstraseluler dan elemen genom. Alat bioinformatika membantu dalam mempelajari daerah promotor dan elemen penambah untuk memahami peran mereka dalam mengatur ekspresi gen. Data ekspresi digunakan untuk menyimpulkan pola regulasi gen, yang sering kali menggunakan algoritme pengelompokan untuk mengidentifikasi gen yang diekspresikan bersama dan elemen regulasi.

Analisis Organisasi Seluler

Berbagai metode telah dikembangkan untuk memeriksa distribusi spasial organel, gen, protein, dan komponen seluler lainnya. Sistem klasifikasi yang disebut ontologi gen, khususnya kategori komponen seluler, telah dibuat untuk mendokumentasikan lokalisasi subseluler di seluruh basis data biologis.

Mikroskopi dan Analisis Gambar:

Pencitraan mikroskopis memungkinkan visualisasi organel dan molekul di dalam sel, membantu dalam identifikasi kelainan yang terkait dengan penyakit.

Lokalisasi Protein

Menentukan lokasi protein membantu memprediksi fungsinya. Proses ini, yang dikenal sebagai prediksi fungsi protein, bergantung pada identifikasi lokalisasi subseluler protein. Sebagai contoh, protein yang ditemukan dalam nukleus mungkin terlibat dalam regulasi gen, sementara protein yang berada dalam mitokondria mungkin berperan dalam respirasi sel. Sumber daya seperti basis data lokasi subseluler protein dan alat prediksi memfasilitasi analisis ini.

Organisasi Kromatin Nuklir

Eksperimen penangkapan konformasi kromosom dengan kecepatan tinggi, seperti Hi-C dan ChIA-PET, memberikan wawasan tentang struktur tiga dimensi dan organisasi kromatin di dalam nukleus. Tantangan bioinformatika di bidang ini meliputi penggambaran domain genom, seperti Topologically Associating Domains (TAD), yang secara spasial terorganisir di dalam nukleus.

Bioinformatika Struktural

Memahami struktur protein adalah aspek penting dalam bioinformatika, dengan inisiatif seperti Penilaian Kritis Prediksi Struktur Protein (CASP) yang memfasilitasi kompetisi global untuk mengevaluasi model protein yang diajukan oleh kelompok penelitian.

Urutan Asam Amino:

Urutan linier asam amino dalam suatu protein, yang dikenal sebagai struktur primernya, mudah diturunkan dari urutan gen DNA yang sesuai. Meskipun struktur primer biasanya menentukan struktur 3D protein, terdapat pengecualian, seperti protein yang salah lipatan dalam kondisi seperti ensefalopati spongiform sapi. Detail struktural tambahan mencakup struktur sekunder, tersier, dan kuaterner, dengan prediksi fungsi protein masih menjadi masalah yang menantang.

Homologi:

Baik dalam bioinformatika genomik dan struktural, homologi memainkan peran kunci. Dalam analisis genom, ini membantu memprediksi fungsi gen berdasarkan kesamaan antar urutan gen. Dalam bioinformatika struktural, ini membantu mengidentifikasi daerah kritis untuk pembentukan struktur dan interaksi protein, seringkali melalui pemodelan homologi menggunakan struktur protein yang diketahui.

Biologi Jaringan dan Sistem

Analisis jaringan mengeksplorasi hubungan dalam jaringan biologis, mengintegrasikan beragam tipe data seperti gen, protein, dan molekul kecil. Biologi sistem menggunakan simulasi komputer untuk menganalisis dan memvisualisasikan proses seluler yang kompleks, termasuk jaringan metabolisme, jalur transduksi sinyal, dan jaringan pengatur gen. Kehidupan buatan dan simulasi evolusi virtual mencari wawasan tentang proses evolusi.

Informatika Keanekaragaman Hayati

Bidang ini berkaitan dengan pengumpulan dan analisis data keanekaragaman hayati, termasuk database taksonomi dan data mikrobioma. Metode analisis berkisar dari filogenetik hingga alat identifikasi spesies, dengan fokus yang semakin besar pada ekologi makro untuk memahami hubungan keanekaragaman hayati dengan ekologi dan dampak terhadap manusia, seperti perubahan iklim.

Disadur dari: en.wikipedia.org

Sebuah Sistem Kontrol Terdistribusi (DCS) adalah sistem kontrol yang terkomputerisasi untuk sebuah proses atau pabrik biasanya dengan banyak loop kontrol, di mana kontroler otonom tersebar di seluruh sistem, tetapi tidak ada kontrol pengawasan operator sentral. Hal ini berbeda dengan sistem yang menggunakan kontroler terpusat; baik kontroler diskret yang terletak di ruang kontrol sentral atau dalam komputer sentral. Konsep DCS meningkatkan keandalan dan mengurangi biaya instalasi dengan memusatkan fungsi kontrol dekat pabrik proses, dengan pemantauan dan pengawasan jarak jauh.

Sistem kontrol terdistribusi pertama kali muncul dalam industri proses besar, bernilai tinggi, dan kritis terhadap keamanan, dan menarik karena pabrikan DCS akan menyediakan baik tingkat kontrol lokal maupun peralatan pengawasan pusat sebagai paket terintegrasi, sehingga mengurangi risiko integrasi desain. Saat ini, fungsionalitas Sistem Pengawasan dan Akuisisi Data (SCADA) dan sistem DCS sangat mirip, tetapi DCS cenderung digunakan di pabrik proses kontinu besar di mana keandalan dan keamanan tinggi penting, dan ruang kontrol tidak jauh secara geografis. Banyak sistem kontrol mesin memiliki properti serupa dengan sistem kontrol pabrik dan proses.

Struktur

Struktur utama dari DCS adalah keandalannya karena distribusi pemrosesan kontrol di sekitar node-node dalam sistem. Ini mengurangi risiko kegagalan prosesor tunggal. Jika sebuah prosesor gagal, itu hanya akan mempengaruhi satu bagian dari proses pabrik, berbeda dengan kegagalan komputer sentral yang akan mempengaruhi seluruh proses. Distribusi kekuatan komputasi ini juga memastikan waktu pemrosesan kontrol yang cepat dengan menghilangkan kemungkinan jeda jaringan dan pemrosesan pusat.

Diagram yang menyertainya adalah model umum yang menunjukkan level-manufaktur fungsional menggunakan kontrol terkomputerisasi. Level 0 berisi perangkat lapangan seperti sensor aliran dan suhu, dan elemen kontrol akhir, seperti katup kontrol. Level 1 berisi modul Input/Output (I/O) terindustrialisasi, dan prosesor elektronik terdistribusi mereka. Level 2 berisi komputer pengawas, yang mengumpulkan informasi dari node prosesor pada sistem, dan menyediakan layar kontrol operator. Level 3 adalah level kontrol produksi, yang tidak secara langsung mengontrol proses, tetapi berkaitan dengan pemantauan produksi dan pemantauan target. Level 4 adalah level penjadwalan produksi.

Level 1 dan 2 adalah level fungsional dari DCS tradisional, di mana semua peralatan merupakan bagian dari sistem terintegrasi dari satu pabrikan. Level 3 dan 4 tidak secara ketat merupakan kontrol proses dalam arti tradisional, tetapi di mana kontrol produksi dan penjadwalan berlangsung.

Poin Poin Teknis

• Node prosesor dan tampilan grafis operator terhubung melalui jaringan properti atau standar industri, dan keandalan jaringan ditingkatkan dengan kabel redundansi ganda melalui rute-rute yang beragam. Topologi terdistribusi ini juga mengurangi jumlah kabel lapangan dengan menempatkan modul I/O dan prosesor terkait mereka dekat dengan pabrik proses.
• Prosesor menerima informasi dari modul input, memproses informasi, dan menentukan tindakan kontrol yang akan disinyalir oleh modul output. Masukan dan keluaran lapangan dapat berupa sinyal analog seperti loop arus DC 4-20 mA atau sinyal dua keadaan yang beralih antara "hidup" atau "mati", seperti kontak relay atau sakelar semikonduktor.
• DCS terhubung ke sensor dan aktuator dan menggunakan kontrol setpoint untuk mengatur aliran material melalui pabrik. Aplikasi khas adalah kontrol PID yang diumpani oleh flow meter dan menggunakan katup kontrol sebagai elemen kontrol akhir. DCS mengirimkan setpoint yang dibutuhkan oleh proses ke kontroler yang menginstruksi sebuah katup untuk beroperasi sehingga proses mencapai dan tetap berada pada setpoint yang diinginkan.
• Kilang minyak besar dan pabrik kimia memiliki ribuan titik I/O dan menggunakan DCS yang sangat besar. Proses tidak terbatas pada aliran fluida melalui pipa saja, tetapi juga dapat mencakup mesin kertas dan kontrol kualitas terkaitnya, pengendali kecepatan variabel, pusat kontrol motor, kiln semen, operasi pertambangan, fasilitas pengolahan bijih, dan banyak lagi.
• DCS dalam aplikasi yang sangat andal dapat memiliki prosesor ganda yang redundan dengan beralih "panas" saat terjadi kegagalan, untuk meningkatkan keandalan sistem kontrol.
• Meskipun 4-20 mA telah menjadi standar penandaan lapangan utama, sistem DCS modern juga dapat mendukung protokol digital fieldbus, seperti Foundation Fieldbus, profibus, HART, modbus, PC Link, dan lainnya.
• DCS modern juga mendukung aplikasi jaringan saraf dan logika fuzzy. Penelitian terbaru berfokus pada sintesis pengontrol terdistribusi optimal, yang mengoptimalkan suatu kriteria kontrol H-infinity atau kriteria kontrol H 2.

Aplikasi yang umum

Sistem kendali terdistribusi (DCS) adalah sistem khusus yang digunakan dalam proses manufaktur yang bersifat kontinyu atau berorientasi batch.

Proses di mana DCS dapat digunakan meliputi:

• Pabrik kimia
• Petrokimia (minyak) dan kilang
• Pabrik pulp dan kertas (lihat juga: sistem kendali mutu QCS)
• Kontrol boiler dan sistem pembangkit listrik
• Pembangkit listrik tenaga nuklir
• Sistem pengendalian lingkungan
• Sistem pengelolaan air
• Instalasi pengolahan air
• Pabrik pengolahan limbah
• Pengolahan makanan dan makanan
• Agrokimia dan pupuk
• Logam dan tambang
• Manufaktur mobil
• Pabrik proses metalurgi
• Manufaktur farmasi
• Pabrik pemurnian gula
• Aplikasi pertanian

Sejarah

• Evolusi Operasi Kontrol Proses

Kontrol proses pabrik industri besar telah mengalami evolusi yang signifikan dari waktu ke waktu. Awalnya, kontrol dikelola dari panel lokal yang terletak di dekat pabrik proses. Namun, pengaturan ini memerlukan pengawasan manusia yang ekstensif untuk memantau panel-panel yang tersebar ini, yang mengakibatkan kurangnya pengawasan proses yang komprehensif. Selanjutnya, perkembangan logisnya adalah mengirimkan semua pengukuran pabrik ke ruang kontrol pusat yang dikelola secara terus menerus. Hal ini pada dasarnya memusatkan fungsi kontrol dari panel-panel yang terlokalisasi, menawarkan manfaat seperti pengurangan kebutuhan tenaga kerja dan peningkatan tinjauan proses. Dalam pengaturan ini, pengontrol sering kali diposisikan di belakang panel ruang kontrol, dan output kontrol otomatis dan manual diteruskan kembali ke pabrik. Namun demikian, meskipun memberikan kontrol terpusat, pengaturan ini kurang fleksibel karena setiap loop kontrol memerlukan perangkat keras pengontrolnya sendiri, yang menyebabkan operator harus bergerak terus menerus di dalam ruang kontrol untuk memantau bagian proses yang berbeda.

Dengan munculnya prosesor elektronik dan tampilan grafis, menjadi mungkin untuk mengganti pengontrol diskrit dengan algoritme berbasis komputer yang digunakan pada jaringan rak input / output yang dilengkapi dengan prosesor kontrol mereka sendiri. Sistem ini dapat disebarkan ke seluruh pabrik dan berkomunikasi dengan tampilan grafis di ruang kontrol. Hal ini menandai munculnya sistem kontrol terdistribusi (DCS).

Pengenalan DCS memfasilitasi interkoneksi tanpa batas dan konfigurasi ulang kontrol pabrik, termasuk loop bertingkat dan interlock, serta integrasi yang mudah dengan sistem komputer produksi lainnya. DCS memungkinkan penanganan alarm tingkat lanjut, pencatatan peristiwa otomatis, menghilangkan kebutuhan akan catatan fisik seperti perekam grafik, memfasilitasi jaringan rak kontrol untuk mengurangi kebutuhan pemasangan kabel, dan memberikan gambaran umum yang komprehensif tentang status pabrik dan tingkat produksi.

Disadur dari: en.wikipedia.org

Logika fuzzy adalah jenis logika yang memungkinkan variabel memiliki nilai kebenaran berkisar antara 0 dan 1, mengakomodasi konsep kebenaran parsial. Tidak seperti logika Boolean, di mana variabel dibatasi pada nilai 0 atau 1, logika fuzzy mengakui kemungkinan adanya nilai kebenaran perantara. Konsep logika fuzzy diperkenalkan pada tahun 1965 oleh Lotfi Zadeh dengan usulannya tentang teori himpunan fuzzy. Namun, eksplorasi logika fuzzy dimulai pada tahun 1920-an dengan kedok logika bernilai tak terbatas, terutama oleh para sarjana seperti Łukasiewicz dan Tarski.

Logika fuzzy didasarkan pada pemahaman bahwa pengambilan keputusan manusia sering kali melibatkan informasi yang tidak tepat dan non-numerik. Memanfaatkan model fuzzy atau himpunan fuzzy, ini memberikan kerangka matematis untuk menangani ketidakjelasan dan ketidaktepatan. Model-model ini dapat secara efektif mengenali, mewakili, menafsirkan, dan memanipulasi data yang kurang pasti. Logika fuzzy dapat diterapkan di berbagai domain, mulai dari teori kontrol hingga kecerdasan buatan. Hal ini memungkinkan sistem untuk beroperasi secara efektif dalam lingkungan di mana logika biner tradisional mungkin gagal karena ketidakpastian dan ketidaktepatan dalam data.

Ringkasan Mengenai Logika Fuzzy

Logika klasik beroperasi dalam kerangka proposisi yang benar atau salah. Namun, pada kenyataannya, ada situasi di mana jawabannya mungkin berbeda-beda, misalnya saat melakukan survei terhadap sekelompok individu mengenai persepsi mereka terhadap warna. Dalam kasus seperti ini, kebenaran muncul sebagai hasil penalaran dari pengetahuan yang tidak lengkap atau parsial, dimana tanggapan sampel diposisikan pada suatu spektrum. Meskipun probabilitas dan derajat kebenaran berkisar dari 0 hingga 1, keduanya memiliki tujuan berbeda dalam logika fuzzy. Derajat kebenaran berfungsi sebagai model matematika untuk ketidakjelasan, sedangkan probabilitas digunakan sebagai model matematika untuk ketidaktahuan.

Dalam aplikasi praktis, logika fuzzy dapat digunakan untuk mendefinisikan berbagai sub-rentang variabel kontinu. Misalnya, dalam sistem pengukuran suhu untuk rem anti-lock, fungsi keanggotaan yang berbeda dapat menggambarkan rentang suhu tertentu yang penting untuk kontrol rem. Setiap fungsi memberikan nilai kebenaran dalam kisaran 0 hingga 1 untuk nilai suhu yang sama, sehingga membantu dalam menentukan strategi kontrol rem yang tepat. Teori himpunan fuzzy menawarkan kerangka kerja untuk merepresentasikan ketidakpastian dalam skenario seperti itu.

Selain itu, variabel linguistik sering digunakan dalam aplikasi logika fuzzy untuk menyatakan aturan dan fakta menggunakan nilai non-numerik. Misalnya, variabel "usia" mungkin memiliki nilai seperti "muda" dan kebalikannya, "tua". Untuk memperluas jangkauan nilai linguistik, pengubah seperti "agak" atau "agak" dapat digunakan, sehingga menghasilkan istilah seperti "agak tua" atau "agak muda". Pendekatan linguistik ini membantu dalam menangkap ekspresi nilai fuzzy yang bernuansa.

Sistem Fuzzy

Sistem Mamdani merupakan sistem berbasis aturan yang paling terkenal. Sistem ini menggunakan aturan-aturan berikut:

• Fuzzifikasi

Fuzzifikasi adalah proses penugasan nilai numerik masukan sistem ke dalam himpunan fuzzy dengan tingkat keanggotaan tertentu. Tingkat keanggotaan ini dapat berada di dalam interval [0,1]. Jika nilainya 0, maka nilai tersebut tidak termasuk dalam himpunan fuzzy yang diberikan, dan jika nilainya 1, maka nilai tersebut sepenuhnya termasuk dalam himpunan fuzzy. Setiap nilai antara 0 dan 1 mewakili tingkat ketidakpastian bahwa nilai tersebut termasuk dalam himpunan. Himpunan fuzzy ini umumnya dijelaskan dengan kata-kata, sehingga dengan menugaskan masukan sistem ke dalam himpunan fuzzy, kita dapat merasionalkannya dengan cara yang alami secara linguistik.

• Operator Logika Fuzzy

Logika fuzzy bekerja dengan nilai keanggotaan dengan cara yang meniru logika Boolean.

• Aturan IF-THEN

Aturan IF-THEN memetakan nilai kebenaran masukan atau yang dihitung ke nilai kebenaran keluaran yang diinginkan.

• De-fuzzifikasi

Tujuannya adalah untuk mendapatkan variabel kontinu dari nilai kebenaran fuzzy.

• Sistem Takagi-Sugeno-Kang (TSK)

Sistem TSK mirip dengan Mamdani, tetapi proses de-fuzzifikasi disertakan dalam pelaksanaan aturan fuzzy. Aturan-aturan ini juga disesuaikan, sehingga konsekuensinya dari aturan tersebut direpresentasikan melalui fungsi polinomial (biasanya konstan atau linear).

Konsensus Input dan Aturan Fuzzy

Sistem logika fuzzy menghasilkan output berupa konsensus dari semua masukan dan semua aturan, sehingga sistem logika fuzzy dapat berperilaku baik ketika nilai-nilai masukan tidak tersedia atau tidak dapat dipercaya. Bobot dapat secara opsional ditambahkan ke setiap aturan dalam basis aturan, dan bobot dapat digunakan untuk mengatur seberapa besar pengaruh aturan terhadap nilai output. Bobot aturan ini dapat didasarkan pada prioritas, keandalan, atau konsistensi masing-masing aturan. Bobot aturan ini bisa bersifat statis atau dapat berubah secara dinamis, bahkan berdasarkan output dari aturan lain.

Aplikasi Logika Fuzzy

Logika fuzzy digunakan dalam sistem kontrol untuk memungkinkan para ahli memberikan aturan yang samar seperti "jika Anda dekat dengan stasiun tujuan dan bergerak cepat, tingkatkan tekanan rem kereta"; aturan-aturan samar ini kemudian dapat diperinci secara numerik dalam sistem.

Banyak aplikasi awal yang sukses dari logika fuzzy diimplementasikan di Jepang. Salah satu aplikasi yang mencolok adalah pada seri 1000 Subway Sendai, di mana logika fuzzy mampu meningkatkan ekonomi, kenyamanan, dan presisi perjalanan. Ini juga telah digunakan untuk pengenalan tulisan tangan di komputer saku Sony, bantuan penerbangan helikopter, kontrol sistem kereta bawah tanah, peningkatan efisiensi bahan bakar mobil, kontrol mesin cuci dengan satu tombol, kontrol daya otomatis pada penyedot debu, dan pengenalan awal gempa bumi melalui Institut Seismologi Biro Meteorologi, Jepang.

Kecerdasan Buatan

Jaringan saraf berbasis kecerdasan buatan dan logika fuzzy, ketika dianalisis, merupakan hal yang sama—logika dasar dari jaringan saraf adalah samar. Sebuah jaringan saraf akan menerima berbagai nilai masukan, memberikan bobot yang berbeda dalam kaitannya satu sama lain, menggabungkan nilai-nilai perantara sejumlah tertentu kali, dan sampai pada suatu keputusan dengan nilai tertentu. Tidak ada dalam proses tersebut yang menyerupai keputusan yang seperti pilihan antara satu atau lain yang merupakan ciri khas matematika non-samar, pemrograman komputer, dan elektronika digital.

Pada tahun 1980-an, para peneliti terbagi tentang pendekatan yang paling efektif untuk pembelajaran mesin: pembelajaran pohon keputusan atau jaringan saraf. Pendekatan pertama menggunakan logika biner, sesuai dengan perangkat keras tempatnya berjalan, tetapi meskipun dengan upaya besar tidak menghasilkan sistem yang cerdas. Jaringan saraf, sebaliknya, menghasilkan model yang akurat dari situasi kompleks dan segera ditemukan di berbagai perangkat elektronik. Mereka juga sekarang dapat diimplementasikan langsung pada chip mikro analog, dibandingkan dengan implementasi pseudo-analog sebelumnya pada chip digital. Efisiensi yang lebih besar dari ini mengimbangi ketepatan intrinsik yang lebih rendah dari analog dalam berbagai kasus penggunaan.

Pengambilan Keputusan Medis

Logika fuzzy adalah konsep penting dalam pengambilan keputusan medis. Karena data medis dan kesehatan dapat bersifat subjektif atau samar, aplikasi dalam domain ini memiliki potensi besar untuk mendapatkan manfaat dengan menggunakan pendekatan berbasis logika fuzzy. Logika fuzzy dapat digunakan dalam banyak aspek berbeda dalam kerangka pengambilan keputusan medis. Aspek-aspek tersebut termasuk dalam analisis citra medis, analisis sinyal biomedis, segmentasi citra atau sinyal, dan ekstraksi / seleksi fitur citra atau sinyal.

Pertanyaan terbesar dalam area aplikasi ini adalah seberapa banyak informasi yang berguna dapat diperoleh dengan menggunakan logika fuzzy. Tantangan utama adalah bagaimana cara mendapatkan data samar yang diperlukan. Ini menjadi lebih menantang ketika seseorang harus memperoleh data semacam itu dari manusia (biasanya, pasien). Seperti yang telah dikatakan "Amplop dari apa yang dapat dicapai dan apa yang tidak dapat dicapai dalam diagnosis medis, ironisnya, adalah hal yang samar sendiri." Bagaimana mendapatkan data samar, dan bagaimana memvalidasi akurasi data masih merupakan upaya yang sedang berlangsung, sangat terkait dengan penerapan logika fuzzy. Masalah menilai kualitas data samar adalah masalah yang sulit. Inilah sebabnya logika fuzzy merupakan kemungkinan yang sangat menjanjikan dalam aplikasi pengambilan keputusan medis tetapi masih memerlukan penelitian lebih lanjut untuk menc

Pengambilan Keputusan Medis

Logika fuzzy merupakan konsep penting dalam pengambilan keputusan medis. Karena data medis dan kesehatan seringkali bersifat subjektif atau samar, penggunaan pendekatan berbasis logika fuzzy memiliki potensi besar untuk memberikan manfaat yang signifikan dalam domain ini. Logika fuzzy dapat diterapkan dalam berbagai aspek pengambilan keputusan medis, seperti analisis citra medis, analisis sinyal biomedis, segmentasi citra atau sinyal, serta ekstraksi / seleksi fitur citra atau sinyal. Tantangan terbesar dalam area aplikasi ini adalah seberapa banyak informasi yang dapat diperoleh dengan menggunakan logika fuzzy. Salah satu tantangan utama adalah bagaimana mendapatkan data samar yang diperlukan. Hal ini menjadi lebih sulit ketika data tersebut harus diperoleh dari manusia (biasanya, pasien). Seperti yang dikatakan, "Amplop dari apa yang dapat dicapai dan apa yang tidak dapat dicapai dalam diagnosis medis, ironisnya, adalah hal yang samar."

Bagaimana cara mendapatkan data samar, dan bagaimana cara memvalidasi keakuratan data masih menjadi upaya yang terus berlangsung, yang sangat terkait dengan penerapan logika fuzzy. Masalah penilaian kualitas data samar merupakan masalah yang sulit. Oleh karena itu, logika fuzzy merupakan kemungkinan yang sangat menjanjikan dalam pengambilan keputusan medis namun masih memerlukan penelitian lebih lanjut untuk mencapai potensi penuhnya. Meskipun konsep penggunaan logika fuzzy dalam pengambilan keputusan medis sangat menarik, masih ada beberapa tantangan yang dihadapi pendekatan fuzzy dalam kerangka pengambilan keputusan medis.

Basis Data Fuzzy

Setelah hubungan samar didefinisikan, dimungkinkan untuk mengembangkan basis data relasional samar. Basis data relasional samar pertama, FRDB, muncul dalam disertasi Maria Zemankova (1983). Kemudian, beberapa model lain muncul seperti model Buckles-Petry, model Prade-Testemale, model Umano-Fukami, atau model GEFRED oleh J. M. Medina, M. A. Vila, dkk. Bahasa kueri samar telah didefinisikan, seperti SQLf oleh P. Bosc, dkk. dan FSQL oleh J. Galindo, dkk. Bahasa-bahasa ini mendefinisikan beberapa struktur untuk menyertakan aspek samar dalam pernyataan SQL, seperti kondisi samar, pembanding samar, konstanta samar, batasan samar, ambang samar, label linguistik, dll. Analisis Logis. Dalam logika matematika, ada beberapa sistem formal "logika samar", sebagian besar berada dalam keluarga logika samar t-norm.

Proposisi Logika Fuzzy dalam Logika Proposisional

Logika fuzzy adalah cabang penting dalam teori logika yang menggeneralisasi logika klasik dengan memperkenalkan gagasan tentang kebenaran parsial. Dalam konteks logika proposisional, terdapat beberapa logika fuzzy yang signifikan:

1. Logika fuzzy berbasis Monoidal t-norm (MTL) adalah sebuah axiomatisasi logika di mana konjungsi didefinisikan oleh t-norm yang kontinu dan implikasi didefinisikan sebagai residu dari t-norm. Model-modelnya berkorespondensi dengan aljabar MTL yang merupakan kisi residuated linear pre-komutatif terbatas.
2. Logika fuzzy proposisional dasar (BL) merupakan perluasan dari logika MTL di mana konjungsi didefinisikan oleh t-norm yang kontinu, dan implikasi juga didefinisikan sebagai residu dari t-norm. Model-modelnya berkorespondensi dengan aljabar BL.
3. Logika fuzzy Łukasiewicz adalah perluasan dari logika fuzzy dasar BL di mana konjungsi standar adalah t-norm Łukasiewicz. Model-modelnya berkorespondensi dengan aljabar MV.
4. Logika fuzzy Gödel adalah perluasan dari BL di mana konjungsi adalah t-norm Gödel (minimum). Model-modelnya disebut sebagai aljabar G.
5. Logika fuzzy produk adalah perluasan dari BL di mana konjungsi adalah t-norm produk. Model-modelnya disebut sebagai aljabar produk.
6. Logika fuzzy dengan sintaksis dievaluasi (kadang disebut logika Pavelka) adalah generalisasi lebih lanjut dari logika fuzzy matematis. Di sini, sintaks dievaluasi artinya setiap formula memiliki evaluasi.
7. Logika Predikat dalam Logika Fuzzy

Seperti halnya logika predikat dibangun dari logika proposisional, logika predikat fuzzy memperluas sistem fuzzy dengan kuantifikasi universal dan eksistensial. Semantik dari kuantifikasi universal dalam logika fuzzy t-norm adalah infimum derajat kebenaran dari contoh subformula yang dikuantifikasi, sementara semantik dari kuantifikasi eksistensial adalah supremum dari yang sama.

Isu Pengambilan Keputusan 

Pertanyaan tentang subset yang dapat diputuskan dan subset yang dapat dienumerasi secara rekursif merupakan masalah penting dalam matematika dan logika klasik. Namun, untuk teori himpunan fuzzy, perluasan dari definisi-definisi ini menjadi suatu perhatian. Upaya pertama dalam arah tersebut dilakukan oleh E.S. Santos dengan gagasan tentang mesin Turing fuzzy, algoritma fuzzy Markov normal, dan program fuzzy. Namun, definisi yang diajukan dipertanyakan oleh L. Biacino dan G. Gerla. Definisi yang diusulkan oleh mereka mengaitkan himpunan fuzzy yang dapat dienumerasi secara rekursif dengan logika fuzzy.

Mereka mengemukakan teorema bahwa teori fuzzy yang "axiomatizable" adalah dapat dienumerasi secara rekursif, dan teori yang "axiomatizable" dan lengkap adalah dapat diputuskan. Namun, untuk mendukung "tesis Gereja" untuk matematika fuzzy, diperlukan perluasan dari gagasan-gagasan ini tentang gramatika fuzzy dan mesin Turing fuzzy. Hal ini juga merupakan pertanyaan terbuka untuk menemukan suatu perluasan dari teorema Gödel ke dalam logika fuzzy berdasarkan definisi-definisi tersebut.

Disadur dari: en.wikipedia.org

Umpan balik terjadi ketika output dari suatu sistem diarahkan kembali sebagai input, membentuk sirkuit atau loop di dalam sistem. Proses ini memungkinkan sistem untuk memberi umpan balik ke dalam dirinya sendiri. Namun, menerapkan gagasan sebab-akibat pada sistem umpan balik memerlukan pertimbangan yang cermat.

Penalaran sebab-akibat yang sederhana menjadi tantangan dalam sistem umpan balik karena setiap sistem mempengaruhi sistem lainnya, menghasilkan argumen yang melingkar. Oleh karena itu, menganalisis sistem secara keseluruhan menjadi penting, karena penalaran sebab-akibat tradisional mungkin tidak dapat diterapkan. Seperti yang didefinisikan oleh Webster, umpan balik dalam bisnis melibatkan pengiriman informasi evaluatif atau korektif tentang suatu tindakan, peristiwa, atau proses kembali ke sumber asli atau sumber pengendali.

Sejarah Feedback

Mekanisme pengaturan sendiri telah ada sejak zaman kuno, dan konsep umpan balik mulai muncul dalam teori ekonomi di Inggris pada abad ke-18. Namun, hal ini tidak diakui secara universal sebagai konsep abstrak dan oleh karena itu tetap tidak memiliki nama pada saat itu.

Perangkat umpan balik buatan yang paling awal dikenal adalah katup pelampung, yang ditemukan pada tahun 270 SM di Alexandria, Mesir, untuk mempertahankan air pada tingkat yang konstan. Perangkat ini mendemonstrasikan prinsip umpan balik: permukaan air yang rendah membuka katup, dan saat air naik, perangkat ini memberikan umpan balik untuk menutup katup setelah level yang diinginkan tercapai. Proses siklus ini berulang saat ketinggian air berfluktuasi.

Pengatur sentrifugal digunakan untuk mengatur jarak dan tekanan antara batu kincir di kincir angin sejak abad ke-17. Pada tahun 1788, James Watt mendesain pengatur sentrifugal pertama untuk digunakan pada mesin uap setelah mendapat saran dari mitra bisnisnya, Matthew Boulton. Inovasi ini diperlukan oleh kebutuhan akan kontrol kecepatan yang lebih tepat pada mesin uap yang digunakan untuk berbagai aplikasi.

Pada tahun 1868, James Clerk Maxwell menulis makalah penting berjudul "On governors", yang secara luas dianggap sebagai karya klasik dalam teori kontrol umpan balik. Makalah Maxwell secara signifikan berkontribusi pada pengembangan teori kontrol dan matematika umpan balik.

Istilah "umpan balik" muncul pada awal abad ke-20, khususnya dalam konteks sirkuit elektronik. Pada tahun 1912, para peneliti yang menggunakan amplifier elektronik awal telah menemukan bahwa mengumpan balik sebagian sinyal output ke sirkuit input akan meningkatkan amplifikasi tetapi juga menyebabkan efek yang tidak diinginkan, seperti melolong atau bernyanyi. Tindakan mengumpan balik sinyal ini memunculkan istilah "umpan balik" yang berbeda pada tahun 1920.

Bidang sibernetika, yang muncul pada tahun 1940-an, berfokus pada studi mekanisme umpan balik sebab akibat yang melingkar.

Meskipun telah digunakan secara luas, ada perdebatan yang sedang berlangsung mengenai definisi terbaik dari umpan balik. Beberapa ahli teori lebih memilih definisi "sirkularitas tindakan", sementara yang lain menekankan aspek praktis dari umpan balik sebagai informasi yang digunakan untuk mengubah kesenjangan antara tingkat aktual dan referensi parameter sistem.

Jenis Feedback

Sistem pengaturan mandiri mempunyai sejarah yang panjang, dengan konsep umpan balik yang muncul dalam teori ekonomi pada abad ke-18. Perangkat umpan balik buatan paling awal, katup pelampung yang dikembangkan pada 270 SM, mencontohkan prinsip umpan balik dengan mempertahankan ketinggian air melalui penyesuaian siklus. Khususnya, gubernur sentrifugal diperkenalkan pada abad ke-17 untuk mengatur batu giling kincir angin, dan desain gubernur sentrifugal James Watt pada tahun 1788 menandai tonggak sejarah dalam penerapan umpan balik pada mesin uap.

Makalah James Clerk Maxwell tahun 1868 tentang gubernur meletakkan dasar penting bagi teori kontrol umpan balik. Istilah umpan balik "positif" dan "negatif" diciptakan sebelum Perang Dunia II. Umpan balik positif, meningkatkan penguatan penguat, dan umpan balik negatif, menguranginya, diperkenalkan dalam desain penguat elektronik. Namun terdapat kebingungan mengenai definisinya sehingga menimbulkan perbedaan penafsiran di kalangan ulama.

Terminologi umpan balik bervariasi antar disiplin ilmu, dengan definisi yang mencerminkan perubahan parameter atau sifat dan valensi tindakan atau efek. Dikotomi antara penguatan atau hukuman positif dan negatif semakin memperumit penafsiran. Bahkan dalam suatu disiplin ilmu, umpan balik dapat diberi label berbeda berdasarkan pengukuran atau nilai referensi.

Meskipun sistem sederhana mungkin menunjukkan umpan balik positif atau negatif yang berbeda, sistem kompleks dengan banyak putaran tidak dapat diklasifikasikan. Dalam kasus seperti itu, properti umpan balik menawarkan wawasan terbatas mengenai perilaku sistem. Selain umpan balik positif dan negatif, sistem sering kali menunjukkan perpaduan keduanya, dengan dominasi yang bergeser antar frekuensi atau status sistem.

Sistem biologis menampilkan umpan balik bipolar, di mana umpan balik positif dan negatif berinteraksi secara timbal balik. Umpan balik memainkan peran penting dalam sistem digital, memfasilitasi pembaruan negara dan mendorong perilaku kompleks, mulai dari hasil yang kacau hingga hasil yang dapat diprediksi.

Aplikasi Feedback

• Mekanisme umpan balik memainkan peran penting di berbagai disiplin ilmu, memengaruhi perilaku sistem untuk memenuhi persyaratan tertentu. Dalam matematika dan sistem dinamis, umpan balik dapat menstabilkan, menyesuaikan respons, atau mempertahankan keteguhan, yang mengarah pada adaptasi sistem menuju tepi kekacauan.
• Dalam fisika, umpan balik bermanifestasi melalui interaksi antarpartikel, yang berkontribusi pada pengurangan kebisingan, kontrol sinyal, dan pengaturan kondisi eksperimental. Sistem yang dikendalikan oleh umpan balik termodinamika, yang sering dikaitkan dengan setan Maxwell, telah menarik perhatian karena implikasinya terhadap pengurangan entropi dan peningkatan kinerja.
• Sistem biologis sangat bergantung pada umpan balik untuk mempertahankan parameter dalam rentang optimal di tengah fluktuasi lingkungan. Sirkuit regulasi, yang mencakup loop umpan balik positif dan negatif, memastikan stabilitas sistem. Kegagalan dalam mekanisme umpan balik, seperti yang diamati pada kanker, dapat mengganggu fungsi jaringan dan kekebalan tubuh.
• Mekanisme umpan balik juga memainkan peran penting dalam regulasi genetik, mempertahankan homeostasis, dan menstabilkan populasi hewan. Dalam zimologi, umpan balik mengatur aktivitas enzim, sedangkan dalam psikologi, loop umpan balik mendasari respons perilaku terhadap rangsangan.
• Dalam ilmu iklim, loop umpan balik memengaruhi proses atmosfer, lautan, dan daratan, yang dicontohkan oleh loop umpan balik es-albedo. Teori kontrol secara ekstensif menggunakan umpan balik, terutama pada pengontrol PID, untuk mengatur dinamika sistem dan memastikan stabilitas.
• Teknik mesin menampilkan contoh historis pemanfaatan umpan balik, mulai dari katup pelampung kuno yang mengatur aliran air hingga sistem autopilot modern. Teknik elektronik menggunakan umpan balik dalam desain komponen elektronik, dengan umpan balik negatif yang meningkatkan stabilitas dan akurasi sistem.
• Dalam rekayasa perangkat lunak, loop umpan balik sangat penting untuk mengendalikan sistem perangkat lunak, memastikan sifat runtime, dan memandu adaptasi dan evolusi sistem. Loop otonom IBM mencontohkan aplikasi loop umpan balik dalam mendesain dan mengelola sistem perangkat lunak yang dinamis.

Disadur dari: en.wikipedia.org