PNLPNL

Jurnal PolimesinJurnal Polimesin

Model pembelajaran mesin secara luas digunakan untuk memprediksi sifat mekanik logam aluminium. Namun, akurasinya sering terhambat oleh kekurangan data uji tarik berkualitas tinggi, karena pengumpulan data eksperimental mahal dan memakan waktu. Untuk mengatasi keterbatasan ini, penelitian ini menggunakan Jaringan Adversarial Generatif (GAN) untuk menghasilkan data sintetis uji tarik untuk paduan aluminium, meningkatkan akurasi model prediktif. Dataset terdiri dari 200 sampel nyata yang berisi komposisi sembilan unsur kimia dan dua sifat mekanik—Tegangan Yield (YS) dan Tegangan Tarik Maksimum (UTS). Model GAN yang dilatih digunakan untuk menghasilkan 1.000 sampel sintetis, yang kesamaan statistiknya dengan dataset asli divalidasi menggunakan uji Kolmogorov-Smirnov (KS) dan analisis korelasi Pearson. Hasil menunjukkan bahwa semua variabel sintetis mempertahankan distribusi dan pola korelasi yang mirip dengan dataset asli. Untuk mengevaluasi dampak data sintetis terhadap akurasi prediksi, tiga algoritma pembelajaran mesin—Random Forest Regressor (RF), Gradient Boosting Regressor (GBR), dan Ada Boost Regressor (ABR)—diuji di bawah dua skema pelatihan: (1) data sintetis untuk pelatihan dan data nyata untuk pengujian, serta (2) data nyata untuk pelatihan dan pengujian. Model RF menunjukkan peningkatan terbesar dalam prediksi UTS, dengan penurunan 38,3% dan 46,3% dalam Mean Absolute Error (MAE) dan Root Mean Square Error (RMSE), masing-masing. Model GBR menunjukkan peningkatan signifikan dalam prediksi YS, dengan penurunan MAE dan RMSE sebesar 22,5% dan 28,3%. Hasil ini menunjukkan bahwa data sintetis yang dihasilkan oleh GAN sangat efektif dalam meningkatkan prediksi pembelajaran mesin sifat paduan aluminium, terutama ketika data eksperimental terbatas.

Penelitian ini menunjukkan bahwa GAN dapat secara efektif menghasilkan data uji tarik sintetis, secara signifikan meningkatkan akurasi model pembelajaran mesin untuk memprediksi sifat mekanik paduan aluminium.Data yang dihasilkan sangat mirip dengan dataset asli dalam distribusi statistik dan pola korelasi, seperti yang diverifikasi oleh uji KS dan analisis korelasi Pearson.Model pembelajaran mesin yang dilatih dengan data sintetis menunjukkan peningkatan akurasi yang signifikan, terutama pada prediksi UTS dan YS.Temuan ini menunjukkan potensi data sintetis yang dihasilkan oleh GAN untuk mengatasi tantangan kekurangan data dalam ilmu material, memungkinkan prediksi berbasis pembelajaran mesin yang lebih andal dan efisien.

Untuk mengembangkan penelitian lanjutan, pertama, peneliti dapat mengeksplorasi variasi arsitektur GAN lainnya, seperti Conditional GAN atau Wasserstein GAN, untuk meningkatkan kualitas data sintetis yang dihasilkan. Kedua, validasi data sintetis dengan eksperimen fisik harus dilakukan untuk memastikan bahwa prediksi berbasis data sintetis tetap akurat dalam konteks dunia nyata. Ketiga, pendekatan ini dapat diterapkan pada material lain selain paduan aluminium, seperti baja atau komposit, untuk memperluas penerapan metode ini dalam industri material. Dengan menggabungkan GAN dengan teknik optimisasi parameter lainnya, peneliti juga dapat mengidentifikasi kombinasi komposisi kimia yang optimal untuk mencapai sifat mekanik tertentu. Selain itu, penggunaan data sintetis dalam pengambilan keputusan desain material bisa dikembangkan lebih lanjut dengan integrasi ke dalam sistem otomasi industri.

  1. Prediction Modeling of Low Alloy Steel Based on Chemical Composition and Heat Treatment Using Artificial... doi.org/10.30811/Jpl.V21i5.3896Prediction Modeling of Low Alloy Steel Based on Chemical Composition and Heat Treatment Using Artificial doi 10 30811 Jpl V21i5 3896
  2. Fake It Till You Make It: Guidelines for Effective Synthetic Data Generation. fake till guidelines effective... mdpi.com/2076-3417/11/5/2158Fake It Till You Make It Guidelines for Effective Synthetic Data Generation fake till guidelines effective mdpi 2076 3417 11 5 2158
Read online
File size896.36 KB
Pages10
DMCAReport

Related /

ads-block-test