Review Oleh: Ropiudin, S.TP., M.Si. (Dosen Bidang Teknik Sistem Termal dan Energi Terbarukan, Universitas Jenderal Soedirman)
Dalam beberapa dekade terakhir, bioteknologi telah membawa revolusi dalam pengembangan sumber energi yang berkelanjutan dengan memanfaatkan biomassa sebagai bahan baku utama. Meskipun demikian, pengembangan energi terbarukan dalam skala besar masih menghadapi berbagai tantangan, seperti resistensi feedstock lignoselulosa yang sulit didegradasi dan jalur metabolisme yang kurang efisien dalam konversi energi. Di sinilah peran rekayasa enzim menjadi sangat penting, terutama dalam meningkatkan aktivitas, spesifisitas, dan stabilitas enzim yang diperlukan untuk proses bioenergi.
Penggunaan rekayasa enzim yang dipadukan dengan model pembelajaran mesin (machine learning) generatif telah menjadi alat yang sangat kuat untuk mempercepat pengembangan bioenergi. Model generatif mampu memprediksi dan mendesain urutan protein baru dengan sifat-sifat yang diinginkan, seperti peningkatan efisiensi dalam dekomposisi biomassa. Ini menjadi sangat penting karena model ini memungkinkan penjelajahan ruang protein yang sangat luas, yang sebelumnya memerlukan waktu yang lama jika dilakukan secara eksperimental. Dalam konteks bioenergi, kemampuan ini sangat krusial untuk menemukan enzim-enzim baru yang mampu mengatasi keterbatasan feedstock yang resisten, sehingga meningkatkan efisiensi produksi bioenergi.
Pada tahap lanjut, makalah ulasan ini menyoroti kemajuan terkini dalam penggunaan model generatif untuk desain protein, serta bagaimana arsitektur dan strategi pelatihan model ini dapat diterapkan pada aplikasi bioenergi. Algoritma pembelajaran mesin generatif seperti variational autoencoders (VAEs), GANs (Generative Adversarial Networks), dan model transformator memiliki potensi besar dalam menghasilkan urutan protein dengan sifat-sifat yang tepat. Misalnya, dengan meningkatkan afinitas enzim terhadap substrat lignoselulosa, proses dekomposisi biomassa dapat menjadi lebih cepat dan efisien, mempercepat produksi bioenergi.
Namun, untuk mencapai potensi maksimal, keberadaan dataset berkualitas tinggi sangat penting dalam melatih dan mengevaluasi model generatif ini. Pengembangan model generatif yang andal sangat bergantung pada seberapa representatif dataset yang digunakan. Dengan demikian, penting untuk memiliki data eksperimen yang akurat dan rinci mengenai struktur dan fungsi protein untuk memastikan hasil prediksi yang optimal. Dalam makalah ini, juga diorganisasi beberapa dataset yang tersedia yang dapat digunakan dalam desain protein generatif, sehingga membuka jalan bagi peneliti untuk melangkah lebih jauh dalam pemanfaatan teknologi ini.
Selain aplikasi dalam desain enzim, model generatif juga berpotensi besar dalam desain strain mikroorganisme yang lebih efisien dalam produksi bioenergi. Misalnya, dengan memodifikasi jalur metabolisme pada mikroorganisme tertentu, kita dapat meningkatkan hasil produksi bioetanol atau biogas dari biomassa. Ini merupakan langkah revolusioner dalam mengintegrasikan bioteknologi dan pembelajaran mesin untuk menghadapi tantangan besar dalam transisi menuju energi terbarukan.
Sebagai dosen yang fokus pada Teknik Sistem Termal dan Energi Terbarukan, saya melihat bahwa penerapan teknologi ini menawarkan peluang besar untuk mengatasi keterbatasan teknologi bioenergi yang ada saat ini. Menggabungkan bioteknologi dan kecerdasan buatan, terutama model generatif, membuka potensi yang sangat luas untuk mengoptimalkan sumber daya energi terbarukan, meningkatkan efisiensi energi, dan mengurangi ketergantungan pada bahan bakar fosil.
Secara keseluruhan, ulasan ini menegaskan bahwa integrasi model pembelajaran mesin generatif dengan desain protein dan strain mikroorganisme memiliki peran penting dalam mendorong perkembangan energi terbarukan yang berkelanjutan. Dengan terus memperbaiki model dan dataset yang digunakan, kita dapat menciptakan teknologi bioenergi yang lebih efisien dan ramah lingkungan. Potensi ini tentunya perlu dioptimalkan untuk menjawab kebutuhan energi global yang semakin meningkat.
