Indonesia 
English 
Yogyakarta, 23 Februari 2026 – Program Studi Magister Kecerdasan Artifisial (MKA), Departemen Ilmu Komputer dan Elektronika (DIKE) FMIPA UGM menggelar kegiatan Guest Lecture pada 23 Februari 2026 yang menghadirkan pakar bioinformatika dari Kitasato University, Jepang, Prof. Yasubumi Sakakibara. Acara yang berlangsung di Ruang Turing, Gedung DIKE Lantai 4 ini mengusung topik “Application of Generative AI in Bioinformatics” yang mendalami pemanfaatan dan peluang penggunaan kecerdasan buatan dalam ranah biologi komputasi.
Fokus utama pemaparan Prof. Sakakibara menyoroti bagaimana teknologi Generative AI dapat digunakan sebagai kunci untuk menemukan struktur obat baru dan merancang ulang sekuens gen. Beliau membahas secara mendalam penggunaan model Deep Generative, khususnya varian Variational Autoencoders (VAE). Dalam kesempatan ini, diperkenalkan model NP-VAE (Nucleotide-level Population VAE) dan FRATTVAE yang memiliki kemampuan generalisasi tinggi dan dirancang khusus untuk menangani struktur molekul besar yang dipelajari dari dataset masif berskala jutaan senyawa kimia.
Tantangan utama dari desain obat konvensional, menurut beliau, terletak pada begitu luasnya ruang kimia (chemical space) yang harus dieksplorasi. Melalui pendekatan Latent Space Exploration, model AI mampu memetakan data molekul yang rumit ke dalam ruang vektor berdimensi rendah. Alur pemrosesan ini melibatkan tahap sampling dengan mengambil titik-titik baru dari latent space, yang kemudian dilanjut dengan proses decoding untuk dikonversi kembali menjadi struktur molekul kandidat obat yang baru (novel structures). Pada tahap akhir, dilakukan validasi melalui docking analysis guna memprediksi seberapa efektif molekul hasil desain AI tersebut berinteraksi dengan target protein di dalam tubuh.
Selain merevolusi desain obat, Prof. Sakakibara juga membedah aplikasi Generative AI dalam manipulasi sekuens genetik. Dalam konteks ini, model generatif digunakan untuk merancang ulang sekuens DNA dengan tetap mempertahankan fungsi biologis tertentu. Berkat kemampuan model yang dapat diinterpretasi, para peneliti kini dapat lebih mudah memahami fitur-fitur penting yang menjadi penentu utama dari fungsi biologis sebuah gen.
Menutup sesi perkuliahannya, beliau menegaskan kembali keberhasilan pengembangan model VAE yang sangat generalizable tersebut dalam menangani struktur molekul besar. Model ini terbukti berhasil mengeksplorasi ruang kimia laten secara efektif dan menghasilkan struktur kandidat obat baru untuk dianalisis lebih lanjut. Pemaparan ini memberikan wawasan bahwa kapasitas Generative AI kini telah berkembang menjadi sistem komputasi yang mampu merancang solusi inovatif dalam bidang bioinformatika.
Penyelenggaraan Guest Lecture ini menjadi bagian dari upaya DIKE UGM untuk terus memfasilitasi pertukaran wawasan akademik yang mendukung Tujuan Pembangunan Berkelanjutan (SDGs). Penyediaan forum diskusi bagi mahasiswa dan dosen ini selaras dengan SDG 4 (Pendidikan Berkualitas). Sejalan dengan hal tersebut, pengembangan pemanfaatan Generative AI turut berkontribusi pada SDG 9 (Industri, Inovasi, dan Infrastruktur) serta SDG 3 (Kehidupan Sehat dan Sejahtera) guna mengakselerasi penemuan obat baru, yang dieksekusi melalui kolaborasi strategis dengan Kitasato University sebagai bentuk capaian SDG 17 (Kemitraan untuk Mencapai Tujuan).
Author : Darnissa Azzahra Nasution
Editor : Faiz Anggoro
#SDGs3 #SDGs4 #SDGs9 #SDGs17
