Courtesy of InterestingEngineering

Penemuan Material Baru dengan AI untuk Bersihkan Radioaktif Iodin di Air

Mengembangkan material baru menggunakan kecerdasan buatan (AI) yang mampu menangkap dan menghilangkan radioaktif iodine I-129 dari air secara efisien untuk mengatasi masalah limbah radioaktif dari energi nuklir.

05 Jul 2025, 01.56 WIB

79 dibaca

Ikhtisar 15 Detik

Penelitian ini menunjukkan potensi AI dalam mengidentifikasi material baru untuk penghapusan kontaminan radioaktif.
Material baru yang dikembangkan menunjukkan efisiensi tinggi dalam menghilangkan iodate dari air.
Kerjasama antara institusi akademik dan penelitian dapat mempercepat pengembangan solusi untuk masalah lingkungan akibat energi nuklir.

Daejeon, Korea Selatan - Radioaktif iodine, terutama isotop I-129, adalah limbah nuklir yang sangat berbahaya karena sangat sulit dihilangkan dan memiliki masa paruh yang panjang, yaitu 15,7 juta tahun. I-129 sangat mudah berpindah di lingkungan, terutama dalam bentuk iodate yang larut dalam air, sehingga sangat penting menemukan cara efektif untuk menghilangkannya.

Tim peneliti dari Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST) dan Korea Research Institute of Chemical Technology (KRICT) menggunakan kecerdasan buatan atau AI untuk menemukan material baru yang mampu menjebak iodate dengan sangat efisien. Pendekatan ini menghemat waktu dan tenaga dibandingkan metode coba-coba manual yang konvensional.

Mereka fokus pada jenis material yang disebut Layered Double Hydroxides (LDHs) yang dikenal dapat menarik partikel bermuatan negatif. Dari ribuan kombinasi logam yang mungkin, AI membantu mengidentifikasi material terbaik yang terdiri dari tembaga, kromium, besi, dan aluminium dengan efisiensi penjerapan iodate lebih dari 90 persen.

Material ini ternyata lebih unggul dibandingkan bahan penjerap tradisional berbasis perak yang selama ini kurang efektif menangkap iodate. Hanya dengan menguji 16 persen dari semua kemungkinan kombinasi, tim berhasil menemukan material optimal, menunjukkan efisiensi besar dari penggunaan AI dalam penelitian lingkungan nuklir.

Saat ini, teknologi ini sedang dipatenkan dan pengembangan lebih lanjut dilakukan agar dapat digunakan dalam penyaringan air di situs nuklir yang terkontaminasi. Tim peneliti juga mencari kerjasama untuk mengembangkan produk berbasis material baru agar dapat diaplikasikan secara luas di lapangan.

Referensi:
[1] https://interestingengineering.com/innovation/ai-radioactive-iodine-cleanup-kaist

Analisis Ahli

Ho Jin Ryu

"Pendekatan AI mempercepat penemuan material efektif yang punya potensi besar untuk solusi pembersihan limbah nuklir di masa depan."

Juhwan Noh

"Hasil riset ini adalah bukti nyata bagaimana pembelajaran mesin dapat mengurangi waktu dan biaya pada penelitian material kompleks."

Analisis Kami

"Pemanfaatan AI dalam penelitian material nuklir ini menunjukkan langkah maju yang signifikan dalam bidang teknologi lingkungan nuklir. Menerapkan metode ini secara luas akan membuka pintu bagi inovasi lain yang menggabungkan kecerdasan buatan dengan ilmu material untuk mengatasi tantangan lingkungan yang kompleks."

Prediksi Kami

Di masa depan, penggunaan material berbasis LDHs yang ditemukan dengan bantuan AI ini akan menjadi standar dalam metode dekontaminasi radioaktif untuk mengatasi limbah nuklir dengan lebih efisien dan biaya lebih rendah.

Pertanyaan Terkait

Apa yang ditemukan oleh tim peneliti di Korea Selatan terkait iodium radioaktif?

Tim peneliti di Korea Selatan menemukan material baru yang dapat menjebak iodium radioaktif, khususnya isotop I-129.

Apa peran AI dalam penelitian ini?

AI digunakan untuk mengidentifikasi adsorben iodate yang optimal dari berbagai kombinasi metal, mengurangi kebutuhan untuk eksperimen manual.

Apa itu LDHs dan bagaimana fungsinya dalam penelitian ini?

LDHs, atau hidroksida terlapis, adalah senyawa yang mampu menjebak partikel bermuatan negatif seperti iodate, yang sering ditemukan di lingkungan air.

Siapa yang memimpin penelitian ini dan dari lembaga mana?

Penelitian ini dipimpin oleh Profesor Ho Jin Ryu dari KAIST, bekerja sama dengan Dr. Juhwan Noh dari KRICT.

Apa yang dilakukan tim untuk mengembangkan material baru ini?

Tim melakukan pelatihan model AI untuk memprediksi kandidat material yang paling menjanjikan dan hanya menguji sebagian kecil dari kombinasi material yang mungkin.