KUALA LUMPUR – Dalam dunia Kejuruteraan Elektrik dan Kecerdasan Buatan (AI), nama Prof. Madya Dr. Mohd Herwan Sulaiman semakin dikenali sebagai penyelidik yang aktif dalam pengoptimuman sistem kuasa serta inovasi AI dalam bidang tenaga.
Timbalan Dekan (Penyelidikan dan Pengajian Siswazah) di Fakulti Teknologi Kejuruteraan Elektrik dan Elektronik (FTKEE), Universiti Malaysia Pahang Al-Sultan Abdullah (UMPSA) itu juga menghasilkan pelbagai penyelidikan berimpak tinggi yang membantu industri tenaga bergerak ke arah yang lebih cekap dan lestari.
Lebih membanggakan, beliau tergolong dalam dua peratus saintis teratas di dunia, menurut Elsevier dan Universiti Stanford.
Memetik laporan Pusat Komunikasi Korporat UMPSA, Mohd Herwan mengakui minatnya terhadap penyelidikan dalam AI dan sistem tenaga didorong oleh keperluan industri untuk mencari penyelesaian lebih baik bagi menangani masalah ketidakcekapan sistem kuasa.
“Saya mula berminat dengan bagaimana teknologi boleh digunakan untuk menyelesaikan masalah dunia sebenar, khususnya dalam sektor tenaga.
“Ini membawa saya kepada kajian mendalam dalam kecerdasan buatan dan kaedah pengoptimuman seperti algoritma metaheuristik,” ujarnya.
Sebagai seorang penyelidik yang sentiasa mengikuti perkembangan terkini dalam teknologi, Mohd Herwan turut menggunakan pelbagai kaedah canggih dalam kajiannya.
Antara metodologi utama yang digunakan termasuk Rangkaian Saraf Tiruan (ANN) dan Kolmogorov-Arnold Networks (KAN) dalam model ramalan tenaga serta Algoritma Barnacles Mating Optimizer (BMO) dan Evolutionary Mating Algorithm (EMA) untuk pengoptimuman sistem kuasa.
Menurutnya, pendekatan itu memberikan kecekapan yang lebih tinggi berbanding kaedah konvensional, sekali gus meningkatkan ketepatan ramalan tenaga dan degradasi bateri.
“Saya memilih pendekatan ini kerana ia bukan sahaja memberikan ketepatan tinggi, tetapi juga mampu mengatasi batasan kaedah tradisional dalam analisis sistem tenaga,” katanya.
Sementara itu, salah satu sumbangan terbesar Mohd Herwan dalam bidang Kejuruteraan Elektrik adalah pembangunan algoritma Barnacles Mating Optimizer (BMO), satu kaedah baharu dalam pengoptimuman sistem tenaga.
Selain itu, kajiannya dalam penggunaan Kolmogorov-Arnold Networks (KAN) untuk anggaran cas bateri membuka ruang kepada penyelidikan yang lebih mendalam dalam industri tenaga.
“KAN masih dalam peringkat awal penerokaan oleh penyelidik lain, tetapi kami telah berjaya membuktikan potensinya dalam bidang tenaga dan degradasi bateri,” jelasnya.
Beliau yang juga aktif membimbing penyelidik muda telah mengadakan banyak bengkel berkaitan penulisan jurnal menggunakan AI generatif di peringkat fakulti, universiti, hingga ke peringkat kebangsaan.
Salah satu inisiatif beliau ialah sesi ‘Talk Using AI in Publication’ yang dianjurkan oleh Universiti Islam Pahang Sultan Ahmad Shah (UnIPSAS).
Menurut Mohd Herwan, kerjasama penyelidikan dengan pelbagai pihak amat penting untuk mendapatkan perspektif yang lebih luas dan menyelesaikan masalah kompleks seperti perubahan iklim dan tenaga lestari.
“Penyelidikan saya dalam tenaga dan degradasi bateri boleh membantu membangunkan sistem tenaga yang lebih cekap dan mampan, yang sangat penting dalam usaha menangani cabaran tenaga global,” katanya.
Menjangkakan masa depan kecerdasan buatan dalam Kejuruteraan Tenaga, Mohd Herwan yakin teknologi itu akan terus berkembang pesat dan memberi impak besar kepada industri.
“Saya berharap penyelidikan saya dapat diterapkan dalam industri, terutama dalam teknologi tenaga lestari dan sistem bateri pintar untuk kenderaan elektrik.
“Malah, saya juga berhasrat untuk melahirkan lebih ramai penyelidik muda yang dapat meneruskan inovasi dalam bidang Kejuruteraan Elektrik Dan AI,” katanya. – MalaysiaGazette
