Senin, 3 November 2026. Fakultas Ilmu Kesehatan, Universitas Kristen Satya Wacana kembali mengadakan acara Research Ilmiah. Research Ilmiah yang diselenggarakan di Graha ini menghadirkan dua pemateri terkemuka dari Tiongkok yaitu Dr. Xiao-Ming Zhang dan Dr. Kai He. Kedua pemateri ini berbagi wawasan interdisipliner di bidang paleogenetika dan kecerdasan buatan.
Pada sesi pertama dimulai oleh Dr. Xiao-Ming Zhang dari Molecular Paleontology Research Group, Kunming Institute of Zoology, Chinese Academy of Sciences. Beliau membawakan topik dengan judul “Research on the Genetic and Cultural Exchange History between China and ASEAN: From prehistory to modern times”.
Dr Zhang menyampaikan secara detail evolusi genus Homo dan menyoroti bagaimana jejak genetik dari populasi purba seperti Neanderthal dan Denisovan yang masih ditemukan pada manusia modern. Secara spesifik, penelitian paleogenomik yang dilakukan oleh beliau beserta timnya, termasuk analisis DNA purba dari situs-situs penting di Asia Tenggara seperti Gua Loyang Mendale di Sumatra, menunjukkan adanya kontinuitas genetik yang signifikan antara pemburu-pengumpul pra-Neolitik dan populasi Indonesia kuno.
Menurut Dr. Zhang juga, pemahaman mendalam tentang keragaman genetik ini memiliki signifikansi besar yang tidak hanya untuk sejarah. Tetapi juga untuk dapat menjadi kemajuan dibidang kedokteran dan program kesehatan masyarakat di masa depan.
Sesi kedua dilanjutkan dengan pembahasan teknologi mutakhir oleh Dr. Kai He dari Guangzhou University, yang membawakan presentasi “AI+ small mammal taxonomy: species identification and beyond”. Dr. Kai menunjukkan bagaimana Artificial Intelligence (AI), khususnya Convolutional Neural Network (CNN) menjadi kunci untuk mempercepat dan meningkatkan akurasi identifikasi spesies mamalia kecil. Convolutional Neural Network (CNN) adalah jenis jaringan saraf tiruan (Artificial Neural Network) yang dirancang khusus untuk memproses data berbentuk grid, seperti gambar atau video.
Dr. Kai secara spesifik juga memamerkan kinerja model HISNET-FF (Hierarchical Identification of Species based on Feature Fusion), melalui pengujian terhadap data mamalia kecil (seperti Famili Talpidae). Beliau menunjukan bahwa HISNET-FF dapat mencatat hasil akurasi yang impresif dimana akurasi identifikasi genus sebesar 99% dan memiliki akurasi sebesar 95% terhadap identifikasi spesies.
Beliau juga menyinggung potensi penerapan AI serupa tidak hanya dalam taksonomi tetapi juga dapat dilakukan pada bidang medis, seperti prediksi peptida antimikroba hingga penelitian kanker. Hal ini menunjukan perpaduan ilmu komputer dan biologi yang benar-benar menjanjikan.