AQUASENSE, Inovasi Edge AI Mahasiswa UB Sukses Bersaing di Ajang Inventor Muda Dunia
Mahasiswa Fakultas Ilmu Komputer Universitas Brawijaya (FILKOM UB) kembali menorehkan prestasi di kancah internasional. Kali ini, tiga mahasiswanya turut membawa pulang medali emas dari ajang World Young Inventors Exhibition (WYIE) 2026 yang berlangsung pada 18–20 Mei 2026 di Kuala Lumpur Convention Centre (KLCC), Malaysia.
WYIE 2026 merupakan bagian dari rangkaian International Invention, Innovation & Technology Exhibition (ITEX) 2026 — salah satu pameran inovasi bergengsi di Asia yang mempertemukan penemu muda, peneliti, dan pelaku industri dari berbagai negara. Tahun ini kompetisi diikuti lebih dari 600 tim dari 10 negara dan wilayah, termasuk Indonesia, China, Hong Kong, Thailand, dan Arab Saudi.
Tiga mahasiswa FILKOM UB yang tergabung dalam tim delegasi Universitas Brawijaya adalah Qudwa Abyaz Ghiffara (TIF 23), Dyandra Aurellia Agata Fitri (TI 23), dan Aliya Mutia Nashwa (TI 23). Mereka berkompetisi bersama empat rekan dari fakultas lain di lingkungan UB. Susunan lengkap tim:
- Qudwa Abyaz Ghiffara (235150207111005) — Teknik Informatika, FILKOM UB
- Dyandra Aurellia Agata Fitri (235150701111029) — Teknologi Informasi, FILKOM UB
- Aliya Mutia Nashwa (235150707111024) — Teknologi Informasi, FILKOM UB
- Sri Intan Amelia (245110700111006) — Pendidikan Bahasa dan Sastra Indonesia, FIB UB
- Farhan Alvin Alatas (235060301111040) — Teknik Elektro, FT UB
- Inez Syawalytrie Favourita (245100901111006) — Teknik Lingkungan, FTAB UB
- Zahra Listia Nurjannah (245120507111066) — Ilmu Politik, FISIP UB
Tim ini mengangkat inovasi bertajuk “AQUASENSE: Dual-Brain Edge AI for Fully Autonomous and Offline Aquaponics Monitoring” yaitu sistem pemantauan akuaponik berbasis Edge AI yang dirancang bekerja sepenuhnya tanpa koneksi internet. AQUASENSE menggabungkan IoT, edge computing, computer vision, dan agen AI berbasis Retrieval-Augmented Generation (RAG) dalam satu platform. Sistem ini dapat memantau kondisi akuaponik secara real-time, mendeteksi penyakit daun tanaman, hingga menilai kesiapan panen selada lewat model object detection YOLOv11 yang semuanya berjalan otomatis tanpa campur tangan manusia.
Yang menarik dari sisi teknologi, AQUASENSE tidak sekadar sistem sensor biasa. YOLOv11 menangani analisis visual langsung di perangkat lokal dengan latensi rendah, sementara RAG Agent menghasilkan rekomendasi berdasarkan basis pengetahuan terstruktur — bukan tebakan model semata. Dua lapisan kecerdasan ini bekerja bersama sehingga sistem bisa “bernalar” dan mengambil keputusan secara mandiri, bahkan di lokasi tanpa akses internet sekalipun.
Capaian ini diharapkan menjadi dorongan kuat bagi seluruh mahasiswa FILKOM UB untuk terus berkarya, mendorong peningkatan prestasi di ajang kompetisi nasional dan internasional, dan memperkuat komitmen fakultas sebagai institusi pendidikan unggul yang kompetitif. (ng)
