Implementasi Artificial Intelligence untuk Non-Destructive Testing: Ulasan Open Access - Imamul Muttakin; Ceri Ahendyarti; Fadil Muhammad; Masjudin Masjudin; Ratu Verlaili Erlindriyani; Nauval Franata; Muchtar Ali Setyo Yudono; Agusutrisno Agusutrisno; Rian Fahrizal; Alief Maulana (Setrum : Sistem Kendali-Tenaga-elektronika-telekomunikasi-komputer, 2026)
Reviu ini mengkaji kemajuan terkini dalam pengujian dan evaluasi non-destruktif terintegrasi kecerdasan buatan (AI-NDT) di berbagai bidang seperti kualitas pangan, infrastruktur, manufaktur, sistem energi, ilmu kayu, dan pertanian. Literatur menunjukkan pergeseran dari inspeksi konvensional menuju sistem cerdas yang mampu melakukan pemantauan real-time, deteksi cacat, aesmen kualitas, penilaian kuantitatif, dan pemeliharaan prediktif. Modalitas sensing utama meliputi ultrasonik, akustik, elektromagnetik, gelombang mikro, pencitraan, spektroskopi, bioimpedansi, dan teknologi hidung/lidah elektronik, yang umumnya dikombinasikan dengan model machine learning dan deep learning. Meskipun telah terjadi kemajuan yang signifikan, tantangan tetap ada dalam hal ketersediaan dataset, generalisasi model, pergeseran sensor, interpretasi, standardisasi, dan penerapan di lapangan. Penelitian di masa mendatang harus menekankan fusi sensor multimodal, explainable AI dan AI berbasis fisika, edge computing, dataset benchmark, dan validasi jangka panjang. Secara keseluruhan, AI-NDT muncul sebagai teknologi sentral untuk NDE 4.0 dan sistem inspeksi cerdas.