Muhammad Amin Abdullah

Muhammad Amin Abdullah memiliki keahlian akademik yang berfokus pada pengembangan sistem cerdas berbasis kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin (ML) untuk berbagai aplikasi, dengan penekanan kuat pada keamanan siber, kesehatan, dan kota pintar dalam lima tahun terakhir. Publikasi terkininya menunjukkan pergeseran signifikan menuju integrasi pembelajaran federasi (federated learning) dan kecerdasan buatan yang dapat dijelaskan (explainable AI/XAI) untuk meningkatkan transparansi, keamanan, dan privasi data. Dalam bidang keamanan siber, ia mengembangkan deteksi intrusi berbasis tanda tangan menggunakan ML dan DL yang diperkuat pengelompokan fuzzy, serta model pembelajaran federasi untuk deteksi penipuan keuangan yang aman dan transparan. Di sektor kesehatan, risetnya berfokus pada prediksi penyakit kronis seperti Alzheimer melalui pembelajaran transfer dan DL pada lingkungan IoMT (Internet of Medical Things), serta sistem diagnosis penyakit kulit dan kanker payudara. Untuk kota pintar, ia merancang solusi manajemen lalu lintas berbasis pembelajaran penguatan (reinforcement learning) dan XAI, serta sistem manajemen energi bangunan pintar yang aman dan transparan. Selain itu, ia juga mengeksplorasi pemrosesan bahasa alami untuk peringkasan teks abstraktif dalam aksara mirip Arab, dan aplikasi ML pada kendaraan otonom serta kawanan UAV. Publikasi lamanya, seperti prediksi cacat perangkat lunak dan deteksi penyakit menggunakan ensemble learning, memberikan dasar kesinambungan dalam penerapan teknik fusi data dan DL, namun fokus mutakhirnya jelas beralih ke solusi yang lebih terdesentralisasi, dapat dijelaskan, dan berorientasi pada privasi.