Irving Vitra Paputungan

Irving Vitra Paputungan memiliki keahlian akademik yang berfokus pada pengembangan sistem cerdas berbasis pembelajaran mesin dan penginderaan jarak jauh, dengan pergeseran signifikan menuju aplikasi geofisika dan energi terbarukan dalam lima tahun terakhir. Publikasi terbarunya mendominasi pada deteksi kejadian mikro-seismik menggunakan data Distributed Acoustic Sensing (DAS), dengan membandingkan berbagai arsitektur deep learning seperti Spiking Neural Networks, Graph Neural Networks, dan Convolutional Neural Networks untuk meningkatkan akurasi deteksi tanpa label serta denoising data. Ia juga mengembangkan kerangka kerja deteksi anomali real-time untuk penangkapan dan penyimpanan karbon, serta mengeksplorasi penerapan DAS dalam sistem panas bumi. Di sisi lain, risetnya mencakup analisis sentimen berbasis aspek (ABSA) terhadap evolusi liga sepak bola Saudi, analisis bibliometrik inovasi pariwisata kesehatan, dan pengembangan sistem rekomendasi pariwisata berbasis transfer learning dari media sosial. Ia juga aktif dalam pengembangan aplikasi berbasis low-code untuk era Industri 4.0 di Indonesia, sistem informasi terpadu sepak bola, serta analisis penerimaan petani terhadap aplikasi digital tambak udang menggunakan model UTAUT2. Publikasi lamanya yang berfokus pada Internet of Things, cloud computing, dan pengujian sistem nirkabel kini menjadi landasan bagi riset mutakhirnya yang lebih terarah pada pemrosesan sinyal geofisika dan solusi berbasis data untuk sektor energi dan pertanian.