Pencarian Hak Kekayaan Intelektual
Perangkat lunak pengolah data gambar bintang STELLAR (Star Sensor Satelit NEO-1)
Star sensor merupakan sensor satelit yang digunakan untuk menentukan sikap satelit. STELLAR (Star Sensor Satelit NEO-1) dikembangkan oleh Pusat Riset Teknologi Satelit, BRIN untuk dibawa sebagai salah satu sensor utama satelit. Algoritma pada star sensor mengkalkulasi dan menghitung posisi bintang yang selanjutnya menjadi referensi satelit dalam menentukan sikap. Salah satu komponen utama dari STELLAR ialah, kamera CCD monokrom yang mampu menghasilkan gambar berukuran 1392x1040 piksel. Dalam rangka pengembangan algoritma STELLAR generasi berikutnya, maka dilakukan pengembangan perangkat lunak komputer yang memiliki fungsi untuk mendeteksi objek langit yaitu bulan dan bintang, menghimpun bintang dalam bentuk daftar 30 objek bintang paling terang, mendeteksi dan mengeluarkan piksel mati (deadpixel) dari daftar objek paling terang, mendeteksi tumpang tindih piksel objek langit dalam matriks yang sama, serta mengekspor hasil akhir dalam format dataset yang disertai dengan gambar dan label bintang. Setiap objek langit ditandai dengan kotak pembatas (bounding box) dengan berbagai macam ukuran dimensi yang berbeda. Kotak pembatas dibuat berdasarkan intensitas nilai piksel dengan dengan jangkauan 0 (paling gelap) dan 255 (paling terang). Objek bintang dibatasi dengan kotak pembatas berukuran 7x7 piksel, sedangkan objek bulan memiliki variasi ukuran matriks tergantung dengan intensitas piksel yang ditangkap. Pengumpulan data dilakukan dengan proses observasi langsung langit gelap, yang dimulai setelah matahari tenggelam hingga matahari terbit. Pengumpulan data efektif dilakukan setiap tiga-empat bulan sekali, dimana perubahan posisi edar bulan memastikan data yang diperoleh bervariasi. Keluaran perangkat lunak terdiri dari dua direktori utama yaitu gambar dan label, dimana masing- masing direktori dilengkapi oleh tiga ratus (300) gambar dan label. Format gambar yang diperoleh berbasis piksel (bitmap), sedangkan format label berbasis yolo. Label kotak pembatas menandai tiga puluh (30) bintang paling terang yang diperoleh
- Hak Cipta
- Tersertifikasi
- - 02 September 2025
- Detail
Dataset Citra Satelit Sentinel-1 (VH dan RPI) Komposit 15 Harian untuk Pemodelan Fase Pertumbuhan Padi Nasional tahun 2025
Dataset ini merupakan hasil pengolahan citra Sentinel-1 yang disajikan dalam bentuk komposit 15-harian dengan resolusi spasial 10 meter untuk wilayah Indonesia pada tahun 2025. Dataset berisi dua band utama, yaitu VH (Vertical–Horizontal polarization) dan RPI (Ratio Polarization Index) yang dihasilkan melalui proses kalibrasi, koreksi topografi, reduksi speckle, serta penerapan filter area lahan sawah. Informasi VH dan RPI digunakan untuk pemodelan fase pertumbuhan padi, sehingga dapat mendukung analisis dinamika musim tanam, estimasi produktivitas, serta pemantauan pertanian secara berkala. Dataset ini diharapkan bermanfaat bagi peneliti, pembuat kebijakan, dan pemangku kepentingan dalam pengelolaan sumber daya pertanian serta mendukung upaya peningkatan ketahanan pangan nasional.
- Hak Cipta
- Tersertifikasi
- - 31 Agustus 2025
- Detail
WebLabFon-ID versi 1.0
Aplikasi ini adalah GUI yang dikembangkan untuk membantu proses pelabelan fonem dari data ujaran. Aplikasi ini dapat dihubungkan dengan layanan yang membantu proses pelabelan dengan memberikan inisial segmentasi fonem menggunakan AI. GUI yang disediakan mempermudah proses pelabelan dengan menyediakan fungsi untuk editing batas fonem, editing label fonem, pembuatan label di level kata dan pembuatan label di level kalimat. Disediakan juga fungsi untuk mendengarkan data suara secara sebagian maupun keseluruhan.
- Hak Cipta
- Tersertifikasi
- - 29 Agustus 2025
- Detail
iHoya Versi Mobile : Aplikasi Identifikasi Spesies Tanaman Hoya Indonesia
iHoya versi mobile, merupakan aplikasi berbasis android untuk mengidentifikasi beberapa spesies tanaman hoya yang berasal dari indonesia. Data citra daun atau bunga tanaman Hoya.
- Hak Cipta
- Tersertifikasi
- - 29 Agustus 2025
- Detail
TunaTrackAI: Sistem Deteksi dan Klasifikasi Ikan Tuna secara Real-Time Berbasis Kecerdasan Buatan
TunaTrackAI merupakan perangkat lunak untuk deteksi dan klasifikasi ikan tuna pada lingkungan bawah air yang dirancang secara real-time berbasis kecerdasan buatan. Perangkat lunak ini dirancang untuk mengidentifikasi keberadaan ikan tuna pada citra maupun video yang direkam di ekosistem laut, serta mengklasifikasikan hasil deteksi ke dalam empat kategori utama, yaitu: ikan tuna bermata besar (bigeye tuna), ikan tuna sirip biru (bluefin tuna), ikan tuna sirip panjang (longfin tuna), dan ikan tuna sirip kuning (yellowfin tuna). TunaTrackAI dikembangkan dengan pendekatan kecerdasan buatan menggunakan algoritma YOLOv9m sebagai model deteksi dan klasifikasi objek. Model ini dilatih pada dataset citra ikan tuna bawah air yang telah melalui proses augmentasi data untuk meniru variasi kondisi nyata di lingkungan bawah air, sehingga meningkatkan ketahanan model terhadap perubahan visual pada citra maupun video.
- Hak Cipta
- Tersertifikasi
- - 29 Agustus 2025
- Detail
Avatar Pedagogis Berbasis Budaya
Berupa wajah avatar pedagogis pria dan wanita yang merefleksikan karakteristik visual khas dari lima suku utama di Indonesia—Batak, Minangkabau, Papua, Jawa, dan Sunda. Gaya visual yang digunakan dalam perancangan adalah kartun realis-minimalis, dengan penekanan pada fitur wajah seperti bentuk muka, alis, mata, hidung, bibir, dan warna kulit yang disesuaikan dengan ciri khas masing-masing suku. Proses desain dimulai dengan pembuatan sketsa kasar tampak depan, dilanjutkan dengan garis akhir yang lebih presisi, kemudian pewarnaan digital menggunakan perangkat lunak desain grafis 2D Infinite Painter. Hasil rancangan berupa 25 wajah avatar, terdiri dari 12 avatar wanita dan 13 avatar pria dengan rentang usia visual 35–60 tahun. Temuan ini diharapkan dapat berkontribusi pada pengembangan layanan aplikasi perguruan tinggi, perpustakaan, atau aplikasi digital untuk pendidikan lainnya agar lebih representatif, humanistik, dan kontekstual, sekaligus memperkuat identitas budaya lokal dalam ekosistem digital yang multikultural. Rancangan ini berkaitan dengan PKS antara PRSDI BRIN dan FIK Telkom University (Tel-u) No: 232/V/KS/07/2024 dan No: 158/SAM4/IK-DEK/2024, dengan judul: Perancangan asset visual game (2D/3D) untuk memperkenalkan kebudayaan daerah yang ada di sulawesi dan kepulauan Nusa Tenggara.
- Hak Cipta
- Tersertifikasi
- - 29 Agustus 2025
- Detail
Dataset LCI (Life Cycle Inventory) Produksi Nata de Broth
Dataset LCI (Life Cycle Inventory) Produksi Nata de Broth mencakup data rinci mengenai proses produksi nata selulosa dengan bahan baku utama air biasa dan kultur bakteri, sebagai pengganti penggunaan air kelapa pada produksi nata de coco. Data tersebut mencakup informasi tentang jenis dan jumlah bahan baku yang digunakan, konsumsi energi, emisi yang dihasilkan, serta limbah yang terbentuk selama tahap produksi. Nata de Broth, yang dihasilkan dari fermentasi air biasa dengan bantuan bakteri penghasil selulosa, merupakan produk yang memiliki aplikasi luas di industri makanan, minuman, dan kosmetik. Dataset ini mencatat setiap input dan output dalam proses produksi, termasuk volume bahan baku, energi listrik yang dikonsumsi, serta jenis dan jumlah emisi yang dilepaskan ke lingkungan.
- Hak Cipta
- Tersertifikasi
- - 29 Agustus 2025
- Detail
SatSCAR-ID: Automated Satellitebased Burn Scar Detection for Indonesia
Aplikasi ini digunakan untuk melakukan deteksi otomatis area bekas terbakar (burn scar) berbasis citra satelit, khususnya Landsat-8/9 dan Sentinel-2, yang kemudian diproses menggunakan metode berbasis indeks spektral (misalnya NBR, NBR2, NDMI, dan NDVI). Hasil dari pengolahan ini berupa peta area bekas terbakar dalam format raster maupun vektor yang siap digunakan untuk analisis spasial lanjutan. Program ini dikembangkan sebagai bagian dari riset pemanfaatan penginderaan jauh untuk pemantauan kebakaran hutan dan lahan di Indonesia, dengan tujuan mempercepat proses identifikasi area terdampak serta mendukung pengambilan keputusan di tingkat nasional maupun daerah. SatSCARID dirancang sebagai aplikasi portabel yang mudah digunakan, tidak memerlukan instalasi tambahan, dan dapat berjalan pada komputer standar. Dengan antarmuka grafis yang sederhana, pengguna dapat dengan cepat menentukan input data, memilih indeks spektral, mengatur nilai ambang batas, serta memilih format output yang sesuai kebutuhan.
- Hak Cipta
- Tersertifikasi
- - 28 Agustus 2025
- Detail
METODE EKSTRAKSI URANIUM DAN TORIUM DARI TERAK TIMAH 2 MENGGUNAKAN PELINDIAN ASAM DENGAN PENAMBAHAN SURFAKTAN
Invensi ini berkaitan dengan metode ekstraksi uranium dan torium dari terak timah 2 menggunakan pelindian asam yang diperkaya dengan surfaktan sebagai aditif. Metode ini bertujuan untuk meningkatkan efisiensi ekstraksi unsur radioaktif dari limbah industri secara lebih ramah lingkungan dan ekonomis. Proses ini melibatkan preparasi terak timah 2 (pengayakan), pelindian dengan asam sulfat (100 g/L) dengan penambahan surfaktan (non-ionik seperti Triton TX-100, kationik seperti CTAB, atau anionik seperti SDS pada konsentrasi 0,1-5 g/L). Rasio padatan terhadap cairan adalah 1:3 (g/mL), dan pelindian dilakukan selama 2 jam dengan pengadukan. Proses dilanjutkan dengan pemisahan padat- cair melalui filtrasi. Penambahan surfaktan berfungsi sebagai agen pembasah untuk mengurangi tegangan permukaan larutan pelindi asam sulfat, memungkinkan penetrasi asam yang lebih baik ke dalam pori-pori terak, sehingga meningkatkan pelepasan uranium dan torium yang terperangkap. Hasil analisis menunjukkan bahwa penggunaan surfaktan konsentrasi 5 g/L secara signifikan meningkatkan efisiensi pelindian uranium dan torium.
- Paten
- Tersertifikasi
- - 28 Agustus 2025
- Detail
Pemodelan 3D KST Samaun Samadikun
Pemodelan 3D Kawasan Sains dan Teknologi (KST) Samaun Samadikun ini merupakan representasi virtual dari lingkungan fisik BRIN KST Samaun Samadikun. Tujuan dari pemodelan 3D ini adalah untuk mendukung pengembangan aplikasi Metaverse KST, yaitu sebuah aplikasi berbasis dunia virtual yang memungkinkan pengguna melakukan eksplorasi, interaksi, dan simulasi secara digital terhadap lingkungan KST. Proses pemodelan 3D dilakukan dengan dua pendekatan utama. Pertama, fotogrametri, yang digunakan untuk mengukur dan memperoleh data spasial dengan ketelitian tinggi, sehingga dapat merepresentasikan posisi objek sesuai dengan kondisi nyata. Data ini kemudian dijadikan sebagai acuan dasar dalam pembuatan model 3D. Kedua, pemodelan aset 3D menggunakan perangkat lunak grafis 3D, yang berfungsi untuk membangun detail visual dari berbagai elemen kawasan. Ruang lingkup pemodelan 3D ini mencakup rekonstruksi gedung-gedung utama, area masjid, taman, area parkir, jaringan jalan, serta elemen lingkungan lainnya. Dengan adanya pemodelan ini, diharapkan tercipta ekosistem virtual yang tidak hanya merepresentasikan kondisi aktual, tetapi juga dapat dimanfaatkan untuk keperluan riset, edukasi, simulasi, dan pengembangan teknologi berbasis Metaverse.
- Hak Cipta
- Tersertifikasi
- - 28 Agustus 2025
- Detail