Presitas

(Website:http://grid.unpad.ac.id/~presitas/)

Perangkat lunak ini dikembangkan oleh M. I'tikafi Khoirul H., Fadhlan Zam-Zami, M. Alif Habiibi, Safhira Aprilia S. K. P., dan Syifa Aulia Prasetyo. Presitas merupakan salah satu Machine Learning yang merupakan aplikasi dari ilmu kecerdasan buatan (Artificial Intelligence) untuk menghasilkan model yang otomatis dari sekumpulan data untuk memberikan kemampuan komputer untuk belajar. Presitas memiliki kemampuan belajar karena adanya program yang telah ditanamkan. Hasilnya presitas akan terbiasa dalam melihat permasalahan yang ada dengan apa yang telah dipelajari. Kemampuan belajar yang dimiliki Presitas itu yang akan membantu kita dalam menentukan batuan berada pada klasifikasi porositas yang mana, bagaimana tortuositasnya, nilai specific surface area, dan average pore size. Mesin dapat belajar menggunakan sebuah neural network. Convolutional Neural Network (CNN) adalah salah satu jenis neural network yang biasa digunakan pada data image. CNN bisa digunakan untuk mendeteksi dan mengenali object pada sebuah image. CNN adalah sebuah teknik yang terinspirasi dari cara mamalia — manusia, menghasilkan persepsi visual seperti contoh diatas. Machine learning yang sudah dibuat disambungkan pada website dengan web framework bernama Flask. Flask merupakan web framework ringan dengan bahasa python.