Kisah nanoengineer Taylor Uekert membuka cara baru memandang daur ulang plastik—dan memberi pelajaran praktis untuk memakai AI di sektor energi Indonesia.
Dari Mimpi Menulis Fantasi ke Laboratorium: Kenapa Cerita Taylor Penting untuk Energi Indonesia
Sebagian besar inovasi lahir dari orang yang berani menyimpang jalur. Taylor Uekert salah satunya. Dulu dia ingin menulis novel fantasi dan menjadi pesenam. Sekarang, dia nanoengineer di National Renewable Energy Laboratory (NREL) yang menata ulang cara kita mendaur ulang plastik menggunakan molecular machines di skala atom.
Ini bukan sekadar kisah inspiratif individu. Cara Taylor dan timnya “menulis ulang” daur ulang plastik punya pola yang sangat mirip dengan apa yang sedang kita kejar di transisi energi Indonesia: memakai teknologi cerdas—termasuk AI untuk sektor energi—untuk mengubah sistem lama yang boros dan kotor menjadi sistem baru yang efisien dan berkelanjutan.
Tulisan ini membahas:
- Apa yang sebenarnya dikerjakan Taylor Uekert dengan nano-teknologi dan molecular machines
- Kenapa pendekatan itu relevan untuk inovasi energi dan AI di Indonesia
- Bagaimana perusahaan energi, utilitas, dan pemerintah bisa mengambil pelajaran praktis dari riset seperti ini
Apa yang Dilakukan Taylor Uekert: Molecular Machines dan Daur Ulang Generasi Baru
Inti kerja Taylor Uekert adalah mengubah cara kita melihat sampah plastik. Bukan lagi sebagai limbah yang menggunung, tapi sebagai stok molekul berharga yang bisa diurai dan disusun ulang menjadi bahan kimia atau plastik baru dengan presisi tinggi.
Dari plastik ke molekul, bukan ke sampah baru
Metode daur ulang tradisional biasanya:
- Dipilah
- Dicuci
- Dilelehkan dan dicetak ulang
Masalahnya:
- Kualitas plastik daur ulang turun tajam setiap siklus
- Kontaminasi tinggi
- Tidak semua jenis plastik bisa diproses
Pendekatan molecular machines yang dikembangkan peneliti seperti Taylor mengarah ke “chemical recycling” dan “molecular recycling”:
- Plastik dipecah ke unit molekul atau monomer
- Monomer ini bisa dimurnikan
- Lalu dipakai lagi sebagai bahan baku plastik baru atau bahan kimia bernilai tinggi
Hasilnya bukan sekadar “plastik daur ulang murah”, tapi material baru dengan kualitas setara atau bahkan lebih baik dari virgin plastic.
Nanoengineer di balik layar: presisi skala atom
Sebagai nanoengineer, Taylor bekerja di skala nanometer—jutaan kali lebih kecil dari sebutir pasir. Di skala ini, bahan tidak lagi berperilaku “biasa”. Sifat listrik, kimia, hingga mekanik berubah, dan itu dimanfaatkan untuk:
- Mendesain katalis yang sangat selektif: hanya memotong ikatan kimia tertentu di plastik
- Menggunakan molecular machines yang bisa diarahkan untuk memecah, memindah, atau menyusun ulang molekul
- Mengurangi kebutuhan energi proses daur ulang, karena reaksi terjadi lebih terkontrol
Di sinilah paralel dengan AI di sektor energi jadi menarik. Seperti molecular machines yang mengontrol reaksi di skala molekul, AI mengontrol sistem energi di skala data: memprediksi, mengoptimasi, dan mengatur aliran listrik secara presisi.
Jembatan ke Transisi Energi: Dari Plastik ke Sistem Energi Cerdas
Cara berpikir di balik riset Taylor bisa langsung diterjemahkan ke konteks transisi energi Indonesia. Bukan soal menyalin teknologinya mentah-mentah, tapi mengambil pola pendekatan: presisi, data-driven, dan berani meninggalkan cara lama.
1. Dari daur ulang plastik ke daur ulang energi
Riset Taylor melihat:
Plastik bukan sampah mati, tapi bank molekul yang bisa diaktivasi ulang.
Pendekatan yang sama bisa diterapkan ke energi:
- Jaringan listrik tua bukan sekadar infrastruktur lawas, tapi aset yang bisa di-“daur ulang” dengan sensor, IoT, dan AI
- Pembangkit fosil yang masih beroperasi bisa dioptimalkan, sementara investasi baru diarahkan ke energi terbarukan (surya, angin, hidro, bioenergi)
Dengan AI untuk sektor energi, perusahaan listrik di Indonesia bisa:
- Membaca pola konsumsi listrik pelanggan secara real-time
- Mengatur beban puncak agar tidak perlu selalu mengandalkan PLTU
- Menggunakan smart metering untuk tarif dinamis, mengurangi pemborosan
2. Molecular machines vs. smart grid
Molecular machines:
- Bekerja di level molekul
- Mengubah struktur plastik menjadi produk bernilai
Smart grid berbasis AI:
- Bekerja di level data dan jaringan
- Mengubah pola suplai dan permintaan menjadi sistem energi yang stabil, efisien, dan rendah emisi
Beberapa kemiripan pola:
-
Kontrol presisi:
- Molecular machines mengontrol reaksi kimia
- AI mengontrol aliran daya, frekuensi, dan tegangan di jaringan listrik
-
Optimasi berkelanjutan:
- Reaksi kimia terus disesuaikan dengan kondisi proses
- Sistem energi terus menyesuaikan output PLTS, PLTA, baterai, dan beban
-
Mengubah limbah jadi nilai:
- Plastik sampah jadi bahan baku industri
- Data konsumsi listrik yang dulu tak terpakai jadi bahan analitik dan keputusan bisnis
Apa yang Bisa Dipelajari Perusahaan Energi Indonesia dari Taylor Uekert
Perusahaan energi di Indonesia sering terjebak di dua kutub: terlalu fokus ke infrastruktur fisik, atau terlalu terjebak pada regulasi. Riset seperti yang dilakukan Taylor menunjukkan sikap ilmiah dan strategi teknologi yang layak ditiru.
Pelajaran 1: Lihat masalah sebagai stok sumber daya
Taylor melihat tumpukan plastik bukan sebagai beban, tapi sebagai bahan baku molekul.
Di energi, pola pikir yang sama berarti:
- Beban puncak bukan “musuh”, tapi sinyal perilaku pelanggan yang bisa dianalisis oleh AI
- Data dari meteran, gardu induk, dan pembangkit bukan sekadar laporan, tapi aset strategis
Contoh penerapan:
- Utilitas di kota besar (Jakarta, Surabaya, Medan) bisa memakai machine learning untuk memetakan jam puncak per segmen pelanggan, lalu menawarkan paket tarif yang mendorong pergeseran konsumsi ke jam non-puncak
Pelajaran 2: Berani turun sampai ke level paling detail
Nanoengineer bekerja di skala atom. Di energi, kita perlu keberanian serupa:
- Memonitor peralatan secara granular: transformator, feeder, hingga trafo distribusi kecil
- Memasang sensor dan smart meter, lalu memakai AI untuk mendeteksi anomali: potensi kebocoran, pencurian listrik, atau peralatan yang akan gagal
Ini bukan sekadar proyek IT. Ini cara baru mengelola reliabilitas jaringan dengan data dan prediksi, bukan menunggu gangguan.
Pelajaran 3: Kolaborasi lintas disiplin
Karier Taylor menggabungkan:
- Fisika
- Kimia
- Rekayasa material
- Pemahaman industri plastik dan kimia
Transisi energi di Indonesia butuh pola serupa:
- Insinyur listrik bekerja bersama data scientist
- Ahli energi terbarukan berdiskusi dengan ekonom dan regulator
- Tim operasional bertemu langsung dengan pengembang AI
Perusahaan yang serius mengembangkan AI untuk sektor energi sebaiknya membangun tim lintas disiplin sejak awal, bukan menempelkan “tim AI” terpisah yang tidak mengerti lapangan.
Dari Laboratorium NREL ke Lapangan Indonesia: Contoh Penerapan Nyata
Untuk membuatnya lebih konkret, berikut beberapa cara pendekatan ala Taylor bisa diterjemahkan ke proyek nyata di Indonesia.
1. Optimasi operasi PLTS dan baterai dengan AI
Seperti molecular machines yang mengatur reaksi sesuai kondisi, AI bisa mengatur operasi pembangkit listrik tenaga surya (PLTS) dan baterai:
- Menggunakan prediksi cuaca jangka pendek untuk memperkirakan output PLTS
- Mengisi dan mengosongkan baterai pada waktu yang paling menguntungkan
- Menjaga kestabilan jaringan ketika awan tiba-tiba menutupi panel surya
2. “Daur ulang” jaringan distribusi lama
Alih-alih selalu membangun jaringan baru, banyak bagian jaringan bisa “diupgrade secara cerdas”:
- Tambah sensor di titik-titik kritis
- Hubungkan ke platform analitik berbasis AI
- Jalankan algoritma load forecasting dan fault detection
Hasilnya:
- Gangguan berkurang
- Kerugian teknis dan non-teknis lebih mudah dilacak
- Investasi jaringan jadi lebih tepat sasaran
3. Smart metering untuk transisi energi rumah tangga
Daur ulang plastik versi Taylor mengubah cara industri melihat bahan baku. Smart metering mengubah cara rumah tangga melihat energi:
- Pelanggan bisa melihat konsumsi listrik real time
- Penyedia listrik bisa menawarkan tarif waktu-pemakaian (time-of-use)
- AI bisa merekomendasikan pengaturan alat rumah tangga (AC, pemanas air, EV charger) agar lebih hemat dan rendah emisi
Kalau ini dijalankan serius di kota-kota besar, dampaknya ke penurunan emisi sektor energi bisa sangat besar, sebanding dengan “menyulap” gunungan plastik jadi bahan baku industri baru.
Kenapa Cerita Individu seperti Taylor Penting untuk Narasi Besar Transisi Energi
Ada hal menarik dari perjalanan Taylor Uekert: dia tidak memulai kariernya dengan rencana besar menyelamatkan dunia. Dia seorang pesenam dan calon penulis fantasi yang kemudian jatuh cinta ke sains, lalu menemukan ruang di mana kreativitas dan teknologi bertemu.
Untuk Indonesia yang sedang mendorong AI untuk sektor energi dan transisi energi berkelanjutan, cerita seperti ini relevan karena tiga alasan:
- Menunjukkan bahwa inovasi lahir dari lintasan karier yang tidak lurus. Kita butuh lebih banyak talenta yang berani pindah jalur ke energi, data, dan AI.
- Membuktikan bahwa masalah “kotor” seperti sampah plastik atau emisi energi bisa dipecah jadi persoalan ilmiah yang bisa dipecahkan.
- Memberi contoh konkret cara berpikir: presisi, data-driven, dan fokus ke nilai jangka panjang.
Kalau molecular machines bisa mengubah plastik yang tampak “tak berguna” menjadi aset industri, AI bisa melakukan hal yang sama untuk data energi yang selama ini berserakan di server dan file laporan.
Penutup: Saatnya Menulis Ulang “Cerita” Energi Indonesia
Kerja Taylor Uekert di NREL menunjukkan satu hal sederhana: sistem lama bisa ditulis ulang, asalkan kita berani mengulik sampai ke level paling dasar—entah itu molekul, data, atau pola konsumsi.
Untuk Indonesia, Desember 2025 adalah momen yang pas untuk mulai serius:
- Memakai AI untuk optimasi jaringan listrik dan integrasi energi terbarukan
- Mengembangkan smart metering dan analitik permintaan listrik
- Mendorong riset lokal di nano-teknologi, material baru, dan teknologi daur ulang yang ramah energi
Kalau riset molecular machines bisa memicu cara baru menangani plastik, kenapa kita tidak melakukan hal yang sama untuk energi? Pertanyaannya sekarang: proyek mana di organisasi Anda yang siap jadi “Taylor Uekert berikutnya” — proyek yang kelihatannya kecil dan teknis, tapi berpotensi menulis ulang cara Indonesia memproduksi dan memakai energi?