Kenali Contoh Machine Learning di Bidang Otomotif

Machine learning telah banyak digunakan untuk membantu berbagai sektor dalam menyederhanakan proses kerja dan menghasilkan output yang jauh lebih baik. Begitu juga di bidang otomotif. Dengan kemampuannya mengenali gambar, suara, dan input-input yang lain, machine learning bisa dimanfaatkan untuk kebutuhan efisiensi bahkan meningkatkan keselamatan di jalan raya.

Nah, dalam artikel kali ini kita akan belajar lebih dalam lagi contoh-contoh machine learning di bidang otomotif. Akan dijelaskan bagaimana proses kerja machine learning pada setiap contoh dan manfaat penggunaan di masa depan. Mulai dari kendaraan otomatis hingga deteksi dini adanya kecelakaan.

Yuk, langsung pelajari di pembahasan berikut ini!

1. Self-Driving Cars

Self-driving cars menggunakan teknologi machine learning untuk membantu kendaraan agar dapat beroperasi tanpa bantuan manusia. Salah satu aspek penting dari self-driving cars adalah memahami dan merespons lingkungan sekitarnya.

Jadi, dalam hal ini machine learning digunakan untuk pengolahan data sensor seperti kamera, lidar, radar, dan sensor ultrasonik yang berfungsi mendeteksi objek di sekitar mobil, seperti kendaraan lain, pejalan kaki, atau rambu lalu lintas.

Algoritma machine learning, seperti deep learning neural networks, digunakan untuk mengenali pola visual, mengidentifikasi objek, dan memprediksi perilaku yang ada di sekitar kendaraan. Dengan memanfaatkan teknologi ini, self-driving cars dapat membuat keputusan real-time berdasarkan data sensor dan memperkirakan risiko potensial, memungkinkan respons yang cepat dan aman terhadap situasi di jalan.

Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!

2. Optimasi Rute dan Navigasi

Contoh penggunaan machine learning lainnya dalam bidang otomotif adalah optimasi rute dan navigasi. Algoritma machine learning digunakan untuk menganalisis data historis perjalanan, termasuk lalu lintas, cuaca, dan pola perjalanan pengguna.

Dengan mempelajari pola-pola ini, sistem dapat membuat prediksi akurat tentang lalu lintas dan menyesuaikan rute berdasarkan informasi tersebut. Teknologi ini juga membantu sistem memberikan rekomendasi rute yang optimal, mempertimbangkan faktor-faktor seperti jarak, waktu tempuh, dan biaya bahan bakar.

Dengan memanfaatkan machine learning, pengendara dapat diarahkan ke rute tercepat dan terpendek, sehingga menghemat waktu dan energi.

Selain itu, machine learning digunakan dalam navigasi berbasis pemetaan. Sistem navigasi menggunakan algoritma machine learning untuk memproses data dari berbagai sumber, termasuk GPS, sensor kendaraan, dan citra satelit, untuk membuat pemetaan yang sangat akurat.

Algoritma ini akan mengidentifikasi detail jalan, seperti nama jalan, nomor rumah, dan lokasi bisnis, dengan tingkat akurasi yang tinggi. Dengan pemetaan yang lebih baik, sistem navigasi dapat memberikan petunjuk arah yang lebih tepat dan membantu pengendara sampai ke tujuan dengan lebih mudah.

3. Pengenalan Plat Nomor

Pengenalan plat nomor digunakan untuk memantau lalu lintas jalan raya dan menerapkan aturan lalu lintas. Sistem ini dapat membantu mendeteksi pelanggaran lalu lintas seperti adanya kecepatan yang melebihi aturan lalu lintas, melanggar lampu merah, dan pengemudi yang menggunakan telepon seluler saat berkendara.

Machine learning dapat digunakan untuk melakukan proses ini. Dalam tahap pelatihan, model ini diberikan dataset besar berisi gambar plat nomor dengan berbagai kondisi pencahayaan, sudut pandang, dan jenis huruf.

Selama proses pelatihan, model belajar mengidentifikasi pola dan fitur karakteristik dari plat nomor yang berbeda, sehingga dapat mengenali plat nomor dengan akurasi tinggi.

Selain aplikasi di jalan raya, teknologi pengenalan plat nomor yang didukung oleh machine learning juga digunakan dalam berbagai bidang lainnya, termasuk keamanan perusahaan, keamanan bangunan, dan manajemen akses.

Misalnya, sistem pengenalan plat nomor digunakan untuk mengawasi dan mengelola akses kendaraan ke area terbatas. Algoritma machine learning dapat membantu dalam memverifikasi plat nomor dan mengidentifikasi kendaraan yang diizinkan atau tidak diizinkan memasuki lokasi tertentu. Dengan demikian, machine learning berperan untuk meningkatkan efisiensi dan keamanan.

Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

4. Deteksi Dini Kecelakaan

Sistem deteksi kecelakaan menggunakan algoritma machine learning untuk menganalisis data dari berbagai sensor seperti accelerometer, gyroscopes, dan kamera yang terpasang di kendaraan. Algoritma tersebut memahami pola gerakan dan benturan yang tidak wajar, yang dapat menandakan terjadinya kecelakaan.

Dengan mempelajari data dari kecelakaan yang sudah terjadi, model machine learning dapat mengenali karakteristik dari kejadian serupa. Jadi, ketika sistem mendeteksi pola-pola ini dalam data sensor real-time, alarm kecelakaan dapat diaktifkan secara otomatis, sehingga respon cepat dari layanan darurat dapat dilakukan.

Selain deteksi kecelakaan secara langsung, machine learning juga dapat digunakan untuk menganalisis data historis kecelakaan dan pola lalu lintas untuk memprediksi area atau waktu tertentu yang memiliki risiko tinggi terhadap kecelakaan.

Dengan memahami pola-pola ini, pihak berwenang dapat melakukan tindakan pencegahan, seperti peningkatan patroli polisi atau perbaikan infrastruktur jalan raya di area tersebut.

Sehingga membantu mengurangi risiko kecelakaan ke depannya. Dengan demikian, machine learning tidak hanya berfungsi untuk deteksi dini kecelakaan, tetapi juga pada upaya pencegahan untuk meningkatkan keselamatan lalu lintas.

Machine learning ternyata memiliki peran yang cukup signifikan di bidang otomotif. Ingin mengenal lebih lanjut contoh machine learning di bidang lainnya? Kalian bisa pelajari di  DQLab. Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Semua skill yang dibutuhkan akan diajarkan. Dilengkapi studi kasus yang membantu kalian belajar memecahkan masalah dari berbagai industri. Bahkan diintegrasikan dengan ChatGPT.

Manfaatnya apa?

• Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari

• Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai

• Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code

• Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun

Selain itu, DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Tunggu apa lagi, segera Sign Up dan persiapkan diri untuk menguasai machine learning dengan mengikuti DQLab LiveClass Bootcamp Machine Learning & AI for Beginner ! 

Penulis : Dita Feby 

Editor : Annissa Widya