Peran Penting Machine Learning Bagi Inovasi Kendaraan Otonom

Tren alat transportasi tanpa sopir dalam beberapa tahun terakhir semakin diminati masyarakat modern. Teknologi ini kini sudah menjadi bagian dari kehidupan sehari-hari, didorong oleh kemajuan pesat dalam bidang Artificial Intelligence (AI), khususnya Machine Learning (ML). Bagi banyak orang, kendaraan otonom adalah lambang dari inovasi mutakhir yang memadukan teknologi, efisiensi, dan keamanan.

Tapi apa sebenarnya yang membuat mobil bisa “berpikir” sendiri di jalan raya? Jawabannya ada pada kecerdasan mesin, berawal dari sinilah peran machine learning menjadi krusial. Nah, supaya tidak penasaran, langsung saja kita bedah bersama yuk!

1. Mengupas Machine Learning dalam Konteks Kendaraan Otonom

Machine learning adalah cabang dari AI yang memungkinkan komputer belajar dari data tanpa perlu diprogram secara eksplisit. Dalam kendaraan otonom, ML digunakan untuk mengenali pola dari berbagai sensor seperti kamera, radar, dan LIDAR. Bayangkan sebuah mobil yang bisa membedakan antara pejalan kaki dan tiang listrik, tahu kapan harus melambat, berbelok, atau bahkan berhenti mendadak. Semua keputusan itu didasarkan pada pembelajaran yang dilakukan mesin dari data-data sebelumnya.

Dalam sistem kendaraan otonom, machine learning menjadi otak yang mengolah semua input tersebut. Misalnya, model ML dapat mendeteksi rambu lalu lintas, memprediksi gerakan kendaraan lain, dan bahkan mengenali suasana jalan seperti cuaca buruk atau jalan berlubang. Teknologi ini membuat mobil tidak hanya bergerak, tetapi juga “berpikir” layaknya pengemudi manusia.

Baca Juga: Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

2. Mengapa Machine Learning Sangat Penting bagi Inovasi Kendaraan Otonom?

Tanpa machine learning, kendaraan otonom tidak akan bisa menyesuaikan diri dengan kompleksitas dunia nyata. Jalanan itu dinamis. Ada variabel cuaca, perubahan rute, perilaku tak terduga dari pengendara lain, hingga kondisi lalu lintas yang bisa berubah seketika. ML memungkinkan kendaraan untuk tidak hanya menjalankan instruksi tetap, tapi juga belajar dari pengalaman dan membuat keputusan kontekstual secara real time.

Alasan lain kenapa ML menjadi pilar penting adalah efisiensinya. Dengan pembelajaran berkelanjutan, model ML bisa terus dioptimalkan seiring waktu berdasarkan feedback dari data baru. Ini memungkinkan pengembangan kendaraan otonom yang tidak hanya lebih pintar, tetapi juga lebih aman, lebih responsif, dan lebih hemat energi. Di sisi lain, kehadiran teknologi ini turut membuka peluang untuk mengurangi tingkat kecelakaan yang diakibatkan oleh human error, penyebab utama kecelakaan lalu lintas di seluruh dunia.

Inovasi kendaraan otonom berbasis machine learning ternyata tidak hanya berdampak pada aspek teknologinya saja, tetapi juga membawa potensi transformasi besar dalam cara masyarakat bergerak, bekerja, dan bahkan memilih tempat tinggal.

Berdasarkan laporan McKinsey & Company tahun 2023, sistem Autonomous Driving (AD) mampu membuat pengalaman berkendara jadi lebih aman, praktis, dan menyenangkan. Jam-jam di jalan yang sebelumnya hanya untuk menyetir kini bisa digunakan untuk melakukan panggilan video, menonton film, atau bekerja. Dengan kendaraan otonom, produktivitas pekerja meningkat dan bahkan bisa mendorong urbanisasi terbalik yakni berpindah ke wilayah pinggiran atau pedesaan.

Selain itu, adopsi teknologi ini berpotensi meningkatkan keselamatan berkendara. Studi menunjukkan bahwa penerapan sistem bantuan mengemudi canggih (ADAS) di Eropa bisa mengurangi kecelakaan hingga 15% pada tahun 2030. Tak heran, permintaan konsumen terhadap fitur AD terus meningkat. McKinsey memperkirakan ADAS dan AD bisa menghasilkan nilai pasar antara $300 hingga $400 miliar di segmen mobil penumpang pada tahun 2035.

Selaras dengan itu, menurut Allied Market Research, pasar kendaraan otonom global diproyeksikan tumbuh dari $134,8 miliar pada tahun 2030 menjadi $980,7 miliar pada tahun 2040, dengan tingkat pertumbuhan tahunan sebesar 22,3%. Faktor pendorongnya antara lain: kemajuan teknologi sensor, AI, konektivitas, kebutuhan akan transportasi yang lebih aman, efisien, dan ramah lingkungan. Namun demikian, belum matangnya kerangka regulasi masih menjadi tantangan yang perlu segera diatasi.

3. Bagaimana Machine Learning Diimplementasikan dalam Kendaraan Otonom?

Dalam praktiknya, machine learning diintegrasikan melalui berbagai model dan algoritma, mulai dari supervised learning, unsupervised learning, hingga reinforcement learning. Contohnya, supervised learning digunakan untuk pelatihan deteksi objek seperti mobil lain, lampu lalu lintas, atau pejalan kaki berdasarkan dataset yang telah diberi label. Model ini akan belajar membedakan berbagai jenis objek untuk membantu pengambilan keputusan yang akurat.

Di sisi lain, Reinforcement learning memainkan peran penting dalam pengambilan keputusan kompleks, seperti menentukan rute optimal atau bagaimana bereaksi terhadap skenario lalu lintas tertentu. Mesin akan mendapatkan “reward” atau penalti berdasarkan keputusan yang dibuat, dan dari sanalah ia akan belajar untuk mengambil tindakan terbaik kedepannya.

Selain itu, deep learning sebagai subbidang dari machine learning juga memainkan peran penting melalui penggunaan neural networks. Model ini sangat efektif dalam mengenali pola visual dan suara, sehingga sangat cocok untuk mendukung persepsi kendaraan dalam mengenali rambu jalan, marka, suara klakson, hingga perintah suara dari pengguna.

Tesla menjadi salah satu contoh paling menonjol dalam pemanfaatan machine learning untuk mewujudkan kendaraan otonom. Melalui fitur-fitur seperti Autopilot, Autosteer, Navigate on Autopilot, hingga Smart Summon, Tesla menunjukkan bagaimana kecerdasan buatan dapat membantu mobil dalam membuat keputusan secara mandiri di jalan raya, tentu saja dengan tetap melibatkan supervisi dari pengemudi.

Sebelum menggunakan fitur-fitur tersebut, pengemudi Tesla harus menyetujui pernyataan bahwa mereka akan selalu memegang kemudi dan tetap bertanggung jawab penuh atas kendali kendaraan. Ini menjadi pengingat bahwa meskipun teknologinya canggih, kehadiran manusia masih menjadi kunci utama keselamatan. Berikut adalah fitur-fitur yang disediakan sebagaimana dihimpun melalui situs resmi Tesla

1. Autopilot dan Autosteer: Bukan Sekadar Cruise Control

Autopilot memungkinkan mobil untuk mengikuti jalur secara otomatis, menjaga jarak dengan kendaraan di depan, dan menyesuaikan kecepatan sesuai kondisi lalu lintas. Untuk mengaktifkan fitur ini, pengemudi harus menekan tuas atau kontrol tertentu dua kali secara cepat tergantung pada model mobilnya.

Autosteer, salah satu fitur inti, mampu membaca garis marka jalan dan membantu kemudi secara otomatis. Sistem ini memantau seberapa besar torsi yang diberikan pengemudi pada kemudi. Jika terdeteksi tidak cukup aktif, mobil akan memberikan peringatan visual dan audio berulang. Jika diabaikan, sistem bisa nonaktif secara otomatis untuk sisa perjalanan tersebut.

Bahkan, kamera di dalam kabin digunakan untuk mendeteksi tingkat kewaspadaan pengemudi, namun data ini diproses secara lokal di dalam mobil demi menjaga privasi pengguna.

2. Navigate on Autopilot dan Auto Lane Change: Menavigasi Jalan Raya

Navigate on Autopilot adalah pengembangan lanjutan dari Autosteer. Fitur ini memungkinkan mobil melakukan manuver seperti berpindah jalur, mengambil exit tol, atau berpindah ke jalur yang lebih cepat, semuanya secara otomatis saat berkendara di jalan tol.

Namun, fitur ini tetap meminta konfirmasi pengemudi untuk berpindah jalur (dengan menyalakan lampu sein), kecuali jika pengaturan diubah sesuai dengan regulasi setempat. Ini menunjukkan keseimbangan antara otomatisasi dan kontrol manual dalam implementasi Tesla.

3. Autopark dan Summon: Mobil yang Bisa Parkir dan Menjemput Sendiri

Autopark akan aktif ketika kendaraan mendeteksi ruang parkir saat kecepatan rendah. Setelah disetujui oleh pengemudi, sistem akan mengambil alih sepenuhnya proses parkir dari pengaturan setir hingga perpindahan gigi.

Sementara itu, fitur Dumb Summon dan Actually Smart Summon memungkinkan kendaraan bergerak sendiri secara perlahan dari tempat parkir menuju lokasi pengemudi. Melalui aplikasi Tesla, pengguna cukup menekan tombol “Come to Me” dan mobil akan menyusuri jalur parkir menuju titik yang ditentukan, dengan memperhatikan objek di sekitarnya. Tentu, semua ini masih memerlukan pengawasan visual dari pemilik kendaraan yang harus berada dalam jarak maksimal sekitar 85 meter dari mobil.

4. Traffic Light dan Stop Sign Control (Beta): Mata yang Mengawasi Lampu Lalu Lintas

Sebagai pelengkap sistem otonom, Tesla juga mengembangkan fitur beta yang mampu mengenali lampu lalu lintas dan rambu stop. Saat fitur ini aktif, mobil akan otomatis melambat dan berhenti saat mendekati persimpangan, bahkan jika lampu sedang hijau. Untuk melanjutkan, pengemudi harus memberi konfirmasi dengan menekan pedal gas atau tuas tertentu.

Fitur ini menunjukkan kemampuan sistem dalam menggabungkan persepsi visual berbasis kamera dengan pengambilan keputusan kontekstual. Namun karena masih dalam tahap pengujian, fitur ini tetap membutuhkan pengawasan aktif dari pengemudi.

Baca Juga: Mengenal NLP, Salah Satu Produk Machine Learning

4. Pertimbangan dalam Implementasi Machine Learning untuk Mobil Otonom

Meskipun potensinya besar, penerapan machine learning dalam kendaraan otonom juga tidak lepas dari tantangan. Salah satu yang utama adalah keamanan data. Karena kendaraan otonom mengandalkan data dalam jumlah masif, penting untuk memastikan bahwa data tersebut aman dari potensi peretasan. Isu lain adalah bias dalam data pelatihan. Jika dataset tidak mencerminkan variasi kondisi nyata, kendaraan bisa mengambil keputusan yang keliru saat menghadapi situasi baru.

Selain itu, masih ada tantangan dari sisi regulasi dan etika. Bagaimana mobil otonom harus bereaksi dalam dilema moral? Apakah lebih penting menyelamatkan penumpang atau pejalan kaki dalam situasi darurat? Pertanyaan seperti ini tidak bisa dijawab hanya dengan logika algoritma dan disinilah pentingnya kolaborasi antara ilmuwan data, pengembang, pembuat kebijakan, dan masyarakat.

Terakhir, hal penting lainnya adalah kebutuhan akan pembaruan sistem secara berkala. Kendaraan otonom perlu terus menerima update software dan perbaikan model ML berdasarkan kondisi terbaru. Hal ini membutuhkan infrastruktur teknologi yang andal serta sumber daya manusia yang paham data dan keamanan digital.

FAQ

1. Apa peran utama machine learning dalam kendaraan otonom?

Machine learning menjadi “otak” dari kendaraan otonom. Teknologi ini memungkinkan mobil untuk mengenali objek di jalan, memahami situasi lalu lintas, memprediksi gerakan kendaraan lain, hingga mengambil keputusan seperti berhenti, berbelok, atau menghindari rintangan. Semua itu terjadi berdasarkan pembelajaran dari data sensor seperti kamera, radar, dan LIDAR tanpa perlu diprogram secara eksplisit setiap kali.

2. Apakah kendaraan otonom seperti Tesla sudah bisa menyetir sepenuhnya tanpa pengemudi?

Belum sepenuhnya. Meskipun Tesla telah memiliki fitur seperti Autopilot, Navigate on Autopilot, dan Smart Summon, semua sistem tersebut masih memerlukan pengawasan aktif dari pengemudi. Pengemudi tetap wajib memegang kemudi dan memperhatikan jalan, karena sistem otonom saat ini masih bersifat “supervised” dan belum sepenuhnya menggantikan peran manusia.

3. Apa tantangan terbesar dalam penerapan machine learning untuk mobil otonom?

Tantangan utamanya meliputi keamanan data, bias dalam data pelatihan, serta ketidakjelasan regulasi dan etika. Tanpa data yang beragam dan aman, sistem bisa mengambil keputusan yang salah. Selain itu, dilema moral di jalan seperti kecelakaan yang tidak terhindarkan memunculkan pertanyaan kompleks yang belum sepenuhnya bisa dijawab oleh algoritma. Oleh karena itu, pengembangan kendaraan otonom perlu melibatkan banyak pihak, mulai dari teknolog, ilmuwan data, hingga pembuat kebijakan.

Gimana sahabat DQ? Seru banget kan membahas soal machine learning beserta jenis-jenisnya. Eits, kalau kamu masih bingung soal model machine learning, tenang aja. Yuk, segera ambil kesempatan untuk Sign Up dengan bergabung bersama DQLab! Disini kamu bisa banget belajar dengan modul berkualitas dan tools sesuai kebutuhan industri dari dasar hingga advanced meskipun kamu nggak punya background IT, lho. Dilengkapi studi kasus yang membantu para pemula belajar memecahkan masalah secara langsung dari berbagai industri.

Tidak cuma itu, DQLab juga sudah menerapkan metode pembelajaran HERO (Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based) yang dirancang ramah untuk pemula, dan telah terbukti mencetak talenta unggulan yang sukses berkarier di bidang data. Jadi, mau tunggu apa lagi? Yuk, segera persiapkan diri dengan modul premium atau kamu juga bisa mengikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner sekarang juga!

Penulis: Reyvan Maulid