5 Cara Kecerdasan Buatan [Mendorong] Kemajuan Industri Otomotif

<

p style=”text-align: left;”>
Teknisimobil.com – Membicarakan kecerdasan buatan atau artificial intelligence (AI) layaknya membicarakan masa depan kita [pribadi], terlebih membicarakan masa depan dunia. Begitu juga halnya pada masa depan industri otomotif. Bagaimana kecerdasan buatan memengaruhi industri otomotif? Mari kita simak uraian sederhana berikut.

artificial intelligence and car photo

Photo by landrovermena

[Baca juga: Berita-berita otomotif terkini]

Kecerdasan buatan terlibat secara aktif dalam industri otomotif akibat adanya berbagai hempasan masalah seperti isu pemansan global. Selain itu, ancaman krisis energi juga benar-benar membuat pada pemain utama dalam bidang roda empat ini memanfaatkan sumber daya yang ada dan teknologi untuk menghasilkan produk terbaik.

Keindahan perangkat dengan kecerdasan buatan inilah yang akan dicoba untuk dipelajari melalui input sensoris seperti suara dan gambar nyata.

Dengan cara yang sama, ketika kecerdasan buatan diterapkan pada teknologi pada mobil, ia akan mengenali lingkungan dan mengevaluasi implikasi kontekstual saat ia bergerak atau menghadapi rintangan apa pun.

Pada tahun 2015, tingkat pemasangan sistem berbasis AI di kendaraan baru hanya 8%. Jumlah ini diperkirakan melonjak menjadi 109% pada 2025, seperti kami lansir pada gemalto. Hal ini karena berbagai jenis sistem AI akan dipasang di kendaraan.

Kecerdasan Buatan ‘drive’ driverless cars

Pemikiran di balik mobil tanpa sopir ada di sekitar tahun 1970an, jadi tidak sepenuhnya hal baru. Mobil bertenaga AI, yang digambarkan dalam film selama bertahun-tahun, selalu menangkap imajinasi kita. Tapi kurangnya kecemerlangan dan sumber daya teknis mungkin mencegahnya menjadi kenyataan, sampai saat ini. Akhirnya, semua faktor yang menyebabkan kecerdasan buatan terbentuk dan sekarang mobil tanpa sopir telah menjadi kenyataan.

Nah, hampir, ini hanya masalah waktu sebelum kita mulai melihat kecerdasan sejati di dalamnya. Idenya adalah memberdayakan kendaraan untuk bertindak seperti supir manusia dan berkendara melewati berbagai keadaan. Ini mungkin terdengar mudah, tapi sama sekali bukan tugas yang sederhana karena banyak komputasi dengan tingkat ketelitian tinggi sangatlah diperlukan.

Melalui teknik seperti sensor fusion dan deep learning, peneliti mampu mengembangkan teknologi yang akan membantu membangun peta tiga dimensi dari semua aktivitas yang terjadi disekitar mobil saat diam (parkir) maupun berjalan.

Beberapa raksasa teknologi dan otomotif terkemuka seperti Google dan Tesla menghabiskan jutaan dolar untuk penelitian. Tujuannya tak lain adalah guna menghasilkan teknologi yang lebih baik dan membuat mobil otonom menjadi kenyataan secara komersial. Baru-baru ini, Ford Motor Company melakukan investasi satu miliar dolar di Argo AI, sebuah perusahaan AI baru untuk menghasilkan sistem pengemudi virtual di masa depan, mungkin pada tahun 2021.

Sekarang, mari kita lihat berbagai cara di mana kecerdasan buatan akan mendorong industri otomotif di masa depan:

Pertama; Machine Learning

Kecerdasan buatan adalah semacam kecerdasan yang dikembangkan sebagai hasil eksperimen ilmiah yang sangat baik. Kecerdasan ini bila diaplikasikan pada perangkat dan mesin akan berpikir dan bertindak hampir seperti manusia.

Namun, ada perbedaan antara Artificial Intelligence dan Machine Learning. Sementara di AI, perangkat akan melakukan tugas dengan cara yang dianggap manusia cerdas, ML atau Machine Learning adalah aplikasi (terapan bagi) AI dimana mesin diberi data tertentu dan mereka belajar untuk diri mereka sendiri. ML sebenarnya adalah subset dari AI.

Toyota telah melangkah lebih jauh dan telah mengumpulkan Big data, Machine Learning dan Artificial Intelligence untuk menciptakan sistem otonom yang sangat responsif yang membantu mobilitas bagi mereka yang “kurang mampu mengemudi”.

Kedua; Deep Learning

Deep Learning adalah proses dimana kita menerapkan Machine Learning. Dengan bantuan Deep Learning banyak aktivitas di AI terjadi tanpa kemunduran (setbacks). DL atau Deep Learning membantu memecahkan tugas dalam potongan-potongan tugas yang lebih kecil (ringan) yang [tentu saj] lebih mudah diatur. Perangkat lunak di DL belajar (memperlajari) dan kemudian mulai menirukan aktivitas di lapisan neuron otak manusia.

Teknik DL sangat berguna di industri otomotif karena membantu sistem pendampingan yang maju dan mengemudi secara otonom (swakemudi). Ini hanya di dalam kendaraan. DL memainkan peran penting jug di luar kendaraan – selama manufaktur, penjualan dan layanan purna jual. Bahkan dalam layanan di mana teknologi sedikit kabur sampai sekarang, DL inilah yang membawa perbaikan besar.

Baru-baru ini, sebuah kemitraan terbentuk antara Nvidia dan Bosch untuk meningkatkan kualitas dan fitur kendaraan otonom (forbes). Melalui ini, Bosch akan membangun sebuah superkomputer yang akan bekerja di kendaraan sejenis itu, dan Nvidia akan memberikan teknologi Deep Learning untuk menariknya. Berkat Nvidia dan Bosch, di masa depan Anda bisa mengharapkan tingkat baru sentuhan AI di mobil seperti Audi dan Mercedes Benz.

Ketiga; The Internet of Things (IoT)

Internet of Things telah membuat tanda yang tak terhapuskan di industri otomotif dan siap untuk melangkah lebih kuat di tahun-tahun mendatang. Kendaraan baru diproduksi memiliki sejumlah hal baru yang menyertainya – Sensor pintar, kemampuan geo-analitik dengan data besar, aplikasi konektivitas tersemat.

Dan dengan fitur mewah mereka, pemilik kendaraan bisa menikmati sejumlah fitur. Berikut adalah beberapa di antaranya:

  1. Dealer atau produsen akan membuat update firmware kendaraan melalui perangkat lunak over-the-air
  2. Jika kendaraan dijadwalkan untuk diperbaiki atau diperbaiki pada hari tertentu, data kinerja kendaraan akan dikirim ke pabrikan / dealer / pusat layanan
  3. Melalui perangkat lunak, produsen dapat memperbaiki masalah kinerja tertentu di dalam kendaraan; pemiliknya mungkin tidak perlu membuat jadwal ke bengkel
  4. Perusahaan dengan armada kendaraan mereka sendiri dapat mengelola hal yang sama dengan parameter keamanan yang lebih baik
  5. Peningkatan kualitas manufaktur dimungkinkan melalui proses IoT
  6. Jika terjadi keadaan darurat medis, sensor cerdas mobil akan memanggil petugas medis yang bersangkutan.

Keempat; Cognitive Capabilities

Revolusi tanpa driver akan terus menyusuri jalan-jalan, dan Anda akan menyaksikan tidak hanya mobil kecil dengan kemampuan AI, tapi juga truk 18 roda yang membawa barang-barang juga akan mengalami hal yang sama. Ini diambil selangkah lebih maju dengan analisis kognitif yang meniru perilaku manusia dengan melihat pola perilaku dan kemampuan data mining.

Sistem kognitif seharusnya bekerja seperti manusia yang menafsirkan situasi kehidupan nyata, dan untuk melakukannya, pemahaman yang lebih dalam tentang data tidak terstruktur sangat penting. Wawasan akan diambil dari banyak data tidak terstruktur untuk memutuskan bagaimana merespons secara alami secara real time.

Kemampuan kognitif atau Cognitive Capabilities juga mampu menangani kondisi operasi yang dinamis. Produsen mobil sudah mulai memasukkan ini ke dalam kendaraan mereka. Misalnya, BMW telah bermitra dengan IBM untuk menambahkan kemampuan kognitif pada mobilnya. Melalui teknologi Big Blue’s Watson AI, idenya adalah untuk membantu kendaraan berkomunikasi satu sama lain.

Kelima; Infotainment Systems

Artificial Intelligence mengubah sistem infotainment di dalam kendaraan secara besar-besaran. Karena tren ini, permintaan akan solusi perangkat keras dan perangkat lunak berkualitas tinggi juga meningkat karena semuanya harus kompatibel dengan AI.

Dalam kategori infotainment, Anda bisa mengharapkan lonjakan fitur seperti pengenalan ucapan, pelacakan mata, pemantauan mengemudi, pengenalan isyarat, dan database bahasa alami. Akhirnya, ini juga akan melangkah lebih jauh untuk mempertimbangkan evaluasi kondisi driver, sistem penglihatan mesin yang terpasang pada kamera, unit kontrol sensor fusi mesin dan unit deteksi berbasis radar.

[Baca juga: Masalah teoretis kendaraan-kendaraan listrik]

Ada antarmuka (interface) mesin manusia infotainment yang sudah melekat pada kendaraan dan ini dapat memantau dan bertindak sesuai dengan algoritma yang dikumpulkan dari jaringan syaraf berbasis awan. Ini kemudian akan digunakan untuk melakukan tugas lanjutan.[]

The post 5 Cara Kecerdasan Buatan [Mendorong] Kemajuan Industri Otomotif appeared first on Teknisimobil.com.