AI dalam Mobil Self-Driving – Bagaimana Kendaraan Otonom Mengubah Industri

Teknologi AI telah mengantarkan era transformasi dalam dunia transportasi, dengan mobil self-driving yang dilengkapi dengan teknologi pintar yang mampu bernavigasi secara mandiri dan mengambil keputusan secara real-time di jalan. Pemanfaatan AI pada mobil self-driving menjamin moda transportasi yang lebih aman dan efisien, yang pada akhirnya dapat menurunkan kasus kematian akibat kesalahan manusia.

Menurut studi yang dilakukan oleh Administrasi Keselamatan Lalu Lintas Jalan Raya Nasional Amerika (NHTSA) dan Google, kesalahan manusia menyebabkan sekitar 93% kecelakaan di jalan raya. Kesalahan tersebut dapat berupa gangguan penglihatan, gangguan pendengaran, dan akibat mengemudi di bawah pengaruh alkohol. AI pada mobil self-driving menggunakan sensor dan algoritma untuk memahami lingkungan. Hal ini mencakup mengetahui hambatan dan sinyal lalu lintas serta mengambil keputusan pada saat itu untuk memastikan perjalanan yang menyenangkan dan aman. Kemampuan mereka untuk belajar dan beradaptasi inilah yang membuat mereka lebih kompeten menangani jalan yang rumit.

Perkembangan mengemudi otonom telah menghasilkan sistem transportasi yang lebih aman dan ramah lingkungan. Secara global, mobil tanpa pengemudi kemungkinan akan menguasai pangsa pasar yang signifikan, sekitar seperempat, pada tahun 2035-2040, kemungkinan karena kemajuan teknologi AI. Selain itu, pada tahun 2030, pasar kecerdasan buatan otomotif global akan mencapai penilaian sebesar $74,5 miliar, menurut Statista. Angka ini menunjukkan bagaimana pemanfaatan teknologi AI dalam industri otomotif akan mengarah pada masa depan transportasi yang lebih aman, berkelanjutan, dan nyaman.

AI memberikan banyak manfaat bagi berbagai industri dengan mengotomatisasi tugas-tugas kompleks dan meningkatkan efisiensi, sehingga menghemat waktu. Namun pada blog kali ini kita akan membahas bagaimana AI pada mobil self-driving merevolusi transportasi modern.

Peran AI dalam Mobil Self-Driving

Penerapan AI pada mobil self-driving dan sistem lalu lintas cerdas telah mengubah industri otomotif secara luar biasa. Kendaraan dapat beradaptasi terhadap perubahan kondisi jalan dan skenario lalu lintas yang terus berkembang dengan menggunakan algoritme pembelajaran mesin, sehingga berkendara menjadi lebih aman, nyaman, dan produktif. AI juga memainkan peran penting dalam kemajuan mobil listrik dan hibrida, memungkinkan produsen memaksimalkan desain untuk pengoperasian paling efisien dan konsumsi energi minimal. Memanfaatkan teknologi AI untuk mobil self-driving berperan penting dalam berbagai fungsi penting, termasuk

• Pemodelan Prediktif: Mobil self-driving dapat memprediksi perilaku pejalan kaki dan kendaraan lain melalui AI. Kendaraan ini dilengkapi dengan kemampuan pemodelan prediktif dan analitik untuk mengantisipasi masalah tersebut dan mencegahnya terjadi.
• Penginderaan dan Persepsi: Mobil self-driving mengandalkan berbagai macam sensor, termasuk lidar, kamera, sensor ultrasonik, dan radar, untuk memperoleh informasi mendetail mengenai lingkungannya. Algoritme AI menganalisis data ini untuk menghasilkan peta lingkungan yang terperinci dan membuat keputusan yang tepat.
• Pemrosesan Bahasa Alami: Beberapa mobil self-driving menggunakan pengenalan suara untuk berinteraksi dengan penumpang menggunakan Natural Language Processing (NLP). Hal ini bergantung pada AI untuk memahami dan memberikan jawaban atas perintah lisan pada peta dan mendeteksi objek relevan seperti pejalan kaki, kendaraan lain, lampu lalu lintas, dan rambu jalan.
• Pengambilan Keputusan: AI memungkinkan pengambilan keputusan di tempat berdasarkan data sensor waktu nyata. Misalnya, saat mobil self-driving mendeteksi ada pejalan kaki yang menyeberang jalan, AI membantu menentukan respons terbaik, seperti memperlambat atau berhenti.

Seiring dengan terus berkembangnya mobil self-driving, semakin canggihnya mereka dalam memahami, beradaptasi, dan menavigasi skenario dunia nyata yang rumit menyoroti potensi transformatif AI dalam industri otomotif. Sekarang mari kita beralih untuk memeriksa bagaimana algoritma AI digunakan pada mobil self-driving.

Algoritma Kecerdasan Buatan yang Digunakan pada Mobil Self-Driving

Penerapan algoritma yang diawasi dan tidak diawasi untuk AI otomotif sangat penting dalam pembuatan mobil otonom.

Pembelajaran yang Diawasi

Salah satu paradigma penting dalam pembelajaran mesin disebut pembelajaran terawasi. Dalam hal ini, model dilatih dengan kumpulan data berlabel untuk memetakan masukan ke keluaran dengan benar. Dalam konteks mobil tanpa pengemudi, pembelajaran yang diawasi sangat penting dalam tugas-tugas seperti pengenalan objek, pemodelan, dan prediksi perilaku. Dalam pembelajaran terawasi, ada pendekatan berikut:

Pengenalan Objek

Dengan menggunakan teknik pembelajaran yang diawasi, sistem mobil self-driving menjalani pelatihan ekstensif agar dapat mengidentifikasi dan membedakan berbagai elemen penting dari data sensorik secara kompeten. Hal ini melibatkan identifikasi yang tepat terhadap pejalan kaki, kendaraan, lampu lalu lintas, dan rambu-rambu jalan yang membantu dalam mengambil keputusan.

Di Appinventiv, kami mengembangkan aplikasi pengenalan gerakan intuitif yang disebut ActiDrive, yang memanfaatkan teknologi optik, memungkinkan pengemudi berkendara tanpa repot.

Selain meningkatkan keselamatan pengemudi selama berkendara, aplikasi ini juga berfungsi sebagai pelacak perjalanan yang komprehensif, mencatat perjalanan pengguna dengan cermat, pemilihan rute, waktu, dan jarak yang ditempuh dalam perjalanan ke tujuan mereka.

Pemodelan

Teknik pembelajaran yang diawasi memungkinkan terciptanya model kompleks yang dapat memprediksi probabilitas beberapa peristiwa atau kejadian di lingkungan lalu lintas. Analisis data yang canggih dan model pengenalan pola dapat secara akurat memprediksi kejadian penting, seperti kemungkinan pejalan kaki menyeberang di tempat tertentu atau perubahan jalur kendaraan lain secara tiba-tiba.

Prediksi Perilaku

Penerapan penting lainnya dari pembelajaran terawasi dalam kasus kendaraan otonom berasal dari prediksi perilaku. Melalui asimilasi data pelatihan yang lengkap dan penerapan algoritma pembelajaran yang canggih, sistem ini dapat memperkirakan dan bahkan memprediksi perilaku pengguna jalan lainnya. Pendekatan proaktif ini memungkinkan mobil self-driving untuk menangani kontinjensi dan tantangan dengan lebih efektif dan fleksibel.

Pembelajaran Tanpa Pengawasan

Berbeda dengan pendekatan pembelajaran yang diawasi, pembelajaran tanpa pengawasan beroperasi dalam kerangka kerja yang memfasilitasi identifikasi dan interpretasi pola dan hubungan dalam kumpulan data yang tidak berlabel. Mobil self-driving menggunakan bentuk pembelajaran ini dalam banyak fungsi, termasuk deteksi anomali, pengelompokan, dan ekstraksi fitur.

Deteksi Anomali

Mobil self-driving dapat mengenali dan menindaklanjuti kejadian abnormal dan tidak terduga di sekitarnya melalui teknik pembelajaran tanpa pengawasan. Sistem seperti ini menjadi sangat efisien dengan memanfaatkan kemampuan pemrosesan dan analisis data yang canggih. Mereka dapat dengan cepat mendeteksi dan merespons kejadian tak terduga seperti pejalan kaki yang menyeberang jalan secara tidak terduga dan kendaraan yang melakukan perubahan rute secara tiba-tiba.

Kekelompokan

Hal ini memungkinkan teknik pembelajaran tanpa pengawasan untuk memahami titik data serupa dan mengelompokkannya secara koheren dalam lingkungan kendaraan. Sistem ini dapat membedakan beragam kondisi dan skenario berkendara menggunakan pengelompokan dan kategorisasi titik data, yang memiliki karakteristik serupa. Hal ini membantu untuk secara sistematis memahami dan menguraikan situasi mengemudi yang rumit, meningkatkan keterampilan pengambilan keputusan dan respons mobil yang dapat mengemudi sendiri.

Ekstraksi Fitur

Teknik pembelajaran tanpa pengawasan memainkan peran kunci dalam ekstraksi dan identifikasi elemen paling signifikan dalam data sensorik yang diperoleh dari mobil self-driving. Sistem ini dapat menganalisis berbagai titik data untuk memilih karakteristik utama sistem penggerak, sehingga memberikan gambaran lengkap tentang area sekitarnya. Hal ini penting dalam menemukan dan menganalisis tepi objek penting di awan titik lidar dan mengekstraksi fitur gambar utama untuk meningkatkan persepsi dan interpretasi keseluruhan tentang mobil self-driving.

Sekarang setelah Anda mengetahui cara kerja algoritme AI untuk mobil self-driving, sekarang mari kita bahas kasus penggunaan AI yang paling banyak digunakan dalam mengemudi otonom.

AI dalam Kasus Penggunaan Mobil Self-Driving

Banyaknya kasus penggunaan AI pada mobil self-driving dengan jelas menjelaskan kekuatan transformatif AI dalam merevolusi sektor otomotif dan meningkatkan keselamatan dan efisiensi operasional. Aplikasi perintis AI dalam mobil self-driving ini meliputi

Memproses Data Sensor

Komputer kendaraan pusat mengumpulkan data secara real-time dari serangkaian sensor yang memberi tahu kendaraan tentang lalu lintas, jalan, dan segala kemungkinan hambatan. Aliran data ini diinterpretasikan secara cerdas oleh algoritme cerdas seperti jaringan syaraf tiruan (JST) untuk mendeteksi dan mengidentifikasi objek di depan dan di sekitar kendaraan. Ia memiliki modul perangkat keras dan perangkat lunak khusus untuk sensor dan mampu melakukan pemrosesan paralel, yang mendukung pengambilan keputusan yang efisien.

Optimasi Lintasan

Perencanaan jalur sangat penting untuk memaksimalkan lintasan kendaraan dan pengendalian lalu lintas. Tugas dinamis ini melibatkan beberapa komponen yang dapat digunakan oleh algoritma buatan yang cerdas. Agen AI menggunakan pengalaman berkendara sebelumnya untuk memilih cara yang paling aman, nyaman, dan ekonomis dari titik A ke titik B.

Menavigasi Kondisi Jalan

Kendaraan merencanakan jalurnya dan menggunakan algoritme berbasis AI untuk mengelola berbagai kondisi jalan, termasuk objek, pejalan kaki, sepeda, dan lampu lalu lintas. Perilaku mirip manusia dimungkinkan oleh algoritme pendeteksian objek, namun algoritma ini menghadapi tantangan saat menghadapi kondisi jalan dan cuaca yang berbeda.

Pemeliharaan prediktif

Salah satu pendekatan yang menjanjikan adalah pemeliharaan prediktif, yang menggunakan pemantauan mesin dan pemodelan prediktif untuk memprediksi kegagalan tersebut. Dengan menggunakan teknik pembelajaran yang diawasi dan tidak diawasi, algoritme AI dapat mengumpulkan data internal dan eksternal untuk memprediksi dan menghindari masalah di masa depan, sehingga menghasilkan penghematan besar dalam waktu dan uang.

Analisis Data Asuransi

Log data kendaraan memberikan informasi penting mengenai perilaku pengemudi yang mungkin bermanfaat dalam investigasi kecelakaan lalu lintas dan klaim asuransi. Ketika fokus beralih ke kendaraan otomatis, tanggung jawab menjadi isu utama, dan produsen mengambil lebih banyak tanggung jawab. Sama seperti data kotak hitam dalam penerbangan, penting untuk menyimpan cuplikan data sensor yang relevan setelah kejadian untuk analisis pasca kejadian, sehingga memberikan bukti penting untuk investigasi kecelakaan dan klaim asuransi.

Jelajahi masa depan mobilitas dengan menerapkan AI dalam aplikasi otomotif pesanan Anda dengan layanan pengembangan perangkat lunak otomotif berperingkat teratas kami

Manfaat AI pada Mobil Self-Driving

Penggunaan AI pada mobil self-driving telah membawa era baru peningkatan keselamatan, peningkatan operasional, dan banyak keuntungan lainnya. Beberapa manfaat utama AI pada mobil self-driving meliputi:

Keuntungan Lingkungan

Dengan mesin listrik atau hibrida pada kendaraan self-driving, emisi gas rumah kaca berkurang, yang merupakan langkah besar dalam melestarikan lingkungan. Selain itu, AI berkontribusi terhadap ramah lingkungan melalui perilaku berkendara yang optimal, akselerasi hemat energi, dan penghematan bahan bakar secara keseluruhan, sehingga mengurangi dampak kendaraan terhadap lingkungan.

Peningkatan Aksesibilitas

Mobil dengan AI bawaan melayani penyandang disabilitas atau memiliki masalah mobilitas dengan menyediakan parkir otomatis, kursi roda, dan perintah suara. Aksesibilitas ini dicontohkan pada fitur “pemanggilan” Tesla, di mana mobil dapat menavigasi ruang sempit dan mendatangi penumpang saat dipanggil. Hal ini mendorong otonomi dan kenyamanan bagi individu yang tidak dapat mengemudi secara mandiri.

Keamanan yang Ditingkatkan

Fitur-fitur seperti kontrol jelajah adaptif, ACC, peringatan keberangkatan jalur LDW, dan pengereman darurat otomatis AEB dengan integrasi AI telah sangat meningkatkan keselamatan penumpang. Fitur keselamatan semacam ini adalah salah satu manfaat utama AI pada mobil self-driving, karena AI dapat mendeteksi rintangan dan bahaya menggunakan sensor dan kameranya sehingga dapat mengambil tindakan pencegahan yang diperlukan, sehingga menghindari terjadinya kecelakaan.

Peningkatan Efisiensi

Dalam merancang mobil self-driving, Artificial Intelligence mengembangkan rute yang lebih ekonomis dan menurunkan penggunaan energi dan waktu tempuh. AI menggunakan pemantauan data lalu lintas dan kondisi jalan secara real-time untuk memandu kendaraan dengan lebih efektif dan juga mengatur pola akselerasi dan pengereman untuk meminimalkan konsumsi energi dan memperpanjang umur kendaraan.

Pengurangan Lalu Lintas

Mobil self-driving juga memiliki kecerdasan buatan, yang memungkinkan mereka berkomunikasi satu sama lain dan berbagi data lalu lintas secara real-time, sehingga memungkinkan mereka memilih rute yang tidak macet. Kemampuan ini meminimalkan kemacetan lalu lintas dan memastikan lalu lintas merata di berbagai jalan, menjadikan jalan kita lebih aman dan efektif.

Kecerdasan Buatan pada Contoh Mobil Self-Driving

Berikut ini adalah beberapa kasus penting tentang bagaimana perusahaan otomotif terkemuka memanfaatkan AI untuk mobil tanpa pengemudi guna merevolusi cara mengemudi dan mentransformasi transportasi jalan raya.

Tesla

Tesla terkenal dengan penemuan teknologinya yang canggih, seperti ADAS dan self-driving. Mobil Tesla menggunakan algoritma AI yang canggih, yang memberikannya keterampilan pengambilan keputusan yang mengesankan dan kontrol yang akurat, sebuah kemajuan dalam evolusi mobil pintar. Baca blog ini untuk mengetahui lebih banyak tentang biaya pengembangan sistem Tesla EV Supercharger.

jalan keluar

Waymo, sebagai pemimpin dalam teknologi mengemudi otonom, telah meluncurkan sistem mengemudi mandiri berbasis AI yang menunjukkan perencanaan rute yang kompleks dan reaksi cerdas terhadap lingkungan sekitar. Melalui integrasi AI dalam operasionalnya, Waymo telah menjadi yang terdepan dalam bidang transportasi otonom.

NVIDIA

NVIDIA telah merancang rangkaian lengkap platform dan teknologi komputasi AI untuk sektor otomotif, yang membantu menanamkan AI ke dalam desain dan manajemen mobil. Platform Drive milik perusahaan merupakan ilustrasi keberhasilan integrasi fungsi AI seperti persepsi, pemetaan, dan perencanaan rute strategis, menjadikan mobil otonom memiliki kemampuan berpikir dan navigasi yang unggul.

uber

Uber telah melakukan investasi besar dalam penelitian dan pengembangan kendaraan otonom untuk menjadi pemimpin dalam mobil self-driving. Fokus utama mereka adalah pada mobil self-driving yang digerakkan oleh AI, dengan tujuan untuk menyediakan layanan berbagi perjalanan yang aman dan andal. Penekanan pada kemajuan teknologi mencerminkan komitmen mereka untuk memberikan pengalaman transportasi mutakhir.

BMW

BMW telah menunjukkan dedikasi yang kuat untuk menggabungkan AI ke dalam berbagai bidang teknologi kendaraan, termasuk sistem bantuan pengemudi dan infotainment dalam mobil. BMW menunjukkan komitmennya untuk menawarkan perjalanan yang lebih individual dan nyaman melalui Intelligent Personal Assistant, yang menggunakan pemrosesan bahasa alami tingkat lanjut.

Masa Depan AI dalam Mobil Self-Driving

Masa depan tampak menjanjikan karena pasar AI di industri otomotif melebihi $6 miliar pada tahun 2022, dengan proyeksi CAGR sebesar 55% pada tahun 2032. Beberapa kemajuan dalam algoritme AI, solusi pemeliharaan prediktif, teknologi sensor, dan daya komputasi akan mendorong banyak inovasi baru. perkembangan, menandakan lahirnya era baru pertumbuhan dan inovasi.

AI akan berdampak besar pada industri otomotif dalam waktu dekat. Kita dapat mengantisipasi lebih banyak kendaraan otonom, fitur keselamatan canggih, dan opsi fitur yang dipersonalisasi. Integrasi AI akan membawa berbagai manfaat seperti meningkatkan solusi mobilitas, meningkatkan efisiensi operasional, menghemat biaya, menerapkan sistem transportasi cerdas, dan mentransformasi seluruh lanskap transportasi saat ini.

Raih Prestasi Anda di Industri Otomotif dengan Appinventiv sebagai Mitra Anda

AI untuk mobil tanpa pengemudi telah mendefinisikan ulang industri otomotif dan membuka jalan bagi masa depan transportasi yang transformatif. Kemajuan dalam teknologi mengemudi otonom dan algoritma AI membawa perubahan mendasar dalam keselamatan kendaraan, efisiensi, dan pengalaman pengguna. Potensi AI pada mobil self-driving tidak ada habisnya, menjanjikan kemajuan berkelanjutan dan inovasi inovatif.

Jika Anda ingin merasakan kekuatan revolusioner AI dalam bisnis Anda, bermitralah dengan Appinventiv. Layanan pengembangan AI kami yang mutakhir mendorong keunggulan dan inovasi teknologi. Terhubung dengan para ahli kami hari ini untuk menjelajahi solusi dan layanan AI kami.

FAQ

T. Bagaimana cara kerja AI pada mobil self-driving?

A. Data real-time dari kamera, lidar, dan radar membantu AI dalam mobil self-driving menafsirkan lingkungan. Algoritme menganalisis data ini untuk menavigasi, menghindari rintangan, dan mengikuti peraturan lalu lintas.

T. Bagaimana AI digunakan pada mobil self-driving?

A. AI pada mobil self-driving digunakan untuk penginderaan, pengambilan keputusan, pemodelan prediktif, dan pemrosesan bahasa alami. Hal ini memungkinkan mereka mendeteksi objek, memprediksi perilaku, merencanakan rute, dan berkomunikasi dengan penumpang, sehingga memastikan pengalaman berkendara yang aman.

T. Bagaimana masa depan AI pada mobil self-driving?

J. Kemajuan dalam kemampuan AI akan menghadirkan sejumlah fitur otonom yang akan menghadirkan efisiensi, keamanan, dan keandalan pada mobil self-driving. Kemajuan-kemajuan ini menjanjikan untuk membuka inovasi terbaru, menjadikan pengemudian otonom sebagai solusi mobilitas masa depan.