KK Instrumentasi dan Kontrol ITB Kembangkan Kendaraan Otonom di Indonesia
Oleh Adi Permana
Editor Adi Permana
BANDUNG, itb.ac.id--Permintaan akan kendaraan otonom semakin meningkat dari waktu ke waktu. Global Market Model memperkirakan bahwa pasar mobil otonom global akan meningkat sebesar 16,84% pada tahun 2023. Selain itu, Presiden Joko Widodo mengharapkan autonomous system bisa diterapkan di semua lini di Ibu Kota Negara baru. Hal ini tentu mendorong adanya riset dan pengembangan kendaraan otonom di dalam negeri.
Kelompok Keahlian (KK) Instrumentasi dan Kontrol Fakultas Teknologi Industri ITB membagikan perkembangan penelitian autonomous vehicles (AV) di Indonesia pada virtual workshop yang diadakan pada Senin (31/5/2021). Workshop yang mengusung tema “Artificial Intelligence Applications in Autonomous Vehicles Research” ini diisi oleh Ketua KK Instrumentasi dan Kontrol Prof. Dr.-Ing. Yul Yunazwin Nazaruddin dan Augie Widyotriatmo, S.T., M.T., Ph.D. Kedua pembicara merupakan anggota tim Kementerian Perhubungan RI yang sedang merancang kajian mengenai penggunaan kendaraan listrik otonom di Ibu Kota Negara baru.
Prof. Yul memperkenalkan profil dari KK Instrumentasi dan Kontrol yang juga merambah bidang teknologi terkini seperti Artificial Intelligence (AI) yang memuat Machine Leaning dan Deep Learning. “Pada awalnya itu adalah bagian dari computer science yang mengembangkan intelligent machine yang diharapkan bisa berperilaku seperti manusia, berpikir seperti manusia, kemudian juga bisa membuat keputusan; jadi bagaimana kita bisa menggantikan manusia dengan mesin,” jelasnya tentang AI.
Penerapan AI dan Perkembangan Penelitian
AI dalam kendaraan otonom memerlukan banyak sekali teknologi, prediksi, sensor, kontrol, dan lainnya. Beberapa aktivitas riset dalam AV yang telah dilakukan oleh KK Instrumentasi dan Kontrol, dijelaskan Augie Widyotriatmo yaitu:
1. mengembangkan autonomous car untuk trajectory tracking menggunakan pendekatan Machine Learning,
2. merancang autonomous car dengan pengenalan objek dan deteksi jalur tingkat lanjut dengan Deep Learning,
3. merancang autonomous bus dengan pengenalan objek berbasis CNN (deteksi) dan kontrol mengikuti jalur menggunakan Lyapunov stability, dan
4. beberapa eksperimen lainnya.
Augie menambahkan, penerapan AI dalam kendaraan otonom dapat dilakukan untuk pengenalan citra, kontrol gerak, pencegahan tabrakan, perilaku sosial, hingga pengambilan keputusan. Ia mengungkapkan timnya menggunakan gabungan Hukum Fisika dengan AI untuk membangun kontrol gerak. Tidak menggabungkan langsung, melainkan melakukan penurunan model, merancang dan menguji kestabilan sistem, mensimulasikannya, lalu melibatkan AI dalam pengoptimalannya.
Apakah AV dapat diimplementasikan di Indonesia?
Indonesia memiliki jalan tol yang sangat panjang. Masyarakat dapat menggunakan kendaraan otonom di jalan bebas hambatan untuk merasakan fungsinya secara penuh. Selain itu, kita dapat mengembangkan autonomous bus yang potensial untuk digunakan di Ibu Kota Negara.
“Sebagai Bangsa Indonesia, seharusnya kita aware dengan ini. Jangan sampai kita hanya menggunakan teknologinya saja, tetapi kita juga bisa menangkap peluang autonomous vehicles ini untuk berkontribusi dalam mengembangkan teknologi di bidang transportasi,” pesan Augie sekaligus mengakhiri pemaparannya.
Reporter: Ristania Putri Wahyudi (Matematika, 2019)