1. Soal:
1. Contoh produk kecerdassan buatan (AI) beserta fungsi dan cara kerjanya.
Jawab:
1. SELF-DRIVING CARS
Self-driving cars atau kadang juga disebut autonomous cars merupakan mobil
yang dapat dikemudikan tanpa bantuan manusia. Mereka telah dirancang untuk dapat
melakukan tugasnya lebih baik dari manusia. Mereka tidak mengemudi setelah
minum, tidak mengetik pesan saat mengemudi dan mereka juga tidak menerobos
lampu merah.
Meski demikian, masih banyak pengembangan yang mesti dilakukan pada
self-driving cars. Mereka belum dapat berfungsi dengan baik dalam kondisi cuaca
yang ekstrim, terlebih lagi mereka juga rentan terhadap serangan dari peretas.
Lalu, bagaimana self-driving cars dapat bekerja?
Terdapat 4 teknologi utama yang ada di dalamnya.
1. Computer Vision
Computer vision adalah cabang dari ilmu komputer yang terkait dengan
pengolahan citra. Ini adalah mata dan telinga bagi mobil. Dengan teknologi ini mobil
dapat melihat lingkungan sekitarnya. Terdapat 3 komponen di dalamnya yaitu:
1. Kamera, fungsinya untuk mengambil gambar disekitar.
2. Radar, tugasnya memancarkan gelombang radio, kemudian setiap benda yang
disekitarnya akan memantulkan kembali gelombang tersebut. Jadi fungsinya untuk
mengetahui letak benda disekitar.
3. Light Detection and Ranging (LIDAR), fungsinya seperti radar dengan jangkauan
yang lebih jauh. LIDAR memanfaatkan laser untuk mengukur jarak benda di
sekitarnya.
Fokus utama dari computer vision dalam hal ini adalah mengolah gambar dari
ketiga komponen diatas untuk mendeteksi segala sesuatu disekitar mobil, seperti
2. jalan, lubang, lampu lalu lintas, orang maupun mobil disekitarnya serta mengukur
jarak antara mobil dengan benda disekitarnya.
2. Deep Learning
Ini adalah teknologi yang membuat mobil mampu mengambil keputusan nya
sendiri berdasarkan informasi yang didapat dari komponen computer vision diatas.
Dengan kata lain, Deep Learning merupakan otak dari self-driving cars.
Deep Learning memungkinkan mereka untuk mengenali benda di sekitarnya
serta mengambil keputusan atau tindakan apa yang harus dilakukan dengan suatu
benda atau kondisi. Entah itu berhenti, berbelok atau menaikkan kecepatan.
Otak manusia terdiri dari kumpulan sel neuron yang terhubung satu sama lain,
begitu pula pada deep learning. Di dalam nya terdapat rangkaian nets atau yang lebih
dikenal dengan Artificial Neural Network (ANN). Seperti inilah ilustrasi nya.
ANN dapat dikatakan sebagai kotak ajaib. Kita memberikan masukan dan ia
akan memberikan keluaran. Kita dapat meminta ANN menganalisa sebuah gambar
dan memberi tahu apa isi gambar tersebut. Misalnya kita ingin ANN menguji gambar
kucing, jadi kita berikan masukan berupa gambar kucing kemudian ia akan menguji
nya apakah itu merupakan kucing atau bukan berdasarkan data-data (kucing) yang
sebelumnya sudah kita tanam didalamnya, selanjutnya ANN akan memberi keluaran
antara ‘yes’ atau ‘no’.
3. ANN seperti otak manusia. Kita dapat melatihnya dengan memberikan data.
Ketika kita memberikan nya data, ia akan menjadi cheat code. Coba perhatikan
gambar matriks diatas. Matriks pertama [x] merupakan inputan, sedangkan matriks
[w] merupakan cheat code. Jika kita mengkalikan inputan dengan cheat code, maka
kita memperoleh keluaran.
Intinya, setiap inputan yang diterima oleh ANN akan dibandingkan dan diuji
dengan data (cheat code) yang sebelumnya sudah ditanamkan dan menghasilkan
keluaran berupa tindakan atau keputusan.
3. Robotics
Mungkin Anda sudah dapat membayangkan seperti apa bentuk dari robot.
Namun disini saya ingin menjelaskan satu bagian di dalamnya yang berperan penting
dalam self-driving cars, namanya actuator. Actuator adalah sebuah alat yang
mengambil sinyal listrik sebagai masukan dan mengubahnya menjadi tindakan fisik.
Actuator memainkan peranan penting dalam proses kerja Adaptive Cruise
Control (ACC) yang memungkinkan mobil untuk mengatur sendiri kecepatan nya.
ACC dan actuator bertanggung jawab dan saling bekerja sama untuk menurunkan
atau meningkatkan kecepatan tergantung pada jalan dan jarak terhadap kendaraan
lain.
4. 4. Navigation
Dalam self-driving cars, navigasi memiliki 3 fungsi utama, yaitu:
1. Untuk mengetahui dimana Anda sekarang.
Global Positioning System (GPS) membolehkan mobil untuk mengetahui posisinya
saat ini berdasarkan analisis sinyal yang diterima melalui paling tidak 4 konstelasi
dari 60 satelit dengan orbit rendah.
2. Untuk mengetahui kemana Anda ingin pergi.
Terdapat beberapa instrumen dan teknik dalam hal ini. Sextant, LORAN radiolocation
dan dead reckoning adalah beberapa teknik yang digunakan saat ini dengan tingkat
akurasi dan konsistensi yang bervariasi.
Sextant adalah alat navigasi untuk mengukur sudut antara benda astronomi
dengan cakrawala. LORAN radiolocation adalah sistem navigasi yang
memungkinkan mobil dapat mengetahui posisinya dengan memanfaatkan gelombang
radio yang dipancarkan.
Dead reckoning mengkalkulasi posisi mobil saat ini berdasarkan kecepatan dan jarak
yang ditempuh dari posisi sebelumnya.
3. Untuk membawa Anda kesana.
Setelah semua komponen pengolahan citra, penginderaan dan navigasi menerima
masukan nya, selanjutnya mobil bersiap-siap mengatur dan mengelola daya untuk
menjalankan fungsi otonom mobil pada umumnya.
5. Tugas Pendahuluan 2
PRAKTIKUM
KECEDARASAN BUATAN
(ARTIFICIAL INTELLIGENCE)
OLEH :
NAMA : LA ODE IKBAL
NIM : F1A215009
JURUSAN/PRODI : MATEMATIKA/STATISTIKA
PROGRAM STUDI S1 STATISTIKA
JURUSAN MATEMATIKA
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMUN PENGETAHUAN ALAM
UNIVERSITAS HALU OLEO
KENDARI
2018
