Mata Ketiga Di Mobil Loe, Sensor Jalan Berlubang

LAZONE.ID - Banyaknya korban kecelakaan akibat jalan yang rusak, membuat para peneliti dari Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE), menemukan cara untuk meminimalisir kejadian tersebut, bro.

Banyaknya korban kecelakaan akibat jalan yang rusak, membuat para peneliti dari Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE), menemukan cara untuk meminimalisir kejadian tersebut, bro. Itu dibuktikan melalui sebuah sensor yang nantinya bisa disematkan di mobil self-driving serta makalah yang diterbitkan oleh Perpustakaan Universitas Cornell.

Dan untuk membuktikan bahwa penemuan tersebut ampuh, tim IEEE mencoba menggunakan Recurrent Neural Networks (RNN) di ban belakang Mercedes CLA 2014, agar bisa mendeteksi cuaca yang berbeda serta kecepatan yang dilalui ketika melewati area Boston, AS. RNN sendiri merupakan sebuah jaringan komputer dengan microfon yang dapat memantau suara yang dilalui.

Biarpun masih tahap penelitian awal, tapi menurut Unweighted Average Recall (UAR), sensor ini mampu memaksimalkan 93,2% kecepatan mobil, termasuk ketika berhenti di lampu merah. Ini adalah yang pertama kalinya, sebuah jaringan komputer digunakan untuk mengatasi kondisi jalan.

Bukan cuma IEEE aja yang udah pernah bikin sensor dengan suara, bro. Penelitian serupa juga pernah dibuat oleh Technical University of Madrid dalam menggunakan Support Vector Machines (SVM), untuk menganalisis suara pergesekan ban dengan aspal dan memilih suara yang berbeda ketika ban tidak menyentuh aspal.

Hal yang sama juga pernah dilakukan oleh University of Toyama di Jepang. Mereka memamerkan sebuah sistem yang menggunakan kamera pada mobil untuk mendeteksi kondisi permukaan jalan, dengan bantuan sorotan lampu pengendara lain, bro. Tapi, sayangnya sistem ini sangat membutuhkan pengendara lain dan seringkali sistem video juga membutuhkan data yang akurat saat melewati kondisi jalan yang berkabut, salju dan minimnya cahaya.

“Metode ini terbukti kuat untuk kecepatan kendaraan, jenis jalan serta kualitasnya, pada data yang berisi 785.826 sampah audio. Ini melebihi canggihnya SVM dan mencapai kinerja yang luar biasa pada saat mendeteksi jalan yang basah hingga 93,2% UAR, untuk semua kecepatan kendaraan dan kecepatan yang lebih menantang hingga 2.9mph. Termasuk ketika kendaraan sedang berhenti,” ungkap para peneliti.
Wah, semoga masuk Indonesia yaa...