Sebuah kendaraan otonomos (pertama dari kanan) sedang menjalani uji coba tanpa pengemudi di sebuah jalan raya di Yizhuang, Beijing, ibu kota China, pada 19 Oktober 2021. (Xinhua/Peng Ziyang)
BEIJING, 16 Maret (Xinhua) -- Tim peneliti dari Universitas Tsinghua telah membuat sebuah terobosan dalam pengemudian otonomos, mengembangkan teknologi yang memungkinkan kendaraan tersebut untuk belajar secara mandiri (self-learn) saat mengemudi guna menghadapi berbagai situasi yang tidak biasa. Ini menjadi inovasi yang dapat menyelesaikan kekhawatiran dalam keselamatan pada sistem swakemudi (self-driving).
Teknologi ini memungkinkan peningkatan kinerja secara terus-menerus pada mobil dengan menggunakan data yang dikumpulkan ketika sistem swakemudi beroperasi, tidak seperti metode konvensional yang melatih mobil semaksimal mungkin dengan menggunakan berbagai skenario mengemudi terlebih dahulu, menurut penelitian yang diterbitkan dalam jurnal Nature Machine Intelligence.
Teknologi swakemudi konvensional didasarkan pada algoritme dengan lebih banyak data yang dikumpulkan melalui pelatihan panjang dalam berbagai kemungkinan skenario mengemudi, dengan membuat mobil memiliki sebuah rencana respons yang telah ditetapkan jika terjadi keadaan darurat. Oleh karena itu, mobil tersebut mungkin tidak tahu bagaimana bereaksi dalam situasi asing yang belum pernah ada selama proses pelatihan, sehingga mengancam keselamatan saat berkendara.
Tim peneliti tersebut mengevaluasi teknologi yang baru diusulkan itu melalui berbagai simulasi dan uji jalan, dengan hasil yang menunjukkan bahwa mobil dapat belajar dalam situasi baru dan kinerjanya dapat terus ditingkatkan seiring jarak tempuh mengemudi dan volume data juga meningkat, ujar Cao Zhong, anggota tim dari Universitas Tsinghua.
Teknologi itu telah diterapkan pada sejumlah kendaraan di Olimpiade Musim Dingin Beijing 2022, ungkap Yang Diange selaku pemimpin tim tersebut. Teknologi baru itu akan diverifikasi lebih lanjut dalam skala besar di jalanan terbuka dengan berbagai skenario, imbuhnya. Selesai
