Nama Penulis : Irfan maulana , Mahasiswa Teknik Informatika Universitas Pamulang
Di era industri 4.0 saat ini, tujuan pengembangan ilmu kecerdasan buatan adalah untuk menciptakan teknologi yang memungkinkan mesin komputer beroperasi secara cerdas. Teknologi informasi mendukung berbagai tahap akuisisi data, ekstraksi informasi, dan ekstraksi pengetahuan. Dalam hal ini, pakar menggunakan komputer sebagai sarana penyimpanan pengetahuan pakar. Kecerdasan buatan sebenarnya dimulai pada musim panas 1956. Saat itu, sekelompok pakar komputer, dan peneliti dari berbagai departemen, industri, berkumpul di Dartmouth College untuk membahas potensi komputer untuk meniru atau mensimulasikan kecerdasan manusia. Pada awalnya, kecerdasan buatan hanya ada di universitas dan laboratorium penelitian, dan hampir tidak ada produk praktis yang dikembangkan.
Pada akhir 1970-an dan awal 1980-an, itu sepenuhnya dikembangkan dan produk secara bertahap mulai memasuki pasar. Saat ini banyak hasil penelitian yang ditransformasikan menjadi produk nyata untuk membawa manfaat bagi pemakainya. Namun kecerdasan buatan sebagai teknologi perlu terus dikembangkan untuk menyesuaikan dengan kebutuhan dan peralatan pendukungnya, seperti komputer. Dengan demikian, AI bersifat permanen dan konsisten, mudah untuk digandakan dan ringan untuk dokumentasi, dan dapat melakukan pekerjaan lebih banyak serta lebih cepat, sehingga AI lebih murah untuk diterapkan dan digunakan. Secara khusus, pengguna AI akan lebih kreatif dan inovatif. Grab adalah aplikasi penyedia jasa antar jemput makanan, penumpang atau barang.
Di lansir dari Grab.com perusahaan yang dibangun berdasarkan layanan transportasi on-demand. Pada akhirnya, sebagai konsumen, kami menginginkannya dapat diandalkan, nyaman, sangat aman, dan lab khusus ini akan melakukan ketiganya dengan menciptakan solusi AI yang kuat untuk itu,” kata Profesor Ho Teck Hua, Senior Deputy President dan Provost, NUS, selama pengarahan media saat peluncuran. “Lalu Kecerdasan Buatan(AI) pada aplikasi grab Penumpang atau Driver itu ada dimana?”
AI Penumpang
Dengan menjawab pertanyaan seperti Apa tujuan perjalanan? Ke mana tujuan penumpang dari lokasi drop-off? Apa kemungkinan aktivitas penumpang di tempat tujuan? Berapa lama dia akan tinggal di tempat tujuan? , algoritme AI akan membantu kami lebih memahami kebutuhan, niat, dan preferensi Anda sehingga kami dapat menyarankan promosi dan layanan yang Anda inginkan.
Berikut contohnya: “Kami tahu bahwa ada trade-off antara biaya perjalanan versus waktu yang diperlukan untuk tiba di tempat tujuan. Untuk perjalanan terkait pekerjaan seperti berangkat kerja tepat waktu atau bepergian di antara rapat, ketepatan waktu sangat penting, sehingga konsumen dapat memilih GrabCar atau JustGrab untuk mencapai tujuan mereka dengan cepat. Namun, untuk perjalanan yang dilakukan di luar jam kerja dan pada akhir pekan, penumpang mungkin lebih sensitif terhadap harga dan lebih suka menggunakan GrabShare untuk cara bepergian yang lebih hemat, biaya. Penggunaan data dan pembelajaran mesin akan membantu kami menyeimbangkan pertukaran ini dengan cara yang cerdas dan efisien yang menarik bagi konsumen kami,” jelas Dr Lye. “Layanan Grab membawa banyak manfaat, dan ini adalah salah satu manfaatnya – membuat hidup Anda lebih mudah,” tambah Profesor Ho.
AI Pengemudi
Kami juga ingin menyesuaikan pengemudi dengan pekerjaan yang mereka inginkan dengan lebih baik, dengan mempelajari hal-hal seperti lingkungan pilihan mereka dalam hal lokasi penjemputan dan pengantaran serta waktu “Pengemudi sama pentingnya dengan Grab. Untuk melayani pengemudi, kami juga ingin mengembangkan algoritme AI untuk memahami preferensi mereka. Sehingga ketika ada permintaan pekerjaan, kami dapat mengarahkannya ke driver yang tepat,” ujar Professor Ng See-Kiong, Deputy Director, NUS Institute of Data Science, dan Co-Director, Grab-NUS AI Lab. AI juga dapat membantu meningkatkan keselamatan berkendara. Salah satu hal yang akan dilihat lab adalah mengembangkan algoritme deteksi perubahan untuk menemukan pola mengemudi yang tidak normal. Setelah menghabiskan waktu berjam-jam di belakang kemudi, setiap pengemudi rentan terhadap kebosanan, kelelahan dan stres yang berulang, tingkat kewaspadaan yang rendah, dan dalam beberapa kasus bahkan perilaku mengemudi yang berbahaya. Dengan dapat mengenali perilaku mengemudi yang tidak biasa, kami dapat menerapkan perlindungan tambahan.
AI Lalu Lintas
Kemacetan lalu lintas di kota-kota di seluruh Asia Tenggara termasuk yang terburuk di dunia. Dengan memanfaatkan kumpulan data Grab yang sangat besar, para peneliti di lab dapat mengembangkan aplikasi baru yang dapat membantu otoritas transportasi memantau dan mengoptimalkan arus lalu lintas. Misalnya, mendeteksi kesalahan kereta api dan lonjakan permintaan untuk opsi ride-sharing secara real time dan mengarahkan kendaraan ke titik terbaik untuk membantu mengatasi masalah tersebut. “Lalu lintas adalah sesuatu yang sangat diperhatikan oleh pemerintah.
Lokasi AI
Roads di Asia Tenggara bisa rumit. Laboratorium akan mengembangkan algoritme untuk meningkatkan presisi dan akurasi dalam memetakan titik penjemputan dan melacak kendaraan yang bergerak untuk membantu penumpang dan pengemudi berpindah dari titik ke titik dengan lebih mudah dan efisien.
Beberapa contoh termasuk:
- Mempelajari dan merekomendasikan landmark lokal visual di tempat-tempat menarik.
- Menyempurnakan peta dengan landmark lokal menggunakan data perjalanan historis atau foto yang diambil dari sumber publik (seperti akun media sosial untuk berbagai POI di kota) untuk membantu pengemudi dan penumpang mengidentifikasi titik penjemputan yang tepat
“Pada akhirnya, mobilitas bersama bukanlah tentang mengurangi jumlah kendaraan itu sendiri tetapi mengoptimalkan penggunaan untuk mengurangi kemacetan,” kata Profesor Ho. Dr Lye menambahkan, “Setiap titik data mewakili jejak kaki di bumi ini. Kami ingin memanfaatkan data ini dan melihat apa yang bisa kami dapatkan darinya untuk kebaikan bersama.”
Apa yang saya kemukakan di sini adalah beberapa data yang saya ambil dari website resmi Grab.com dan beberapa refrensi dari jurnal. Kecerdasan Buatan(AI) sangat di perlukan untuk kemujuan sebuah perusahaan atau apalikasi besar seperti Grab, banyak perkembangan Kecerdesan Buatan(AI) aplikasi yang sudah Grab terapkan pada aplikasi nya, salah satu nya AI Pengemudi, dengan ada nya AI pengemudi segala tindakan mencurigan antara Driver ke penumpang ataupun sebaliknya, semua bisa terdeteksi ke pusat atau Custemer Service Grab. Sekian opini dari data-data yang sudah saya kumpulkan semoga bermanfaan bagi pembaca dan penulis, Terima kasih.
Daftar Pustaka
Amrizal, V., & Aini, Q. (2013). Kecerdasan Buatan. Halaman Moeka Publishing.
Nasution, M. K. M. (2019). Ulasan konsep tentang kecerdasan buatan. Artificial Intelligent, 14.
(https://www.grab.com/ph/blog/driven-by-tech/how-ai-will-power-smarter-transport-in-southeast-asia/)
Note : Penulis bertanggung jawab atas semua isi tulisannya