Portal Berita Ekonomi Selasa, 25 Juni 2019

Perspektif Baru Bisnis & Ekonomi

  • icon facebook kecil
  • icon twitter kecil
  • icon feed kecil
  • icon youtube kecil
  • icon email kecil
Executive Brief
  • 09:45 WIB. Maskapai - Garuda memastikan jalur rute kawasan Eropa dan Timur Tengah tidak melewati Selat Hormuz, Iran.
  • 08:37 WIB. Maskapai - AirAsia akan memperluas rute penerbangan domestik sepanjang tahun ini.
  • 08:05 WIB. Copa America Grup C -  Ekuador 1 vs 1 Jepang
  • 08:04 WIB. Copa America Grup C - Chile 0 vs 1 Uruguay
  • 06:53 WIB. Infrastruktur - Kementerian PUPR menganggarkan Rp936,8 miliar dalam pembangunan venue PON.
  • 06:33 WIB. BCA - BCA menggelontorkan dana Rp193,6 juta untuk menyewa Grand Ballroom, Hotel Indonesia Kempinski.
  • 06:22 WIB. Uang kripto - Bitcoin diperdagangkan di atas US$11.000 Senin kemarin.

Banyak Masalah pada Mobil Otonom, Teori Komputasi Hyperdimensional Tawarkan Solusi

Banyak Masalah pada Mobil Otonom, Teori Komputasi Hyperdimensional Tawarkan Solusi - Warta Ekonomi
WE Online, Jakarta -

Praktik pengemudi semi otonom ternyata menimbulkan banyak masalah. Mei 2016, seorang pengemudi Tesla terbunuh ketika sistem buatan pengemudi semo otonom gagal melihat trailer putih sebuah semi—truk, dan kendaraan menabraknya dengan kecepatan tinggi. Hal yang sama terjadi awal Mei 2019, dialami oleh Tesla versi autopilot.

Sebenarnya apa yang terjadi? Elon Musk, seorang ilmuwan dari University of Maryland mengatakan, alasannya rumit, tetapi bisa dengan mudah dijelaskan. Karena Artificial Intelligence (AI) tidak tahu seperti apa bentuk mobil, orang, trailer, atau hotdog. AI dapat dilatih untuk mengenali gambar hotdog dengan akurasi 99,9%, tetapi tidak akan pernah tahu apa yang sebenarnya terlihat seperti.

Sementara kasus di jalanan, ketika sebuah mobil mengemudi sendiri, ia tidak melihat jalan, kamera tidak memungkinkan AI untuk melihatnya. Otak komputer berbasis AI untuk mobil tanpa pengemudi mungkin juga orang di bilik isolasi mendengarkan deskripsi tentang apa yang terjadi di jalan-jalan di negara yang berbeda, diucapkan oleh seseorang yang menerjemahkannya dengan buruk dari bahasa yang tidak mereka gunakan.

“Ini bukan sistem yang optimal, dan orang-orang yang memahami bagaimana pembelajaran yang dalam bekerja tidak terkejut orang sekarat di kendaraan otonom,” uja Elon, seperti dikutip thenextweb.

Baca Juga: Kendaraan Otonom Masih Butuh Sopir Jarak Jauh

Sementara, sebuah tim ilmuwan dari University of Maryland baru-baru ini mengambil teori komputasi hyperdimensional yang dapat memberikan kenangan dan refleks robot. Ini bisa memecah kebuntuan yang tampaknya kita hadapi dengan kendaraan otonom dan robot dunia nyata lainnya, dan mengarah pada model AI yang lebih mirip manusia.

Anton Mitrokhin, mahasiswa PhD dan penulis di makalah penelitian tim, menjelaskan, metode teori hyperdimensional ini dapat menciptakan ingatan, yang akan membutuhkan perhitungan yang jauh lebih sedikit, dan seharusnya membuat tugas-tugas seperti itu jauh lebih cepat dan lebih efisien. Penciptaan kenangan adalah sesuatu yang tidak dimiliki AI saat ini, padahal itu penting untuk prediksi tugas di masa depan.

Seperti bermain tenis, seorang pemain tidak melakukan perhitungan setiap kali memukul bola yang baru saja dilewati, mendengus, dan memukulnya. Kemampuan untuk menerjemahkan persepsi ini menjadi tindakan tanpa filter pada hakekatnya adalah kemampuan kita untuk berfungsi di dunia nyata.

Teori komputasi Hyperdimensional menawarkan kemampuan bagi AI untuk benar-benar melihat dunia dan membuat kesimpulannya sendiri. Tidak hanya mencoba untuk memaksa proses seluruh alam semesta dengan melakukan matematika untuk setiap objek dan variabel yang dapat dipahami, hypervektor juga dapat mengaktifkan persepsi aktif dalam robot.

Yiannis Aloimonos, penulis utama pada makalah penelitian juga menjelaskan, seorang pengamat yang aktif tahu mengapa ia ingin merasakan, kemudian memilih apa yang akan dirasakan, dan menentukan bagaimana, kapan dan di mana untuk mencapai persepsi tersebut. Ini memilih dan memperbaiki pada adegan, momen dalam waktu, dan episode. Kemudian pengamat menyelaraskan mekanisme, sensor, dan komponen lainnya untuk bertindak berdasarkan apa yang ingin dilihatnya, dan memilih sudut pandang yang paling baik untuk menangkap apa yang diinginkannya.

Baca Juga: Cihuy! Startup Kendaraan Otonom Ini Terima Rp7,3 Triliun dari Investor-investor Raksasa

“Kerangka kerja hyperdimensional kami dapat mengatasi masing-masing tujuan ini,” sebut Yiannis Aloimonos.

Sementara penciptaan dan implementasi sistem operasi komputasi hyperdimensional untuk robot masih bersifat teoritis, ide-ide tersebut memberikan jalan ke depan untuk penelitian yang dapat menghasilkan paradigma untuk AI mobil tanpa pengemudi yang memecahkan masalah pemecahan-kesepakatan generasi saat ini.

Lebih jauh, implikasinya lebih dari sekadar robot. Tujuan utama para peneliti adalah untuk menggantikan model jaringan saraf iteratif - yang memakan waktu untuk melatih dan tidak mampu persepsi aktif - dengan yang berbasis komputasi hyperdimensional yang lebih cepat dan lebih efisien. Ini bisa mengarah pada semacam bagaimana itu tidak tumbuh itu pendekatan untuk mengembangkan model pembelajaran mesin baru.

Tag: Kendaraan Otonom, Artificial Intelligence

Penulis: Agus Aryanto

Editor: Kumairoh

Foto: Fortune

Kurs Rupiah

Mata Uang Simbol Nilai Jual Beli
Arab Saudi Riyal SAR 1.00 3,796.17 3,758.20
British Pound GBP 1.00 18,146.63 17,964.21
China Yuan CNY 1.00 2,078.16 2,057.43
Dolar Amerika Serikat USD 1.00 14,236.00 14,094.00
Dolar Australia AUD 1.00 9,896.87 9,796.74
Dolar Hong Kong HKD 1.00 1,821.60 1,803.32
Dolar Singapura SGD 1.00 10,510.93 10,402.24
EURO Spot Rate EUR 1.00 16,201.99 16,034.74
Ringgit Malaysia MYR 1.00 3,436.16 3,399.42
Yen Jepang JPY 100.00 13,261.29 13,125.35

Ringkasan BEI

No Name Today Change Stock
1 Composite Index 6288.465 -26.971 636
2 Agriculture 1450.595 31.302 21
3 Mining 1645.200 2.303 46
4 Basic Industry and Chemicals 764.357 -8.064 71
5 Miscellanous Industry 1275.075 -11.372 47
6 Consumer Goods 2401.342 -18.022 52
7 Cons., Property & Real Estate 488.300 -4.324 76
8 Infrastruc., Utility & Trans. 1184.857 -9.303 74
9 Finance 1289.866 -1.565 90
10 Trade & Service 799.128 -0.102 159
No Code Prev Close Change %
1 POSA 288 360 72 25.00
2 SFAN 494 615 121 24.49
3 YPAS 382 468 86 22.51
4 ERAA 1,355 1,615 260 19.19
5 SMAR 4,600 5,450 850 18.48
6 WIIM 216 252 36 16.67
7 PTSN 1,235 1,425 190 15.38
8 KIOS 555 635 80 14.41
9 NICK 236 270 34 14.41
10 PGLI 430 476 46 10.70
No Code Prev Close Change %
1 YULE 204 181 -23 -11.27
2 TARA 825 740 -85 -10.30
3 TRIM 168 152 -16 -9.52
4 RDTX 8,800 8,000 -800 -9.09
5 BIKA 222 204 -18 -8.11
6 FIRE 4,940 4,590 -350 -7.09
7 BSSR 1,900 1,770 -130 -6.84
8 SKBM 466 436 -30 -6.44
9 AMIN 380 356 -24 -6.32
10 MMLP 400 376 -24 -6.00
No Code Prev Close Change %
1 ERAA 1,355 1,615 260 19.19
2 MNCN 995 1,000 5 0.50
3 TLKM 4,040 3,980 -60 -1.49
4 INKP 9,975 9,450 -525 -5.26
5 APLN 246 260 14 5.69
6 BBRI 4,360 4,310 -50 -1.15
7 MAMI 101 100 -1 -0.99
8 HMSP 3,250 3,200 -50 -1.54
9 BTPS 3,020 3,140 120 3.97
10 SWAT 119 120 1 0.84