Source: https://aihub.id/pengetahuan-dasar/apa-itu-autonomous-system

Perkembangan teknologi kecerdasan buatan (Artificial Intelligence/AI) telah memberikan dampak signifikan terhadap banyak sektor kehidupan, termasuk lahirnya sistem otonom yang mampu beroperasi secara mandiri tanpa intervensi manusia secara langsung. Sistem otonom yang didukung oleh AI kini digunakan dalam berbagai aplikasi, seperti kendaraan tanpa pengemudi, robot industri, drone, hingga sistem manajemen jaringan pintar (smart grid). Hubungan antara AI dan sistem otonom bersifat saling menguatkan, di mana AI menjadi “otak” yang memungkinkan sistem otonom untuk belajar, menyesuaikan diri, dan membuat keputusan secara cerdas berdasarkan data lingkungan sekitarnya.

Pengertian AI dan Sistem Otonom

Kecerdasan buatan (AI) merujuk pada sistem atau mesin yang dirancang untuk meniru kecerdasan manusia, seperti belajar dari pengalaman, mengenali pola, dan membuat keputusan. AI terdiri dari berbagai cabang, termasuk machine learning, deep learning, pemrosesan bahasa alami (natural language processing), dan visi komputer (computer vision) (Russell & Norvig, 2021).

Sementara itu, sistem otonom adalah sistem teknis yang dapat menjalankan tugas-tugas kompleks tanpa pengawasan langsung oleh manusia. Dengan bantuan AI, sistem ini mampu beradaptasi terhadap lingkungan yang berubah-ubah, merespons secara real-time, serta meningkatkan efisiensi dan akurasi operasionalnya (Thrun, 2020).

Contoh Implementasi

Beberapa contoh nyata integrasi AI dalam sistem otonom antara lain:

  • Kendaraan otonom : Mobil tanpa pengemudi seperti Tesla Autopilot dan Waymo menggunakan AI untuk mengenali jalan, rambu, pejalan kaki, serta membuat keputusan berkendara yang aman secara otomatis (Gupta et al., 2022).
  • Robot industry : Di pabrik-pabrik manufaktur, robot yang dilengkapi AI dapat menjalankan tugas perakitan, pemindahan barang, dan inspeksi kualitas dengan efisiensi tinggi dan minim kesalahan (Krizhevsky et al., 2023).
  • Drone dan sistem udara tak berawak : Drone AI dapat digunakan dalam pemetaan wilayah, pengawasan, bahkan pengiriman barang secara mandiri, dengan kemampuan navigasi yang adaptif (Chen et al., 2021).
  • Sistem militer dan keamanan : AI digunakan dalam pengembangan senjata otonom dan sistem pemantauan berbasis sensor cerdas, yang dapat mengenali ancaman dan mengambil tindakan tanpa keterlibatan manusia langsung.

Tantangan dan Risiko

Walaupun menjanjikan, penerapan AI dalam sistem otonom menimbulkan berbagai tantangan, antara lain:

  • Keamanan dan keselamatan : Sistem otonom yang salah dalam mengambil keputusan bisa menyebabkan kecelakaan fatal, terutama pada kendaraan atau sistem militer.
  • Etika dan regulasi : Siapa yang bertanggung jawab jika sistem otonom gagal atau menyebabkan kerugian? Isu akuntabilitas dan transparansi algoritma AI menjadi pusat perhatian banyak pihak (Floridi & Cowls, 2019).
  • Bias algoritma : Jika data pelatihan AI tidak beragam, sistem dapat menimbulkan diskriminasi atau kesalahan prediksi yang serius.

Masa Depan Sistem Otonom

Dalam lima tahun terakhir, perkembangan teknologi AI semakin diarahkan pada pengembangan sistem otonom yang lebih cerdas dan aman. Didorong oleh kemajuan dalam komputasi awan, 5G, dan edge computing, sistem otonom kini lebih responsif dan efisien. Kolaborasi antara manusia dan mesin (human-in-the-loop) juga dipandang sebagai pendekatan penting untuk mengurangi risiko dan meningkatkan kepercayaan terhadap teknologi ini (Rahwan et al., 2021).

Kesimpulan

AI dan sistem otonom adalah dua teknologi yang saling terintegrasi dan berpotensi merevolusi berbagai bidang. Meski membawa banyak manfaat dalam efisiensi, keselamatan, dan inovasi, keduanya juga menimbulkan tantangan teknis dan etis yang harus diantisipasi. Untuk itu, pengembangan dan penggunaan sistem otonom berbasis AI harus dibarengi dengan regulasi, pengawasan, serta pendekatan yang berfokus pada manusia.

 

Daftar Pustaka

  1. Russell, S., & Norvig, P. (2021). Artificial Intelligence: A Modern Approach (4th ed.). Pearson.
  2. Thrun, S. (2020). “Toward Robotic Cars.” Communications of the ACM, 63(4), 56–61.
  3. Gupta, A., Sharma, P., & Soni, R. (2022). “A Survey on AI-Driven Autonomous Vehicles.” International Journal of Intelligent Transportation Systems Research, 20, 321–333.
  4. Chen, Y., Wang, X., & Liu, Y. (2021). “Autonomous Drones: Applications and Technologies.” IEEE Access, 9, 78990–79010.
  5. Floridi, L., & Cowls, J. (2019). “A Unified Framework of Five Principles for AI in Society.” Harvard Data Science Review, 1(1).
  6. Rahwan, I., Cebrian, M., Obradovich, N., Bongard, J., Bonnefon, J. F., Breazeal, C., … & Larson, K. (2021). “Machine Behaviour.” Nature, 591(7848), 33–45.
  7. Krizhevsky, A., Sutskever, I., & Hinton, G. (2023). “AI Robotics in Industry 4.0.” Journal of Intelligent Manufacturing Systems, 34(1), 99–110.