Cara Menakjubkan Tesla Menggunakan Kecerdasan Buatan dan Big Data

​



​







​Salam sukses untuk Sahabat Edsen

Sahabat Edsen, Tesla telah menjadi pemimpin dan pelopor dalam pasar kendaraan listrik, memproduksi dan menjual baterai canggih serta teknologi panel surya.
​
Sebagai pelopor teknologi dengan minat yang signifikan dalam membangun dan memasarkan kendaraan otonom, masuk akal bahwa hari ini mereka sangat tertarik dengan kecerdasan buatan. Namun, baru bulan ini, pendiri dan CEO Tesla, Elon Musk, mengumumkan, pihaknya sedang mengerjakan hard ware AI-nya sendiri.

Ini pasti menarik jika tidak terlalu mengejutkan. Musk telah blak-blakan dalam pandangannya tentang AI. Serta merevolusi hampir setiap aspek masyarakat. Dia telah memperingatkan bahwa hal itu akan menyebabkan kerugian pekerjaan yang meluas dan bahkan mungkin memulai Perang Dunia ke Tiga.

Musk juga merupakan salah satu pendiri OpenAI, sebuah organisasi penelitian yang didedikasikan untuk memastikan bahwa AI dikembangkan dan digunakan dengan cara yang aman dan mudah dikelola.

Tidak banyak rincian yang dipublikasikan tentang AI baru Tesla, meskipun diyakini akan memproses algoritma "pemikiran" untuk perangkat lunak Autopilot perusahaan yang saat ini memberi tingkat kemampuan mengemudi otomatik Tesla ("level 2"). Musk mengatakan bahwa dia yakin mobilnya akan sepenuhnya otonom (level 5 otonom) pada 2019.

Tapi sebagai keputusan bisnis, diharapkan taktiknya yang memaksa akan terbayar. Para ahli menyimpulkan bahwa perusahaan tersebut telah mengalahkan pesaingnya di departemen pengumpulan data. Semua kendaraan yang pernah dijual Tesla telah dibangun dengan potensi untuk suatu saat menjadi self-driving.
Ini berarti perusahaan telah memiliki lebih banyak sensor di jalan untuk mengumpulkan data daripada sebagian besar saingannya di Detroit atau Silicon Valley, yang banyak di antaranya masih pada tahap konsep.

Sebenarnya, semua kendaraan Tesla - apakah Autopilot diaktifkan atau tidak - mengirim data langsung ke cloud. Masalah dengan pengoperasian mesin yang berarti komponen yang kadang-kadang terlalu panas didiagnosis pada tahun 2014 dengan memantau data dan setiap kendaraan secara otomatis "diperbaiki" oleh perangkat lunak.

Tesla secara efektif mengumpulkan data dari semua kendaraannya dan juga drivernya, dengan sensor internal maupun eksternal yang dapat mengambil informasi tentang penempatan tangan pengemudi pada instrumen dan cara pengoperasiannya, serta membantu Tesla untuk memperbaiki sistemnya. Data ini memegang nilai yang sangat besar dengan sendirinya. Periset di McKinsey and Co memperkirakan bahwa pasar untuk data kendaraan dikumpulkan akan bernilai $ 750 miliar per tahun pada tahun 2030.

Data digunakan untuk menghasilkan peta yang padat data dan menunjukkan segala sesuatu mulai dari kenaikan rata-rata kecepatan lalu lintas di bentangan jalan, hingga lokasi bahaya yang menyebabkan pengemudi melakukan tindakan. Machine Learning di cloud menangani serta mendidik seluruh armada, sementara di tingkat mobil individu, komputasi tepi menentukan tindakan apa yang perlu diambil mobil saat ini.

Tingkat ketiga pengambilan keputusan juga ada, dengan mobil mampu membentuk jaringan dengan kendaraan Tesla lainnya di dekatnya untuk berbagi informasi dan wawasan lokal. Dalam skenario di masa depan, dimana mobil otonom tersebar luas, jaringan ini kemungkinan besar juga akan berinteraksi dengan mobil dari produsen lain dan juga sistem lainnya seperti kamera lalu lintas, sensor berbasis jalan atau telepon genggam.

Tesla telah jelas selalu menjadi perusahaan yang telah mengumpulkan data dan analisis di jantung segala hal yang dilakukannya. Ini bukan hanya desain dan manufaktur, dengan perusahaan memproses data pelanggan dengan AI dan bahkan menguraikan forum online untuk wawasan teks menjadi masalah umum. Apakah fokus ini akan menghasilkan kemenangan dalam pertarungan mendatang untuk supremasi pasar mobil otonom masih harus dilihat nanti hasilnya.

---