Surabaya, Bhirawa
Doktor dari Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) mengembangkan sistem pendeteksi kerusakan jalan berbasis Convolutional Neural Network (CNN) pada edge device. Inovasi tersebut mengunakanan sistem berbasis kecerdasan buatan (Artificial Intelligence/AI), perangkat yang dikembangkan mampu mempercepat proses pengambilan data kerusakan jalan secara lebih tepat waktu dan akurat, Selasa (14/4).
Doktor pada Program Studi S3 Departemen Teknik Fisika (DTF) ITS, Hani’ah Mahmudah ST MT mengatakan bahwa yang melatar belakangi masih lambat dan mahalnya proses identifikasi kerusakan jalan di Indonesia.
“Pendataan kerusakan jalan yang selama ini masih dilakukan secara konvensional mendorongnya menghadirkan solusi identifikasi otomatis. Dengan optimasi model AI dan metode inferensi sistem yang tinggi, perangkat yang dirancang mampu mendeteksi kerusakan jalan secara efektif. Ia menyebut penelitian tersebut bahkan telah dirintis sebelum menempuh program doktoral,” jelasnya.
Menurut Hani’ah implementasinya dilakukan dengan pengambilan data visual dilakukan melalui foto maupun video menggunakan sensor visual untuk mengenali kerusakan seperti lubang jalan.
“Nantinya tersebut kemudian diproses menggunakan model CNN iYOLOv7-TPE-SS dan dijalankan pada platform komputasi AI NVIDIA AGX Orin sehingga menghasilkan keluaran berupa informasi tingkat kerusakan jalan yang siap ditindaklanjuti pihak terkait,” ucapnya
Hani’ah menegaskan, hasil risetnya diharapkan tidak hanya berhenti pada ranah akademik, tetapi juga dapat diterapkan secara nyata untuk meningkatkan efisiensi biaya pemeliharaan jalan sekaligus keselamatan pengguna jalan. “Sistem inspeksi jalan berbasis AI dinilai mampu mendukung pengembangan konsep smart city dan Internet of Vehicles (IoV),” Ujarnya.
Selama masa studi doktoralnya, Hani’ah juga mencatat capaian akademik membanggakan dengan sembilan publikasi ilmiah, tujuh di antaranya terbit pada jurnal bereputasi internasional milik Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) di bidang machine learning dan digital signal processing.
“Berharap inovasi yang dikembangkan dapat menarik kerja sama berbagai mitra strategis agar implementasinya semakin luas,” imbuhnya. [ren.wwn]
