Simulasi Gajah untuk Uji Ketahanan Mobil Otonom Hadapi Kekacauan Jalanan

Mengapa Gajah Melintas di Jalan? Untuk Menguji Kerentanan Mobil Otonom

Mobil otonom terbaik sekalipun masih sering mengalami kebingungan dan menabrak benda-benda di jalan, terkadang dengan akibat fatal. Salah satu penyebabnya mungkin karena simulasi yang digunakan untuk menguji sistem otonom tersebut tidak cukup menantang.

Sebuah tim peneliti dari Universitas Tübingen, Jerman, baru-baru ini memperkenalkan Fail2Drive, sebuah tolok ukur baru untuk menguji kendaraan otonom dengan berbagai skenario acak dan tak terduga. Salah satu skenarionya adalah seekor gajah yang melintas di tengah jalan kota.

"Mengapa gajah melintas di jalan? Untuk mengungkap betapa rapuhnya model Anda."

Andreas Geiger, Kepala Autonomous Vision Group di Universitas Tübingen, dan salah satu penulis studi, menulis dalam unggahan LinkedIn-nya.

Dalam rekaman yang dirilis peneliti, terlihat mobil otonom simulasi menabrak gajah yang melintas. Pada skenario lain, mobil berhenti di depan sebuah perosotan mainan di tengah jalan, lalu menabraknya dengan kecepatan penuh. Mobil juga gagal mengenali dinding yang dicat menyerupai jalan, trik yang juga pernah membingungkan mobil otonom di dunia nyata.

Tanpa konteks yang tepat, rekaman tersebut mungkin terlihat seperti klip dari permainan GTA Online yang dimanipulasi oleh peretas. Namun, menurut Geiger, skenario ini memiliki tujuan serius.

Masalah Tersembunyi dalam Riset Mobil Otonom

Geiger menjelaskan bahwa sebagian besar model mobil otonom saat ini dilatih dan dievaluasi menggunakan data yang sama, bukan skenario yang berbeda. Hal ini menyebabkan model tersebut hanya pandai menghafal daripada benar-benar memahami situasi di jalan.

Fail2Drive hadir untuk mengatasi masalah ini dengan memperkenalkan berbagai skenario di luar distribusi data standar ke dalam simulator sumber terbuka CARLA, yang banyak digunakan dalam industri. Beberapa skenarionya memang terlihat aneh, seperti gajah yang menaati marka jalan, tetapi ada pula yang lebih realistis, seperti truk pemadam kebakaran yang diparkir di tengah jalan dan ditabrak mobil otonom dengan kecepatan penuh.

Saat tim Geiger menguji model mobil otonom menggunakan Fail2Drive, mereka menemukan penurunan kinerja yang signifikan. Rata-rata, tingkat keberhasilan mobil otonom turun sebesar 22,8%, menunjukkan kerentanan fundamental dalam pendekatan saat ini.

Apakah Ini Solusi untuk Menyelamatkan Gajah dan Manusia?

Meskipun masih perlu diuji lebih lanjut, pendekatan ini berpotensi tidak hanya meningkatkan keselamatan mobil otonom, tetapi juga mengurangi risiko kematian hewan-hewan yang melintas di jalan. Para peneliti berharap Fail2Drive dapat membantu mempersiapkan mobil otonom menghadapi kekacauan nyata di jalan raya.

Sementara itu, Elon Musk baru-baru ini mengakui telah menyesatkan pelanggan Tesla selama bertahun-tahun mengenai kemampuan self-driving mobilnya.