Implementasi Penggunaan Artificial Intelligence di Penerbangan
Latar Belakang
Fungsi utama dalam pengendalian lalu lintas (ATC/Air Traffic Control) adalah pencegahan dalam penjualan pesawat terbang ilegal. Fungsi sekunder yang penting adalah untuk memperlancar lalu lintas di udara. Untuk sekarang ini pengendalian lalu lintas udara masih di control oleh manusia. Namun, dengan terus meningkatnya jumlah penerbangan sekarang ini dan di perlukan sebuah sistem yang dapat di gunakan untuk selanjutnya. Oleh sebab itu, Federal Aviation Administration (FAA) beralih ke alat bantu berbasis komputer untuk membantu pengendalian dalam melakukan fungsi tertentu pada ATC.
Generasi sekarang ini mendapatkan bantuan secaar online sejak tahun 1970an. Bantuan ini akan membantu pengendali manusia untuk dapat membayangkan situasi lalu lintas saat ini dan masa depan dan menyediakan informasi yang dibutuhkan untuk mengarahkankan pesawat terbang.Namun, sistem ini tidak di rekomendasikan untuk tindakan si pengendali
Pembaruan hardware dan software yang direncanakan harus memperbaiki alat bantu ini guna peningkatan produktivitas controller lebih lanjut. Meskipun demikian, di masa mendatang, kemungkinan untuk memperbaiki otomatisasi fungsi murni akan habis. Dengan demikian peningkatan produktivitas lebih lanjut sekarang ini memerlukan bantuan untuk mengotomatisasi proses perencanaan dan pengambilan keputusan. Untuk itu. FAA telah memulai proyek Automated En Route ATC (AERA) dan Terminal ATC Automation (TATCA). Tujuan FAA adalah untuk mengembangkan perencanaan dan alat bantu pengambilan keputusan untuk mengarahkan pesawat terbang yang berada dalam perjalanan dan di dalam wilayah udara terminal bandara.
Dapat diambil contoh seperti :
1. ATC Otomatis
Setiap pengendali menangani lalu lintas dalam volume ruang udara yang disebut sektor. Kerjasama pengendali berfungsi sebagai sistem kontrol yang terdistribusi berdasar geografis. Sektor-sektor tersebut dapat berdekatan baik secara horizontal melintasi batas sektor atau secara vertikal pada ketinggian tertentu.
Sebuah pesawat yang diberikan jalur dari sektor ke sektor saat ia terbang di pada jalurnya. Hambatan pada kontrol ini adalah fungsi koordinasi dasar antar sector dimana pengendali tidak boleh membiarkan sebuah pesawat meninggalkan sektornya sampai pengendali di sektor berikutnya menerima laporan atas dari pesawat tersebut.
Menavigasi pesawat terbang dimana seorang pilot harus mengajukan rencana penerbangan sebagai prasyarat untuk memasuki sistem ATC berdasarkan Instrument Flight Rules (IFR). (Di bawah IFR, pengendali bertanggung jawab untuk memastikan pemisahan jalur yang aman antar pesawat terbang). Bisa juga untuk penerbangan di bawah Aturan Penerbangan Visual (Visual Flight Rules/VFR), di mana pesawat untuk mempertahankan jalur dengan pesawat lain saat penerbangan. Di bawah VFR, pilot tidak diharuskan untuk melakukan interaksi ekstensif dengan sistem ATC. Sebagian dari rencana penerbangan pada IFR, pilot harus secara tepat menunjukkan rute penerbangan yang akan diikuti. Prosedur ini terdiri dari daftar kronologis baik mengenai perbaikan navigasi spesifik dimana pesawat terbang akan terbang kemana dan jalur yang akan digunakan.
Komentar
Menurut saya, dengan dibuatnya sebuah sistem pengendali seperti VFR akan mempermudah dalam penentuan jalur pesawat dimana jalur tersebut sudah diatur oleh VFR dan untuk pilot serta pemantau sendiri tidak perlu terlalu melakukan interaksi yang intensif setiap waktunya. Namun, dari sisi lain walaupun jalur pesawat sudah di atur otomatis oleh sistem tersebut serta dari bagian pemantau pesawat tidak terlalu campur tangan dalam penentuan rute tetap dirasa kurang aman bila sistem ini tidak ada yang memastikan ketepatannya karena bisa saja sistem tidak dapat mengenali pesawat lain yang tidak diketahui.
2. Menentukan Jalur Penerbangan Efektif dengan Algoritma Graf
Cara kerjanya dengan menentukan ketinggian pesawat dan ketinggian lempeng yang ada di depan pesawat tersebut dengan memanfaatkan satelit. Pertama, pesawat tersebut mengirim sinyal ke satelit untuk mendapatkan gambar. Setelah itu software akan mengolah informasi yang didapatnya. Hasil dari pengolahan tersebut berupa peta daratan yang ada di sekitar pesawat dengan tambahan pewarnaan yang berbeda berdasar ketinggian. Ketinggian tersebut dibagi beberapa level berdasarkan aman atau tidaknya wilayah tersebut untuk penerbangan. Dalam hal ini software menggunakan sistem untuk menganalisis lebar pesawat dan jarak pesawat antara pesawat dengan lempeng tersebut untuk menentukan keamanannya. Jalur tercepat dalam software ini diperoleh dengan memberikan alternatif jalur aman yang terpendek dari sekian jalur teraman untuk mencapai tujuan.
Pencarian jalur yang tepat dalam penerbangan akan terbagi dalam beberapa tahap. Pertama, melakukan pewarnaan graf berdasar perbedaan level ketinggian yang terpantau dari satelit dengan ketentuan warna hijau untuk ketinggian rendah dan juga aman untuk dilalui, warna kuning untuk daerah yang memiliki ketinggian sedang, dan merah merupakan daerah yang memiliki ketinggian yang sangat tinggi dan berbahaya untuk dilewati dan sebaiknya harus dihindari. Pada tahap ini tentu akan menghasilkan beberapa pilihan jalur yang berbeda terutama jalur untuk daratan yang berwarna hijau memiliki jalur yang bisa memberi banyak alternatif dengan memberikan prosentase keamanan dengan rumus: 100% - [(ketinggian yang diijinkan pesawat - ketinggian daerah)/ktinggian maksimum pesawat x 5%].
Pada tahap selanjutnya dilakukan pencarian jalur terpendek menuju bandara selanjutnya dengan menggunakan algoritma A* yang akan memberikan alternatif jalur terpendek dengan memperhatikan prosentase keamanan yang telah diberikan dari tahap pertama. Untuk memberikan hasil yang nyata dan dapat diukur maka dalam program tersebut perlu diberikan rumus yang mengkonvert segala kemungkinan menjadi prosentase yang mana pilot dapat menganalisis jalur yang akan dipakai dengan melihat angka kemungkinan yang keluar. Adapun rumus untuk jalur tercepat adalah: (jarak/kecepatan-waktu sekarang) / (waktu sampaiwaktu sekarang)x100% .
Gambar 1. Contoh grafik A*
Dengan memanfaatkan prosentase akan memudahkan pilot memilih jalur tercepat. Setelah itu menuju tahap ketiga yaitu tahap semua informasi probabilitas pada suatu jalur digabungkan dengan rumus: jalur tercepat+jalur teraman/2. Dimana setiap jalur akan memberikan prosentase yang berbeda beda. Setelah itu akan dilakukan sorting dan yang akan dimunculkan pertama kali adalah nilai prosentase tertinggi sehingga akan memudahkan pilot dalam mengambil keputusan dengan cepat dan tepat
Untuk mendapatkan sebuah jalur alternatif yang tepat dan akurat diperlukan 2 pertimbangan yaitu jalur tercepat dan teraman yang mana keduanya bisa digabungkan menjadi alternatif utama dan dalam menentukannya perlu rumus agar sebuah perhitungan bisa diukur dan akan memudahkan penentuan tersebut.
Komentar
Penentuan jalur ini saya rasa sudah bagus karena dalam pencariannya memulai dari mencari jalur aman dan jalur tercepat, selain itu juga menentukan jalur utama serta jalur alternative yang dapat di gunakan sewaktu-waktu. Jalur yang di buat pun tidak sembarang membuat karena juga melihat dari aspek kondisi jalur yang akan di lalui pesawat demi keamanan.
3. Autopilot yang Dapat Belajar Sendiri Melalui Contoh
Terinspirasi dari tragedi Air France yang menewaskan 228 orang karena sistem Autopilot yang di jalankan tidak dapat mengatur kecepatan pesawat mengetahui kondisi cuaca badai saat itu, Haitham Baomar dan rekannya Peter Bentley sedang mengembangkan jenis autopilot khusus: yang menggunakan sistem "pembelajaran mesin" untuk mengatasi saat keadaan menjadi sulit, alih-alih menyerahkan kendali kepada kru.
Autopilots sekarang ini tidak dapat dilatih, karena mereka adalah program "kode keras" di mana sejumlah situasi mengaktifkan strategi penanggulangan pra-tulis yang terdefinisi dengan baik, untuk mempertahankan kecepatan atau ketinggian tertentu. Pembelajaran mesin merupakan topik hangat dalam penelitian AI. Hal ini sudah digunakan dengan decoding ucapan manusia, pengenalan gambar. Program ini bekerja dengan menggunakan artificial neural networks (ANNs) yang diilhami secara longgar oleh otak biologis, untuk menghasilkan data dalam jumlah besar, mencari pola dan aturan penggalian yang membuat mereka lebih efisien dalam tugas apa pun yang telah mereka tetapkan. Hal itu memungkinkan komputer untuk mengajarkan aturan praktis yang seharusnya diprogram oleh programmer lain secara eksplisit dalam kode komputer.
Untuk melatih autopilot, sepuluh ANNs mengamati manusia menggunakan simulator penerbangan. Saat pesawat terbang-lepas landas, terbang, mendarat dan mengatasi kesalahan cuaca dan pesawat terbang yang bisa diserang kapan pun. Bila sistem diberi pesawat simulasi sendiri, maka akan diketahui bagaimana mengubah kontrol pesawat agar tetap terbang lurus dan setinggi mungkin, sampai apa yang mungkin terjadi kedepannya.
Komentar
Dengan di buatnya pembaruan Autopilot yang lebih cerdas dalam mengatasi penerbangan yang tidak terduga seperti dapat mengatur kecepatan dan ketinggian berdasarkan situasi lingkungan yang di hadapi pesawat saai itu. Dengan adanya bantuan AI pada autopilot, sistem dapat belajar sendiri berdasarkan pengalaman yang diberikan saat penerbangan dan sistem dapat bertindak sesuai yang seharusnya dilakukan. Kesulitannya, mungkin saat kondisi lain yang dapat berubah sewaktu-waktu dan sistem kebingungan dalam mengambil tindakan dan dalam pengerjaannya perlu deteksi yang kuat agar dpat berjalan sesuai harapan.
Kesimpulan
Kesimpulan dari artikel di atas bahwa di era modern ini peranan Artificial Intelligence begitu erat dengan kehidupan kita misalnya dalam dunia penerbangan dunia sekarang ini. Di dunia penerbangan pastinya selalu memikirkan bagaimana pesawat dapat terbang dengan aman untuk sampai tujuan, di samping lain perlu juga waktu yang lebih cepat untuk sampai tujuan. Namun dari kemudahan itu, kita tidak boleh terlena oleh teknologi karena kita kita tidak tahu kondisi pada teknologi yang diciptakan dapat berubah sewaktu-waktu tanpa kita sadari dan malah merugikan kita sendiri. Jadi intinya kita perlu bijak dan tetap berhati-hari walaupun sudah begitu banyak jenis Artificial Intelligence yang sekarang digunakan.
