Mobil self-driving yang melihat melalui rintangan dan melakukan manuver yang sesuai. Sensor yang memindai cairan untuk menghitung kalori dan konten berbahaya atau beracun. Drone yang mendeteksi jumlah kelembaban tanah yang tepat saat melayang di atas ladang tanaman. Semua perangkat yang terdengar futuristik ini semakin mendekati kenyataan, berkat penelitian yang dilakukan oleh Mahanth Gowda, asisten profesor ilmu komputer dan teknik di Penn State, dengan hibah National Science Foundation selama tiga tahun senilai $ 250.000.
Gowda menggunakan teknologi wireless untuk mengembangkan IoTScope, sebuah sistem baru yang akan mengidentifikasi sifat material dari setiap objek dengan menganalisis sinyal frekuensi radio (RF) yang dipantulkan dan dibiaskan, serupa dengan yang digunakan untuk WiFi dan komunikasi seluler. Untuk memahami teknologi ini bekerja , Gowda menganjurkan untuk memikirkan terlebih dahulu bagaimana kamera mengambil foto.
Saat kamera mengambil gambar, itu mengukur cahaya yang dipantulkan dari permukaan suatu objek, katanya. Tetapi dengan penginderaan dengan sinyal RF, meskipun ada banyak sinyal RF elektromagnetik di lingkungan sekitar, sinyal RF biasanya tidak cukup kuat untuk menangkap dan merasakan seperti cara kita mengukur cahaya dari suatu objek untuk difoto. Jadi, yang kami lakukan di sini adalah menghasilkan sinyal RF kami sendiri secara sistematis untuk menerangi lingkungan dan merasakannya.
Dua metode berbeda menghasilkan sinyal ini. Yang pertama adalah melalui pengiriman langsung, yang terjadi ketika gambar suatu objek diambil melalui refleksi langsung. Dalam skenario ini, ada dua antena: satu untuk transmisi dan satu untuk menerima. Antena pemancar mengirimkan sinyal yang menerangi lingkungan, dan antena penerima menangkap pantulan sinyal dari lingkungan. Sifat objek kemudian dapat diukur dengan mengevaluasi refleksi ini.
Metode kedua melibatkan melewatkan sinyal melalui objek untuk membedakan sifatnya.
Bayangkan Anda memiliki pemancar di satu sisi botol air buram, dan penerima di sisi lain, kata Gowda. Karena botol air tidak transparan, sinyal cahaya dan tampak tidak dapat menembusnya, tetapi gelombang radio dapat menembus sebagian besar benda non-logam. Dengan mengukur sifat sinyal, seperti seberapa banyak kehilangan sinyal yang Anda alami, seberapa banyak penundaan yang Anda alami dalam sinyal, Anda dapat mengetahui apakah air ini, misalnya, terkontaminasi.
Meskipun Gowda telah menerbitkan hasil awal tentang metode kedua, metode ini masih merupakan area eksplorasi aktif dan bagian penting dari kebaruan karyanya. Ia menjelaskan, cara ini bisa meningkatkan kemampuan mobil self-driving.
Mobil self-driving umumnya menggunakan computer vision dan sensor seperti LiDAR (light detection and range), katanya. Tapi penglihatan dan sensor komputer tidak bekerja dengan baik dalam kondisi cuaca buruk - jarak pandang yang buruk, banyak salju - atau dalam kondisi cahaya redup. Jadi, dalam situasi tersebut, jika kita dapat menggunakan penginderaan berbasis radar seperti sinyal WiFi, dan pantulan indra dari manusia dan objek dan mobil lain, kita harus dapat mengarahkannya. Jika Anda menggabungkan penglihatan dengan sinyal dari radar, Anda dapat meningkatkan ketahanan dan keandalan operasi mengemudi otonom.
Gowda mengatakan dia akan menggunakan simulasi, eksperimen dunia nyata, pemodelan analisis data, dan pendekatan pembelajaran mesin saat dia meningkatkan sistem IoTScope. Dia berharap langkah selanjutnya adalah komersialisasi.
Ada banyak sekali industri yang mungkin tertarik dengan teknologi semacam ini, katanya. Sebagian besar hal yang kami kerjakan sangat berdampak nyata dalam kehidupan sehubungan dengan mobil yang dapat mengemudi sendiri, bandara, dan jenis aplikasi keamanan dan perawatan kesehatan lainnya.
Sumber: scienceblog.com-
Baca artikel lainnya:
Mendarat! Pendaratan NASA di Mars memulai era baru eksplorasi
Bahan bakar untuk reaktor fusi terbesar di dunia ITER siap untuk uji coba
Genetika Dapat Berperan Dalam Menentukan Kekebalan Terhadap COVID-19freepik.com
