Australia Rencanakan Proyek Saluran Air Masa Depan Gunakan AI dan ML

Queensland University of Technology (QUT) bersama Gold Coast Waterways Authority (GCWA) tengah menguji coba kamera cerdas yang memiliki kemampuan membangun gambaran detail kegiatan di jaringan saluran air kota. Tim peneliti akan menggunakan pembelajaran mesin canggih dan metode statistik untuk memperkirakan jumlah dan jenis kapal menggunakan saluran air.

Dalam kombinasi dengan informasi tentang insiden laut dan kondisi cuaca, akan ditetapkan tren penggunaan dan memberikan informasi tentang pola penggunaan saluran air dan titik tekanan di masa depan. Komponen kedua dari proyek itu mengeksplorasi kelayakan menggunakan teknologi kamera yang sama untuk mengembangkan cara yang lebih akurat untuk mengukur kecepatan kapal di atas air.

Baca Juga: Australia Kebakaran Hutan, Dampak Ekonominya Bisa Lebih dari US$4,4 M

"Kami akan menggunakan kamera untuk membuat gambar yang lebih lengkap tentang siapa yang menggunakan saluran air, ke mana mereka pergi, apa jenis kapal atau perahu yang mereka tumpangi, dan bagaimana mereka berinteraksi dengan pengguna lain dan lingkungan," kata CEO GCWA Hal Morris, seperti dikutip zdnet.

Informasi yang dikumpulkan nantinya dapat digunakan untuk merencanakan masa depan dan memahami dampak pertumbuhan populasi dan peningkatan kepemilikan kapal sehingga dapat merencanakan perubahan yang terjadi untuk melindungi lingkungan dan memastikan penduduk setempat dan pengunjung dapat menikmati akses aman ke saluran air di kota.

Saat ini kamera telah mulai diluncurkan di 20 lokasi di sekitar Sungai Coomera dan Southern Broadwater. Bahkan, beberapa siap untuk mulai memotret pada akhir pekan panjang Hari Australia, secara tradisional merupakan salah satu yang tersibuk di perairan. Kamera akan mengambil foto terus-menerus di lokasi mereka setiap saat sepanjang minggu dan dalam semua kondisi cuaca.

Manajer proyek QUT, associate professor James McGree, mengatakan, akan menggunakan analisis gambar untuk secara otomatis memproses foto-foto dan metode pembelajaran mesin canggih untuk memahami fitur gambar apa yang dapat digunakan untuk mengidentifikasi jenis kapal dan menentukan jumlah pengguna. Dari situ akan dikembangkan model statistik yang akan memasukkan informasi tambahan tentang, misalnya insiden cuaca dan kelautan, untuk memberikan indikator pola penggunaan saluran air di masa depan.

"Proyek ini juga akan menyelidiki apakah komputer dapat dilatih untuk mengenali nomor registrasi kapal untuk membantu identifikasi kapal yang melaju cepat," kata James.