Kemampuan mesin untuk belajar dari pengalaman adalah kualitas yang paling berharga yang memungkinkan robot untuk membantu manusia di setiap bidang dan untuk menyelesaikan tugas-tugas yang sangat rumit sehingga meningkatkan kualitas hidup. Salah satu tugas tersebut adalah mengurangi kemacetan lalu lintas di jalan tol di Malaysia. Saat ini, tugas tersebut berhasil didelegasikan kepada kecerdasan buatan.
Kuala Lumpur, sebagai ibu kota Malaysia, bersama dengan aglomerasinya menjadi rumah bagi sekitar 10 juta orang. Lalu lintas yang padat telah menjadi masalah besar dalam beberapa tahun terakhir, dengan mempertimbangkan banyak jalan tol yang memungkinkan lewatnya sekitar 1,5 juta pelancong per hari.
Kesulitan datang setiap kali pengemudi mendekati plaza tol. Ada beberapa jenis pembayaran di Malaysia dan setiap kali operator loket harus mengklasifikasikan mobil untuk menerapkan tarif yang benar. Mobil harus melambat selama beberapa detik saat mendekati stan, sehingga menciptakan kemacetan lalu lintas.
Operator jalan tol terbesar di negara ini, perusahaan PLUS, bersama dengan pengembang AI terkemuka, NVIDIA, telah menemukan jawaban atas pertanyaan tersebut. Sekarang mereka memperkenalkan sistem yang disebut Triton, yang memungkinkan komputer mengidentifikasi jenis, model dan warna mobil (dan membaca pelat nomor) hanya dalam 50 milidetik, yang berarti sekitar 10 kali lebih cepat daripada kedipan mata manusia.
Sistem ini didasarkan pada deep learning atau pembelajaran yang mendalam, yaitu teknologi pembelajaran mesin yang meniru cara anak manusia mendapatkan jenis pengetahuan tertentu. Hal ini memungkinkan mesin untuk membentuk visi yang abstrak berdasarkan hirarki pengetahuan, yang diterima sebelumnya. Pembelajaran mendalam membuat komputer tidak terlalu bergantung pada manusia. Teknologi ini dapat digunakan dalam mobil tanpa pengemudi, perangkat kontrol suara, peralatan medis (seperti tempat tidur pintar di rumah sakit atau pengidentifikasi sel kanker), industri kedirgantaraan, industri keselamatan, dll.