Teknologi kain sensor berbasis bio dengan dukungan AI menawarkan pendekatan baru dalam pengelolaan jalan beraspal yang lebih cerdas, hemat biaya, dan berkelanjutan. Bagaimana teknologi ini diterapkan di Indonesia?
Penulis/editor: Rayendra L Toruan
TechnoMachinews.id – Fraunhofer WKI (sumber): Kebutuhan perbaikan jalan raya selama ini masih berfokus pada kondisi permukaan, padahal lapisan dasar aspal memiliki peran krusial dalam menentukan kekuatan dan umur jalan.
Menjawab tantangan tersebut, para peneliti mengembangkan teknologi kain berbasis bio yang dilengkapi sensor dan ditanamkan atau ditaruh langsung ke dalam lapisan aspal.
Teknologi sensor berbasis bio ini memungkinkan pemantauan kondisi struktural jalan secara berkelanjutan, tanpa merusak permukaan jalan, serta didukung kecerdasan buatan (AI) untuk mendeteksi kerusakan sejak dini.
Inovasi ini membuka peluang baru bagi pengelolaan infrastruktur jalan yang lebih berkelanjutan, efisien, dan berbasis data.
Saat ini, kebutuhan perbaikan jalan hanya ditentukan oleh kondisi permukaan jalan. Akan tetapi, kondisi lapisan dasar aspal merupakan indikator penting yang sampai saar ini belum dinilai secara memadai.
Untuk mengevaluasinya, hanya ada metode pengukuran tidak langsung, yang hanya mengukur di permukaan atau merusak jalan melalui pengeboran.
Sistem pemantauan baru yang dikembangkan oleh para peneliti Fraunhofer dan mitranya mendeteksi kerusakan sejak dini dan terus memantau kondisi lapisan dasar aspal di seluruh permukaan, tanpa menyebabkan kerusakan.
Inti dari solusi ini adalah kain sensor yang tertanam di dalam lapisan aspal. Penggunaan algoritma AI untuk analisis data melengkapi sistem ini. Interaksi antara sensor dan AI akan memungkinkan penilaian kondisi struktural jalan secara real-time di masa mendatang.
Seiring waktu, tekanan lalu lintas dan lingkungan menyebabkan retakan dan kerusakan lain pada aspal. Retakan mikro dan kerusakan pada lapisan yang lebih dalam tidak terlihat oleh mata telanjang.
Saat ini, sampel inti diambil untuk menilai kondisi struktural lapisan dasar aspal – metode pengukuran yang merusak dan mahal yang selanjutnya merusak jalan dan memerlukan penutupan jalan.
Selain itu, metode ini hanya dapat diterapkan pada area yang sangat terbatas dan terlokalisasi. Hal ini terkadang menyebabkan perbaikan jalan yang memakan waktu lama dan tidak efektif, karena tingkat kerusakan yang sebenarnya seringkali tidak terdeteksi tepat waktu.
Interaksi efektif digitalisasi, sensor, dan AI untuk pemeliharaan jalan
Bagaimana rehabilitasi jalan dapat direncanakan secara lebih berkelanjutan, ekonomis, dengan perspektif jangka panjang, dan dengan gangguan lalu lintas yang lebih sedikit daripada sebelumnya?
Para peneliti di Institut Fraunhofer untuk Penelitian Kayu, Institut Wilhelm-Klauditz, WKI, bersama dengan mitra dalam proyek SenAD2, berusaha mengatasi tantangan yang mereka hadapi.
Mereka mengembangkan sistem pengukuran dan evaluasi cerdas yang memungkinkan pemantauan kondisi lapisan dasar aspal secara terus menerus, komprehensif, dan non-destruktif, sehingga meningkatkan perencanaan rehabilitasi jalan.
Di masa depan, sistem ini akan memungkinkan penentuan dan prediksi tingkat degradasi jalan aspal.
“Tujuan kami adalah untuk dapat merencanakan jangka panjang, untuk terus memantau perubahan kondisi jalan, dan untuk mendapatkan perkiraan berdasarkan data ini dan mengintegrasikannya ke dalam manajemen pemeliharaan,” ungkap Christina Haxter, ilmuwan Fraunhofer WKI.
“Ini tidak membuat jalan lebih tahan lama, tetapi meningkatkan pemantauan kondisi,” tambah Christina Haxter.
Kain sensor yang dilapiskan di dalam aspal dimaksudkan untuk terus memberikan nilai terukur yang darinya dapat diperoleh pernyataan tentang kondisi internal lapisan dasar aspal.
Kain pembawa yang terbuat dari serat rami ditenun dengan kawat konduktif listrik.
Inti dari sistem ini adalah kain yang terbuat dari serat rami dan komponen sensor, yang dapat diproduksi dengan hemat biaya dan dengan demikian dapat diterapkan dalam skala besar.
Kawat sensor, dengan diameter kurang dari satu milimeter, diintegrasikan langsung ke dalam kain serat alami selama proses penenunan. Kain ini dicirikan oleh kekuatan gesernya yang tinggi. Benang yang tebal dan jarak antar benang yang besar menstabilkan material.
“Kain harus dirancang sedemikian rupa sehingga tidak menyebabkan kerusakan struktural pada aspal. Sensor juga tidak boleh rusak selama proses penenunan atau saat ditanam di jalan,” jelas Christina Haxter peneliti tersebut.
Selain itu, kain tersebut harus mampu menahan beban truk dan alat pengaspal selama pekerjaan konstruksi. Kain sensor diproduksi pada mesin tenun penjepit ganda di Fraunhofer WKI. Lebar tenunannya adalah 50 sentimeter, dan panjangnya dapat dipilih sesuai keinginan.
Christina Haxter menambahkan: “Kain ini dirancang untuk menahan beban pemasangan dan kondisi lingkungan, seperti yang telah kami demonstrasikan dalam uji coba awal.”
Kain sensor yang tertanam di dalam aspal dirancang untuk terus menerus memberikan pengukuran yang memungkinkan kesimpulan ditarik tentang kondisi internal lapisan dasar aspal.
Tekanan yang dialami jalan menciptakan regangan pada lapisan dasar aspal, sehingga mengubah kondisi material sensor yang menghantarkan listrik. Regangan pada material sensor mengubah resistansi listriknya.
Hal ini dapat diukur – perubahan resistansi kemudian dapat dikorelasikan dengan kerusakan pada aspal. Lapisan dasar aspal atau kondisi jalan secara keseluruhan. Kabel sensor dihubungkan ke alat pengukur di sisi jalan, yang menyimpan data dan mengirimkannya ke perangkat lunak analisis.
Interaksi efektif digitalisasi, sensor, dan AI untuk pemeliharaan jalan
Inovasi lain dari proyek ini terletak pada metode AI untuk menganalisis data dari lapisan dasar aspal. Model perhitungan yang baru dikembangkan menentukan kondisi permukaan jalan saat ini dan secara bersamaan memprediksi perkembangan kerusakan yang diharapkan.
Berdasarkan hal ini, otoritas jalan dapat memulai tindakan pemeliharaan jalan yang diperlukan sejak dini dan mengintegrasikannya ke dalam perencanaan mereka dalam hal waktu dan anggaran.
Data divisualisasikan melalui platform internet dengan dasbor yang dikembangkan dalam proyek ini. Rencananya adalah untuk mengumpulkan dan menyediakan semua informasi yang relevan melalui platform untuk otoritas, penduduk, bisnis, pengguna jalan, dan pemangku kepentingan lainnya yang terkena dampak tindakan konstruksi dan pemeliharaan.
Uji coba di kawasan industri
Setelah uji kelayakan awal yang berhasil di laboratorium, uji coba berlangsung dengan demonstrator pada jalur uji datar di kawasan industri.
Kain sensor diletakkan di seluruh penampang jalan, sehingga mencakup lebar seluruh jalur. Node evaluasi mencatat perubahan resistansi di dalam sensor saat kendaraan melintas di atas demonstrator.
Pengukuran uji awal menunjukkan bahwa sistem dapat mendeteksi deformasi yang disebabkan oleh kendaraan uji (truk) yang melewatinya. Hasil pengukuran dengan jelas mengungkapkan perbedaan beban gandar dan konfigurasi gandar kendaraan.
Pelaku industri konstruksi dan pengelola jalan tol disarankan mulai mengadopsi sistem monitoring berbasis sensor untuk mendukung pemeliharaan prediktif, sehingga kerusakan dapat ditangani sebelum berkembang menjadi masalah besar.
Perusahaan konstruksi, BUMN infrastruktur, dan pemerintah daerah di Indonesia dapat bekerja sama dengan lembaga riset dan universitas untuk melakukan proyek percontohan (pilot project) pada ruas jalan strategis.
Teknologi bio-based dan AI sejalan dengan agenda pembangunan berkelanjutan. Industri perlu menyesuaikan strategi bisnis dengan kebijakan green infrastructure dan efisiensi anggaran jangka panjang.
Teknologi kain sensor berbasis bio dengan dukungan AI menawarkan pendekatan baru dalam pengelolaan jalan yang lebih cerdas, hemat biaya, dan berkelanjutan.
Bagi Indonesia, inovasi ini berpotensi meningkatkan kualitas infrastruktur jalan sekaligus mengurangi biaya perbaikan berulang. Dengan langkah adopsi yang tepat dan kolaborasi lintas sektor, teknologi ini dapat menjadi fondasi transformasi sistem pemeliharaan jalan nasional di masa depan. #SalamSobatTechnoMachinews
