Telset.id – Seorang penggemar AI berhasil membuat Jeep Cherokee tahun 1994 miliknya lolos uji emisi California (California smog tests) berkat bantuan kecerdasan buatan (AI). Mobil berusia 32 tahun yang hanya memiliki komputer mesin primitif itu kini bisa dibaca dan dikendalikan melalui laptop setelah dihubungkan lewat board Arduino Nano, dengan Claude sebagai pemandu diagnosis dan Codex yang menulis kode yang dibutuhkan.
Kisah ini didokumentasikan langsung oleh Muhammad Zulali, pemilik Jeep Cherokee tersebut, melalui sebuah video yang menunjukkan perjalanan dari mobil yang gagal uji emisi berturut-turut, upaya menghubungkan ECU, hingga proses tuning dan perbaikan masalah emisi mesin. Yang menarik, seluruh proses diagnosis dan penulisan kode dikerjakan AI, sementara Zulali mengaku hanya melakukan pengkabelan dan mengemudi.
Jeep tua ini gagal uji emisi California karena menghasilkan terlalu banyak NOx pada kecepatan uji tertentu. Awalnya mobil gagal pada kecepatan 25 mph. Setelah Zulali melakukan sejumlah penyesuaian pada campuran oksigen, mobil justru gagal pada 25 mph dan 50 mph sekaligus. Singkatnya, kondisinya makin buruk. Zulali pun mengakui bahwa ia melakukan penyesuaian secara buta, sementara setiap pengujian polusi regulasi berikutnya menelan biaya hampir 100 dolar AS.
Di sinilah peran AI masuk. Dengan bantuan AI dan mikrokontroler seharga 3 dolar AS, total biaya bahan (bill of materials) proyek ini tidak lebih dari 15 dolar AS. Tantangan pertama adalah bagaimana menghubungkan mobil tua dengan laptop modern. Claude memberi tahu pemilik Jeep bahwa mesin berkomunikasi melalui Chrysler SCI bus pada sekitar 7.800 baud, yang secara elektrik terbalik dibandingkan port serial biasa. Arduino Nano mampu menangani pembalikan sinyal yang diperlukan dan menghubungkan data ke komputer modern.
Nano dipasang di breadboard dengan beberapa kabel yang diperlukan, tiga di antaranya terhubung ke colokan diagnostik 6-pin di Cherokee. Upaya koneksi pertama berhasil, tetapi awalnya sistem hanya menampilkan suhu cairan pendingin (coolant temperature) dan tegangan baterai. Zulali menginginkan lebih banyak titik data plus sejumlah kontrol untuk memperbaiki masalah uji emisi.
Setelah beberapa petunjuk menyesatkan soal mesin yang “berjalan kaya” dengan tambahan bahan bakar 22 persen berdasarkan data model mobil lain, Zulali meminta Claude mengumpulkan data dari test drive. AI mencatat data mesin dan kode kesalahan (fault codes) selama berkendara pada 25 mph dan 50 mph untuk melihat apa yang sebenarnya terjadi. AI juga diberi keleluasaan untuk mengontrol hal-hal seperti tekanan bahan bakar.
Baca Juga:
Dengan diagnosis dan solusi yang tampak kredibel, Zulali ingin melakukan reflash ECU utama mobil dengan kode yang sudah disesuaikan AI agar bisa lolos semua uji emisi California. Sayangnya, komputer mobil ini hanya terpaut beberapa bulan terlalu tua untuk memiliki firmware yang bisa di-reflash. Sebagai gantinya, pemilik Jeep meminta Codex menyuntikkan dan menjalankan kode kustom di dalam EEPROM terdekat.
“Claude melakukan sebagian besar pekerjaan diagnostik dan Codex melakukan hampir semua pekerjaan memori,” aku Zulali. “Saya hanya melakukan pengkabelan dan mengemudi.” Ia menambahkan bahwa dirinya tidak membutuhkan jasa mekanik atau alat dealer Chrysler untuk pencapaian ini.
Selain video, Zulali juga membuat repositori GitHub untuk proyek ini dengan nama xj-scanner. Perangkat lunak tersebut gratis dan didistribusikan di bawah lisensi GPLv3. Proyek ini menjadi contoh nyata bagaimana AI generatif dapat dimanfaatkan untuk persoalan teknis yang sebelumnya membutuhkan keahlian khusus dan biaya besar.
Dari sisi industri otomotif, kisah ini menunjukkan bahwa kendaraan lama dengan sistem elektronik sederhana pun bisa “dibuka” dan dianalisis dengan bantuan AI generatif. Bagi pemilik mobil klasik, pendekatan serupa berpotensi menjadi alternatif di tengah mahalnya biaya pengujian dan keterbatasan alat diagnostik resmi. Sementara di sektor otomotif nasional, inovasi semacam ini sejalan dengan tren pengembangan kendaraan yang makin terhubung secara digital, seperti yang terlihat pada lini produksi pabrik modern.
Kisah Zulali juga memperlihatkan bahwa kombinasi AI dan perangkat keras murah dapat menghasilkan solusi yang fungsional. Dengan total biaya bahan di bawah 15 dolar AS, ia berhasil menuntaskan persoalan yang setiap kali pengujiannya menelan biaya hampir 100 dolar AS. Proyek ini membuktikan bahwa AI bukan sekadar alat percakapan, tetapi juga bisa menjadi asisten teknis untuk pekerjaan diagnostik yang rumit.
Bagi yang tertarik mengikuti jejak Zulali, kode proyek xj-scanner tersedia secara terbuka di GitHub. Namun perlu dicatat, seluruh proses dalam proyek ini mengandalkan data dan diagnosis yang dihasilkan AI, sehingga akurasi dan keamanannya bergantung pada validasi pengguna. Kisah ini setidaknya membuka wawasan bahwa AI generatif kini merambah ke ranah yang lebih teknis, termasuk perawatan kendaraan lama.
Ke depan, pemanfaatan AI untuk kendaraan klasik maupun kendaraan modern berpotensi terus berkembang seiring makin terbukanya akses terhadap perangkat keras murah dan model AI yang mumpuni. Untuk sekarang, Jeep Cherokee 1994 milik Zulali menjadi bukti bahwa mobil tua pun bisa “berbicara” dengan laptop modern, asalkan ada Claude dan Codex di belakangnya.
Komentar
Belum ada komentar.