Python Boleh Populer, Tapi Mengapa SpaceX Masih Pilih C++ untuk Rocket-Catching?

SpaceX sangat bergantung pada C++ untuk perangkat lunak otonom mereka. Mengapa? Berbeda dengan Python, bahasa ini menawarkan kinerja tinggi dan ...

Industri aerospace telah mengalami transformasi besar-besaran dalam beberapa dekade terakhir, bergeser dari proyek pemerintah mahal ke arena inovasi yang dinamis. Di tengah perubahan ini, SpaceX, yang didirikan Elon Musk tahun 2002, terus mendorong batas eksplorasi ruang angkasa. Setelah sukses meluncurkan Falcon 9, SpaceX kini mengukir sejarah baru: menangkap booster roket Super Heavy di udara setelah menyelesaikan tugasnya pada Minggu sore (13/10/2024) waktu setempat.

Di dunia pengembangan teknologi dan machine learning, Python memang merajai. Namun ketika berbicara tentang proyek-proyek besar seperti SpaceX, ternyata C++ yang justru jadi pilihan utama, bahkan untuk teknologi krusial seperti penangkapan roket. Mengapa bahasa yang sudah berumur ini tetap dipilih dalam lingkungan aerospace yang begitu maju? Yuk kita kupas alasan kuat di balik pilihan SpaceX untuk tetap mengandalkan C++, dari keunggulan teknisnya hingga faktor-faktor kritis yang membuatnya tetap relevan di bidang teknologi tinggi. Kenapa SpaceX masih memilih C++ di saat Python kian dominan? Temukan jawabannya di sini.

Kenapa Machine Learning Banyak Menggunakan Python?

Python menjadi bahasa favorit di dunia machine learning terutama karena kemudahannya. Sintaks yang sederhana membuatnya ideal bagi pemula, sehingga siapa pun bisa cepat belajar dan mulai menulis kode. Ini menjadikan Python pilihan yang menarik bagi profesional maupun pemula yang tertarik mengembangkan keterampilan di bidang machine learning.

Selain itu, Python didukung banyak pustaka powerful seperti TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, Pandas, dan NumPy, yang memudahkan pengembang membangun model dan menganalisis data dengan efisien. Ditambah komunitasnya yang aktif menyediakan banyak sumber daya dan dukungan, membuat Python jadi pilihan utama untuk menjelajahi dunia machine learning dan analisis data dengan lebih efektif dan menyenangkan.

Mengapa C++ Masih Diandalkan di SpaceX untuk Teknologi Penangkapan Roket?

SpaceX sangat bergantung pada C++ untuk perangkat lunak otonom mereka. Mengapa? Berbeda dengan Python, bahasa ini menawarkan kinerja tinggi dan kontrol yang lebih baik terhadap sumber daya sistem, dua hal yang sangat krusial di lingkungan luar angkasa yang penuh tantangan. Dalam pengembangan perangkat lunaknya, SpaceX memanfaatkan teknik pemrograman berorientasi objek, membuat kode lebih terstruktur dan mudah dikelola. Selain memanfaatkan pustaka open-source, terutama pustaka standar C++, mereka juga sering membuat pustaka kustom sendiri demi menjaga kualitas kode tetap di level terbaik.

Mengapa SpaceX Masih Pilih C++ untuk Rocket-Catching

C++ menjadi pilihan utama dalam proyek aerospace, khususnya untuk aplikasi real-time seperti kontrol penerbangan dan sistem penangkapan roket. Kelebihan C++ dalam kecepatan eksekusi dan efisiensi memori sangat dibutuhkan, terutama dalam situasi di mana setiap detik berharga dan respons sistem harus optimal. Kemampuan ini membuat C++ ideal untuk lingkungan yang memerlukan pengambilan keputusan cepat dan presisi tinggi.

Selain itu, stabilitas yang ditawarkan C++ menjadi nilai plus mengapa bahasa ini lebih bisa diandalkan daripada Python dalam aplikasi aerospace. C++ memberi kontrol lebih besar atas perangkat keras dan memastikan sistem tetap berjalan stabil dalam kondisi ekstrem. Semua keunggulan ini menjadikan C++ jadi pilihan yang tak tergantikan untuk proyek-proyek yang membutuhkan performa dan keandalan maksimal, khususnya di luar angkasa yang penuh risiko.

Contoh Penggunaan C++ di Teknologi Aerospace

C++ adalah bintang di balik layar teknologi aerospace, menggerakkan banyak sistem yang krusial yang mungkin tak kita sadari. Bayangkan sebuah roket yang melesat ke luar angkasa. Algoritma C++ secepat kilat menganalisis data sensor posisi dan kecepatan secara real-time. Berkat perhitungan ini, roket mampu menghitung lintasan optimal dan melakukan penyesuaian secara instan, menjadikannya lebih akurat dan responsif dalam hitungan detik.

Tak hanya di roket, dalam pesawat terbang pun C++ juga memainkan peran vital. Sistem kontrol yang mengatur stabilitas penerbangan dan merespons instruksi pilot dibangun dengan efisiensi tinggi, memastikan keselamatan setiap penerbangan. Dengan kemampuan mengolah data kompleks, C++ membuka jalan bagi inovasi luar angkasa yang menakjubkan. Menjadikan C++ pahlawan tersembunyi di balik keberhasilan aerospace modern.

Kelebihan dan Tantangan Mengunakan C++ untuk Machine Learning di Bidang Aerospace

Menggunakan C++ dalam machine learning di bidang aerospace memang menawarkan banyak keunggulan. Kecepatan eksekusinya yang tinggi dan kemampuan pengelolaan memori yang efisien membuat C++ sangat cocok untuk aplikasi yang sifatnya mission-critical. Bayangkan algoritma machine learning yang menganalisis data penerbangan secara real-time; dengan C++, data ini bisa diproses secepat kilat, memastikan setiap misi berjlan aman, efisien, dan sesuai rencana.

Namun, di balik kelebihannya, tantangan C++ tidak bisa dianggap remeh. Dibandingkan dengan Python, belajar C++ bisa terasa lebih komples dan menantang, terutama bagi pemula yang terbiasa dengan sintaksis yang lebih sederhana. Ekosistem pustaka machine learning di C++ juga tidak selengkap yang ada di Python, membatasi akses ke alat dan fitur canggih. Meski begitu, bagi para insinyur dan peneliti pemberani yang siap menghadapi tantangan ini, C++ membuka peluang besar untuk mengembangkan teknologi penerbangan dan luar angkasa ke level yang lebih tinggi. Tantangannya memang besar, tapi potensi inovasi yang bisa dihasilkan jauh lebih mengagumkan, membuka pintu bagi revolusi aerospace yang lebih cepat, efisien, dan stabil.

Prediksi Tren

Saat kita melangkah ke masa depan teknologi aerospace, muncul pertanyaaan besar: apakah Python akan menggantikan C++? Python, dengan sintaks yang sederhana dan ekosistem pustaka yang berlimpah, semakin menarik bagi para insinyur dan peneliti. Kemudahan penggunaannya membuatnya ideal untuk prototyping cepat dan pengembangan algoritma machine learning. Namun, ketika datang ke aplikasi yang benar-benar krusial, seperti sistem kontrol roket atau navigasi pesawat, C++ masih unggul dalam hal kecepatan dan pengelolaan memori.

Mungkin solusi terbaik adalah kombinasi keduanya. Menggunakan Python untuk pengembangan dan analisis data, sementara C++ menangani bagian yang membutuhkan performa tinggi. Ini memungkinkan pemanfaatan kelebihan masing-masing bahasa, menciptakan sistem yang lebih efisien dan inovatif. Alih-alih melihatnya sebagai pengganti, kita mungkin akan melihat lebih banyak kolaborasi antara Python dan C++ di masa depan teknologi aerospace, menciptakan sinergi kuat unutk eksplorasi luar angkasa yang makin canggih.

Relevansi C++ dalam Teknologi Aerospace dan Pembelajaran

C++ punya sejumlah keunggulan luar biasa, seperti kecepatan dan efisiensi pengelolaan memori, tapi tentu ada tantangannya juga, terutama dalam hal pembelajaran yang lebih rumit dan komunitas yang lebih terbatas dibanding Python. Sementara itu, Python tetap menjadi bahasa favorit untuk machine learning karena komunitas pengembang yang besar, tersedianya pustaka beragam, dan kemudahannya untuk pemula.

Meski begitu, C++ bisa menjadi pilihan tepat untuk aplikasi machine learning yang butuh performa tinggi dan kontrol yang lebih baik atas pengelolaan memori. Pada akhirnya, pilihan antara C++ dan Python sebenarnya bergantung pada kebutuhan proyek dan keterampilan tim yang mengerjakannya. Setiap bahasa membawa keunggulan uniknya sendiri yang jika digunakan dengan tepat, bisa membuka jalan untuk inovasi lebih besar dalam teknologi aerospace dan machine learning masa depan. 

Dengan kolaborasi keduanya, kita dapat membayangkan masa depan aerospace yang makin canggih dan inovatif. Siapa tahu, mungkin gabungan kekuatan Python dan C++ inilah yang akan membawa kita ke bintang-bintang berikutnya.

Rifqia Hani Milatunnisa

Biodata Penulis:

Rifqia Hani Milatunnisa, lahir pada tanggal 19 Juni 2006 di Sragen, saat ini aktif sebagai mahasiswa angkatan 2024, Program Studi Informatika, Fakultas Teknologi Informasi dan Sains Data, di Universitas Sebelas Maret.

© Sepenuhnya. All rights reserved.