Para peneliti dari Universitas Leeds dan UCL telah menciptakan sistem AI yang memungkinkan robot berkaki empat untuk secara otomatis menyesuaikan gaya berjalannya terhadap berbagai medan, menjanjikan kemajuan signifikan dalam manajemen situasi berbahaya.
Para peneliti di Universitas Leeds dan University College London (UCL) telah mengembangkan sistem AI yang memungkinkan robot berkaki empat untuk menyesuaikan gaya berjalannya ke berbagai medan, meniru kelincahan dan kemampuan beradaptasi hewan sungguhan.
Perkembangan monumental ini, yang dirinci dalam sebuah makalah diterbitkan hari ini di Nature Machine Intelligence, siap untuk merevolusi cara robot berkaki digunakan di lingkungan yang kompleks dan berbahaya.
Tim proyek mengambil inspirasi dari hewan seperti anjing, kucing, dan kuda, yang secara alami menyesuaikan gaya berjalannya untuk menghemat energi, menjaga keseimbangan, dan merespons ancaman.
Kerangka kerja AI baru ini memungkinkan robot yang dijuluki "Clarence" ini untuk bertransisi secara otomatis antara berjalan, berlari kecil, berlari, dan melompat. Adaptasi gaya berjalan yang canggih ini dicapai dalam periode pelatihan yang sangat singkat, yaitu sembilan jam.
"Temuan kami dapat memberikan dampak signifikan terhadap masa depan pengendalian gerak robot berkaki dengan mengurangi banyak keterbatasan sebelumnya terkait kemampuan adaptasi," ujar penulis pertama Joseph Humphreys, peneliti pascasarjana di Sekolah Teknik Mesin di Leeds, dalam siaran pers.
Mudah Beradaptasi dan Intuitif
Secara tradisional, robot memerlukan pemrograman eksplisit untuk menangani medan yang berbeda.
Namun, AI Clarence memungkinkannya membuat keputusan real-time tentang pergerakannya tanpa campur tangan manusia, mirip dengan bagaimana hewan secara naluriah menavigasi lingkungan mereka. Hal ini menandai lompatan signifikan dalam robotika, mengatasi salah satu keterbatasan utama sistem sebelumnya: kemampuan beradaptasi.
"Semua pelatihan berlangsung dalam simulasi. Anda melatih kebijakan di komputer, lalu menerapkannya pada robot, dan hasilnya sama mahirnya dengan pelatihan," tambah Humphreys. "Kami kemudian menguji robot di dunia nyata, di permukaan yang belum pernah dijelajahi sebelumnya, dan berhasil menavigasi semuanya."
Keterangan: Robot belajar beradaptasi dengan gaya berjalannya di medan simulasi. Robot ini berlatih secara bersamaan di ratusan lingkungan simulasi.
kredit: Joseph Humphreys, Universitas Leeds
Penulis senior Chengxu Zhou, seorang profesor di Departemen Ilmu Komputer di UCL, menekankan kebaruan dan potensi pengembangan ini.
"Penelitian ini didorong oleh pertanyaan mendasar: bagaimana jika robot berkaki dapat bergerak secara naluriah seperti hewan? Alih-alih melatih robot untuk tugas-tugas tertentu, kami ingin memberi mereka kecerdasan strategis yang digunakan hewan untuk beradaptasi dengan gaya berjalan mereka — menggunakan prinsip-prinsip seperti keseimbangan, koordinasi, dan efisiensi energi," ujarnya.
Aplikasi Dunia Nyata
Kemungkinan penerapan teknologi ini sangat luas.
Sistem robotik yang dilengkapi dengan kemampuan adaptif tersebut dapat digunakan dalam misi pencarian dan penyelamatan, penonaktifan nuklir, eksplorasi planet, pertanian, dan inspeksi infrastruktur.
Terobosan ini mengarah pada masa depan di mana robot dapat menangani tantangan dunia nyata dengan fluiditas yang sama seperti entitas biologis.
"Dengan mengintegrasikan prinsip-prinsip tersebut ke dalam sistem AI, kami telah memungkinkan robot untuk memilih cara bergerak berdasarkan kondisi waktu nyata, bukan aturan yang telah diprogram sebelumnya," tambah Zhou. "Artinya, mereka dapat menavigasi lingkungan yang tidak dikenal dengan aman dan efektif, bahkan lingkungan yang belum pernah mereka temui sebelumnya."
Prospek masa depan
Ke depannya, tim peneliti bertujuan untuk lebih meningkatkan kemampuan Clarence, termasuk melompat jarak jauh, memanjat, dan menavigasi medan curam atau vertikal.
Meskipun kerangka kerja tersebut hanya dipertunjukkan pada satu hewan berkaki empat seukuran anjing dalam penelitian ini, prinsip inti dan metrik yang terinspirasi dari biologi dapat diterapkan secara luas pada robot berkaki empat lainnya yang memiliki morfologi serupa, terlepas dari ukuran atau beratnya.
Sumber: University of Leeds