Foto: InterestingEngineering
Teknologi.id - Selama bertahun-tahun, robot dikenal sebagai mesin yang hanya mampu menjalankan instruksi sesuai program. Mereka efisien, tetapi kaku, dan sering kesulitan menghadapi lingkungan yang dinamis. Peneliti dari NYU Tandon School Of Engineering memperkenalkan terobosan bernama BrainBody-LLM, sebuah algoritma yang memungkinkan robot untuk merencanakan, menyesuaikan gerakan, dan belajar dari umpan balik secara real-time.
Bagaimana BrainBody-LLM Bekerja?
Algoritma ini meniru cara otak dan tubuh manusia dalam berkomunikasi saat bergerak. Sistem terdiri dari dua komponen utama:
- Brain LLM - Berfungsi sebagai “otak” yang membuat rencana besar, memecahkan tugas kompleks menjadi langkah-langkah kecil dan dapat dikerjakan secara berurutan.
- Body LLM - bertindak sebagai “tubuh” yang menerjemahkan langkah tersebut menjadi perintah teknis untuk aktuator robot.
Keunggulan utama BraindBody LLM adalah arsitektur close-loop. Robot terus memantau tindakannya dan lingkungan sekitar, lalu mengirimkan sinyal kesalahan kembali ke sistem agar rencana dapat disesuaikan secara langsung. Dengan cara ini robot tidak hanya menjalankan perintah tapi juga belajar dari kesalahan-kesalahan secara real-time.
Uji Coba Langsung Dunia Virtual ke Robotik
Penelitian pertama kali menguji algoritma ini melalui simulasi di Virtual Home, sebuah platform di mana robot virtual melakukan pekerjaan rumah tangga. Hasilnya tingkat keberhasilan meningkat hingga 17% dibandingkan metode sebelumnya. Tidak berhenti di simulasi, BrainBody-LLM diuji pada robot fisik Franka Research 3, robot berhasil menyelesaikan sebagian besar tugas yang diberikan membuktikan kemampuan algoritma terhadap kompleksitas dunianya.
Robot yang Bisa Belajar seperti Manusia
Menurut laporan Pomodo, BrainBody-LLM memungkinkan robot untuk merencanakan, belajar dan beradaptasi layaknya manusia. Dengan kemampuan ini robot dapat digunakan di berbagai sektor:
- Rumah Tangga - membantu pekerjaan sehari-hari dengan fleksibilitas tinggi
- Rumah Sakit - mendukung tenaga medis dalam tugas yang membutuhkan ketelitian
- Industri Manufaktur - meningkatkan efisiensi produksi dengan adaptasi terhadap kondisi lapangan
- Lingkungan Dinamis - seperti gudang atau pabrik di mana robot harus menyesuaikan diri dengan perubahan cepat
Baca juga: Honor Pamer “Robot Phone”: HP Futuristik dengan Kamera yang Bisa Bergerak Sendiri
Apa BrainBody-LLM Bisa Menggantikan Manusia?
Meski menjanjikan BrainBody-LLM masih dalam tahap awal. Hingga kini, sistem hanya diuji dengan set perintah terbatas dan dalam lingkungan yang terkendali. Dalam situasi nyata yang lebih kompleks algoritma ini masih perlu pengembangan lebih lanjut.
Peneliti menekankan agar robot-robot programan tersebut dapat beroprasi di dunia nyata, setidaknya diperlukan intergasi sensor multimodal, sensor ini mencakupi:
- 3D Vision - memainkan robot memahami bentuk dan dimensi objek secara lebih akurat, sehingga dapat berinteraksi dengan lingkungan secara realistis.
- Depth Sensing - memberikan kemampuan untuk menilai jarak dan kedalaman, penting untuk navigasi dan manipulasi objek tanpa menimbulkan kesalahan.
- Joint Control - mengatur koordinasi gerak antar bagian tubuh robot agar lebih halus dan menyerupai gerakan manusia.
Dengan dukungan sensor beragam robot tidak hanya bergerak alami tapi juga lebih presisi dan aman saat beroperasi di lingkungan nyata hal ini penting terutama jika robot digunakan di sektor rumah sakit ataupun industri manufaktur di mana kesalahan kecil bisa buat fatal.
Teknologi ini menjanjikan ada pertanyaan besar apa yang masih menggantung, “apakah robot dengan BraindBody-LLM benar-benar bisa menggantikan manusia?”. Jawabannya untuk saat ini belum, robot masih membutuhkan pengembangan lebih lanjut agar mampu menghadapi kompleksitas dunia nyata yang penuh variabel tak terduga.
Lebih tepatnya, BraindBody-LLM bukanlah teknologi yang bertujuan menggantikan manusia sepenuhnya melainkan menjadi mitra cerdas yang dapat bekerja berdampingan dengan manusia dengan adaptif yang terus ditingkatkan robot masa depan dengan potensi menjadi pendamping yang pantas sekaligus fleksibel mendukung manusia dalam tugas-tugas yang beresiko berulang dan atau membutuhkan ketelitian tinggi.
Baca Juga: Revolusi Robotik, Pergerakan Tangan yang Presisi
Dampak Bagi Masa Depan AI dan Robotika
Jika dikembangkan secara optimal, BrainBody-LLM dapat menjadi fondasi bagi robot generasi baru yang lebih mandiri, adaptif, dan cerdas. Optimalisasi yang akan terjadi pada pengembangan BrainBody-LLM mencakup berbagai aspek, seperti transformasi industri di mana robot dapat menangani tugas kompleks yang sebelumnya hanya bisa dilakukan manusia, peningkatan kualitas hidup melalui robot rumah tangga yang benar-benar membantu pekerjaan sehari-hari, serta perkembangan ilmu pengetahuan yang membuka jalan bagi riset lanjutan tentang interaksi antara otak dan tubuh buatan. Selain itu, terdapat pula pertimbangan etika, karena semakin miripnya robot dengan manusia menimbulkan pertanyaan mengenai batasan penggunaan dan tanggung jawab sosial.
Baca Berita dan Artikel lainnya di Google News
(dim/sa)
