by

Robotik Berkembang: Pembelajaran Penguatan Sim-to-Real

banner 468x60

Robotik Berkembang: Pembelajaran Penguatan Sim-to-Real 

Pendahuluan 

Dalam era inovasi teknologi yang semakin maju, robotik menjadi sorotan utama dengan pendekatan yang revolusioner: Pembelajaran Penguatan Sim-to-Real. Teknik ini memungkinkan robot untuk belajar melakukan tugas-tugas sederhana di lingkungan yang tidak diketahui, membawa konsep robotik ke level yang lebih tinggi. Bagaimana robot mampu melakukan hal-hal yang sebelumnya dianggap sulit tanpa terjatuh? Hal ini menjadi fokus utama dalam eksplorasi ini. 

Isi Artikel: 

Tim Ahli Robot UC Berkeley Melatih Robot untuk Melakukan Tugas Sederhana Menggunakan Pembelajaran Penguatan Sim-to-Real 

Sebuah tim ahli robot di Universitas California, Berkeley, melaporkan bahwa melatih robot untuk melakukan tugas-tugas yang relatif sederhana dapat dilakukan dengan menggunakan pembelajaran penguatan sim-to-real untuk melatih mereka. Dalam penelitian mereka yang dipublikasikan di jurnal Science Robotics, kelompok tersebut melatih robot untuk berjalan di lingkungan asing sambil membawa beban berbeda, semuanya tanpa terjatuh. 

Melatih robot agar bergerak 

Selama beberapa tahun terakhir, ahli robotik telah menggunakan berbagai teknik untuk melatih robot agar bergerak secara efisien dan cepat di berbagai lingkungan. Namun seperti yang dicatat oleh para peneliti dalam upaya baru ini, robot semacam itu tidak memiliki banyak kegunaan yang berguna. Mereka berpendapat bahwa robot yang mampu melakukan tugas-tugas biasa dengan lambat namun efisien akan jauh lebih berguna. Untuk mencapai tujuan tersebut, mereka telah beralih ke pembelajaran penguatan sim-to-real.

 

Robotik Berkembang: Pembelajaran Penguatan Sim-to-Real

Teknik ini melibatkan pelatihan versi simulasi robot untuk melaksanakan tugas yang diinginkan dengan memaparkannya pada miliaran contoh di lingkungan simulasi. Metode ini juga melibatkan penggunaan sistem penghargaan/penalti sebagai bagian dari pelatihan robot—jika robot melakukan sesuatu dengan benar dalam upaya mencapai suatu tujuan, robot akan diberi imbalan dengan menerima “1”, misalnya. Namun, jika ia melakukan kesalahan, ia menerima “-1”. Seiring waktu, ia meningkatkan kinerjanya seiring dengan upayanya untuk meningkatkan jumlah imbalannya. 

Baca Juga:  Internet Masa Depan: Menggagas Perubahan Lanskap Digital

Robit Digit menavigasi jalan
sepanjang trotoar
 

Tim peneliti menggunakan pendekatan tersebut untuk melatih robot bernama Digit untuk menavigasi jalan di sepanjang trotoar di bagian kota yang tidak diketahui dan untuk memulihkan diri setelah berulang kali diserang oleh bola besar, untuk mengatasi hambatan fisik, untuk
berjalan melintasi material yang mungkin terkena dampak menyebabkannya tersandung, membawa ransel, membawa kantong sampah ke tempat sampah, dan menggunakan tas jinjing untuk membawa barang-barang pribadi.
 

Para peneliti menyarankan agar pembelajaran penguatan sim-to-real dapat digunakan untuk melatih robot di lingkungan dunia nyata seperti rumah, kantor, atau lantai pabrik. Idenya, menurut mereka, adalah membuat robot lebih berguna. 

Kesimpulan 

Dengan Pembelajaran Penguatan Sim-to-Real, robot dapat diarahkan untuk berkinerja efisien dalam tugas-tugas sederhana di lingkungan yang beragam. Hal ini membuka pintu untuk penerapan yang lebih luas dalam kehidupan sehari-hari, dari membantu di rumah tangga hingga mendukung produksi di pabrik. Dengan terus berkembangnya teknologi robotik, masa depan yang penuh dengan kemungkinan terbuka lebar, di mana robot tidak hanya menjadi alat bantu, tetapi juga menjadi bagian integral dari kehidupan manusia. 

Kesan Positif-Negati 

 

Robotik Berkembang: Pembelajaran Penguatan Sim-to-Realq

Berita tentang pembelajaran penguatan sim-to-real dalam robotik menciptakan kesan yang beragam. Secara positif, teknologi ini menjanjikan kemajuan besar dalam kemampuan robot untuk beroperasi dalam lingkungan yang kompleks dan beragam. Hal ini dapat membuka pintu untuk aplikasi yang lebih luas dalam berbagai bidang, termasuk otomatisasi industri, perawatan kesehatan, dan eksplorasi luar angkasa. Dengan adanya robot yang mampu belajar dari lingkungan sekitarnya, kita dapat mengharapkan efisiensi yang lebih besar dalam berbagai proses. 

Di sisi lain, teknologi ini juga menimbulkan beberapa kekhawatiran. Salah satunya adalah potensi pengangguran karena robot mampu menggantikan pekerjaan manusia dalam beberapa bidang. Selain itu, ada juga kekhawatiran tentang privasi dan keamanan data karena robot dapat mengumpulkan informasi tentang lingkungan mereka. Oleh karena itu, perlu dilakukan kajian yang mendalam tentang dampak sosial, ekonomi, dan etika dari penggunaan teknologi ini untuk memastikan manfaatnya dapat dirasakan oleh semua orang tanpa mengorbankan nilai-nilai penting.

Clickadu

Comment

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *