Melatih robot untuk bernavigasi di lingkungan baru adalah tantangan yang kompleks. Metode tradisional sering kali menggunakan data dunia nyata yang dikumpulkan melalui rekaman manusia, namun data ini terbatas dan mahal. Sebagai alternatif, simulasi digital menawarkan solusi yang lebih cepat dan dapat diskalakan. Namun, robot sering gagal saat harus mengaplikasikan keterampilan yang dipelajari di dunia virtual ke dunia nyata.
Penelitian terbaru memperkenalkan LucidSim, sebuah sistem berbasis AI generatif yang bekerja bersama simulasi fisika. Sistem ini menciptakan lingkungan pelatihan virtual yang lebih akurat dalam mencerminkan dunia nyata, menghasilkan tingkat keberhasilan lebih tinggi dalam pengujian langsung dibandingkan metode konvensional.
Metode Pelatihan Robot Menggunakan LucidSim
1. Menggabungkan AI Generatif dan Simulasi Fisika
LucidSim memanfaatkan kombinasi model AI generatif untuk menghasilkan data visual pelatihan. Peneliti menggunakan ChatGPT untuk membuat deskripsi berbagai lingkungan nyata, seperti kondisi cuaca, waktu, dan pencahayaan yang berbeda. Contoh deskripsi meliputi:
- "Lorong kuno yang dihiasi rumah teh dan toko kecil dengan ornamen tradisional."
- "Ladang rumput yang diterangi matahari dengan area kering yang tersebar."
Deskripsi ini kemudian diubah menjadi video pendek yang mencakup data geometri 3D dan fisika. Informasi tersebut membantu robot menentukan ketinggian, lebar, dan kedalaman objek seperti kotak atau tangga.
2. Uji Coba di Dunia Nyata
Para peneliti menguji LucidSim dengan robot berkaki empat yang dilengkapi kamera. Robot diberikan tugas-tugas seperti menemukan kerucut lalu lintas, memanjat kotak, dan menaiki tangga. Hasilnya, robot yang dilatih dengan LucidSim menunjukkan performa lebih baik dibandingkan sistem pelatihan tradisional:
- 100% keberhasilan dalam 20 percobaan menemukan kerucut, dibandingkan 70% pada sistem tradisional.
- 85% keberhasilan mencapai bola sepak, dibandingkan 35%.
- 100% keberhasilan dalam menaiki tangga, dibandingkan 50%.
Potensi Masa Depan LucidSim
1. Pengembangan dengan Model Video Generatif
Peneliti percaya bahwa kinerja LucidSim akan semakin meningkat dengan menggunakan model video generatif canggih. Langkah ini dapat menghasilkan data pelatihan yang lebih realistis dan bervariasi.
2. Aplikasi pada Robot Humanoid dan Lengan Robotik
Ke depan, LucidSim direncanakan untuk melatih robot humanoid yang lebih sulit dikendalikan karena stabilitasnya. Selain itu, sistem ini juga akan digunakan untuk melatih lengan robot di lingkungan industri dan dapur. Tantangan baru ini membutuhkan keterampilan fisik dan ketangkasan yang lebih tinggi.
Kesimpulan
Penggunaan AI generatif dalam LucidSim menunjukkan potensi besar dalam melatih robot untuk menghadapi tugas-tugas kompleks di dunia nyata. Pendekatan ini tidak hanya meningkatkan efisiensi pelatihan tetapi juga membuka peluang untuk mengembangkan robot yang lebih cerdas dan adaptif di berbagai bidang. Dengan terus disempurnakan, LucidSim dapat menjadi kunci dalam revolusi industri robotika, menciptakan agen AI yang mampu bekerja dengan tingkat keandalan yang lebih tinggi.
Sumber utama (bahasa Inggris): MIT Technology Review