Robot berkaki telah menjadi lebih gesit dalam beberapa tahun terakhir, tetapi seringkali masih dibatasi oleh medan yang sulit. Satu bot yang dioptimalkan untuk permukaan datar dan keras mungkin tidak sebaik yang lain yang dirancang lebih khusus untuk area dinamis seperti ladang berlumpur atau pantai berpasir—atau langit-langit, dalam hal ini. Teknologi kontrol robot berkaki empat baru yang dikembangkan oleh para peneliti di Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST) tampaknya dapat meruntuhkan hambatan literal dan fisik tersebut, berkat bantuan dari pembelajaran penguatan AI.
Dalam pembelajaran penguatan, berbagai macam simulasi dihasilkan yang mendekati percobaan fisik, sehingga mempersingkat waktu pelatihan yang diperlukan AI untuk mengoptimalkan dirinya sendiri menuju tujuan yang diinginkan. Dipimpin oleh Profesor Jemin Hwangbo dari Departemen Teknik Mesin KAIST, tim mereka menciptakan jaringan saraf tiruan baru yang mampu membuat penilaian medan secara real-time tanpa informasi sebelumnya, kemudian memasukkan pengetahuan tersebut kembali ke robot berkaki empat mereka, RaiBo.
Namun dalam kasus ini, para peneliti KAIST juga mendefinisikan pemodelan kontak baru berdasarkan tekanan fisik robot yang berinteraksi dengan reaksi tanah dari berbagai media untuk mensimulasikan medan yang berubah bentuk, seperti pasir. Semua informasi ini kemudian dimasukkan ke AI RaiBo untuk menghasilkan beberapa hasil yang benar-benar mengesankan.
[Related: The newest robot dog can scale walls and ceilings.]
Menurut studi tim yang diterbitkan awal bulan ini di jurnal Robotika Sains, dog-bot mereka mendemonstrasikan kemampuannya untuk berlari melintasi pantai dengan kecepatan kira-kira 3m per detik dengan kakinya sepenuhnya terendam pasir. RaiBo juga dapat berlari melintasi lapangan berumput dan lintasan lari tanpa pemrograman tambahan atau penyesuaian algoritme kontrol.
“Telah ditunjukkan bahwa menyediakan pengontrol berbasis pembelajaran dengan pengalaman kontak dekat dengan tanah yang benar-benar berubah bentuk sangat penting untuk aplikasi pada medan yang berubah bentuk,” Suyoung Choi, penulis pertama makalah tersebut, mengatakan dalam sebuah pernyataan.
Karena pengontrol baru yang diusulkan dapat digunakan tanpa informasi sebelumnya tentang suatu medan, itu dapat dengan mudah diterapkan pada penelitian berjalan AI di masa mendatang, seperti bagaimana membuat robot bergerak dengan anggun di atas kasur udara, sesuatu yang kabarnya juga dapat dicapai oleh RaiBo.