Peneliti berhasil ciptakan tangan robot luwes mirip tangan manusia
Penggunaan tangan robot di jalur perakitan telah menghasilkan produktivitas yang lebih tinggi dan mengurangi risiko kepada pekerja manusia.
Source: Gizmochina
Para peneliti di WMG, University of Warwick, berhasil menghadirkan algoritma kecerdasan buatan (AI) inovatif yang memungkinkan robot melakukan manipulasi objek secara lancar seperti halnya manusia. Meskipun manipulasi objek yang lancar adalah tugas dasar dan biasa saja bagi manusia, masih sangat sulit bagi tangan robot otonom untuk menguasai sebelum adanya AI tersebut.
Shadow Robot Dexterous Hand beraksi sebanding dengan baik dengan tangan manusia dan mampu mereproduksi semua fingsinya. Dilansir dari Gizmochina (7/12), simulasi menunjukkan bahwa tangan robot belajar sendiri cara mengkoordinasikan gerakan dan melaksanakan tugas dengan tingkat kesulitan yang berbeda-beda.
Tangan robot dapat digunakan dalam banyak aplikasi penting yang membutuhkan ketelitian dan keserbagunaan dalam proses manufaktur, pembedahan, dan aktivitas yang melibatkan bahan radioaktif. Penggunaan tangan robot di jalur perakitan telah menghasilkan produktivitas yang lebih tinggi dan mengurangi risiko kepada pekerja manusia.
Dalam sebuah makalah berjudul ‘Menyelesaikan Tugas Manipulasi dengan Pengoptimalan Lintasan dan Pembelarajan’, Profesor Giovanni Montana dan Dr. Henry Charlesworth, keduanya dari WMG, University of Warwick mengusulkan algoritma AI baru untuk mengaktifkan robot agar dapat mempelajari cara mengoordinasikan gerakan jari dan memanipulasi objek.
- POCO Resmi Luncurkan Tablet Pad M1 dan Pad X1, Performa Ekstrem untuk Gaming dan Produktivitas
- Meta Luncurkan Oakley Meta Vanguard, Kacamata Pintar untuk Atlet dengan Fitur AI
- TECNO SPARK 40 Pro Series resmi meluncur, harga terjangkau fitur gak main-main
- nubia After Hours Talk: Inovasi dan Masa Depan Gaming Indonesia
Manfaat dari algoritma tersebut adalah robot dapat mempelajari tugas apa pun. Pendekatan peneliti menggunakan dua algoritma, algoritma perencanaan awal, lalu algoritma pembelajaran. Dengan mengambil pendekatan ini, para peneliti mampu menghasilkan pergerakan yang jauh lebih baik dibandingkan dengan metodologi yang ada saat ini.
Tim peneliti tersebut diharapkan untuk terus bekerja dengan Shadow Robot dan menerapkan algoritma pada perangkat keras robotik sesungguhnya, sehingga dapat digunakan dalam kehidupan sehari-hari.








