Penemuan Terobosan: Para peneliti dari Carnegie Mellon University dan Meta AI akhirnya mengungkap pendekatan baru dalam pembelajaran robot, yang dikenal sebagai Vision Robotics Bridge atau VRB, model AI inovatif yang memanfaatkan konsep affordances untuk mempercepat proses pembelajaran bagi robot.
Makna Affordances dalam Robotika
Sebelum mengungkapkan 5 aplikasi kunci teknologi ini dalam dunia nyata dan transformasi yang akan terjadi, kita perlu memahami pentingnya affordances dalam robotika. Konsep ini awalnya diilhami oleh psikolog James J. Gibson, di mana affordances didefinisikan sebagai jumlah titik kontak dan jalur pergerakan setelah kontak dalam konteks robotika.
VRB: Perkembangan Menakjubkan dalam Pembelajaran Robot
Model VRB dilatih menggunakan data video sehingga dapat mengidentifikasi objek dan aksi yang terkait, serta pola pergerakan potensial setelah objek dipegang. Model VRB adalah kemajuan signifikan dalam bidang robotika, mengatasi masalah "telur dan ayam" dalam data pelatihan robot.
Pengujian Mendalam Model VRB
Model VRB telah diuji secara luas dalam lingkungan dunia nyata, membuktikan keefektifannya dalam lebih dari 200 jam eksperimen. Penelitian ini telah membuktikan bahwa VRB jauh lebih unggul daripada pendekatan sebelumnya, menunjukkan kompatibilitasnya dengan empat paradigma pembelajaran yang berbeda serta penerapannya dalam lebih dari 10 tugas berbeda menggunakan dua platform robot yang berbeda.
Related Posts
Potensi Masa Depan Model VRB
Tim peneliti optimis mengenai masa depan model VRB, berencana untuk menerapkan metode mereka pada tugas-tugas yang lebih kompleks dan multi langkah, serta menggabungkan konsep fisik seperti gaya dan informasi taktil, semua dalam rangka menyelidiki representasi visual yang dipelajari dari model baru ini. Secara keseluruhan, pengenalan model VRB adalah bukti potensi mendekati AI dalam merevolusi bidang robotika.
Dampak-Dampak Terhadap Berbagai Sektor
Dari segala dampak dari teknologi baru ini, dampak pertama dan paling signifikan dari model VRB bisa dilihat dalam bidang otomasi industri. Robot yang dilengkapi dengan kemampuan memahami affordances dapat meningkatkan efisiensi dalam proses manufaktur karena dapat beradaptasi dengan perubahan jalur produksi secara real time, menangani berbagai tugas, dan mengurangi intervensi manusia.
Revitalisasi Bidang Kesehatan
Dampak kedua terletak pada sektor kesehatan, di mana model VRB bisa merevolusi perawatan pasien. Robot bisa belajar berinteraksi dengan peralatan medis dan pasien, membantu dalam tugas mulai dari pemeriksaan rutin hingga prosedur bedah kompleks. Mereka juga dapat memberikan dukungan dalam rehabilitasi, membantu pasien memulihkan keterampilan motorik dengan memahami dan merespons gerakan mereka.
Asisten Pribadi Lebih Canggih
Potensi ketiga model VRB berlanjut pada bidang asisten pribadi, di mana robot bisa belajar melakukan tugas-tugas rumah tangga dengan mengamati perilaku manusia, memahami lingkungan, dan meramalkan tindakan yang mungkin terjadi.
Peningkatan Pelayanan Robot
Dampak keempat model VRB adalah meningkatkan kemampuan robot layanan dalam sektor-sektor seperti keramahan dan ritel. Dengan memahami interaksi manusia dan lingkungan, robot dapat memberikan layanan yang lebih personal dan efisien, meningkatkan pengalaman pelanggan.
Peran dalam Respons Bencana
Potensi kelima model VRB dapat berperan penting dalam tanggapan bencana, di mana robot yang dilengkapi dengannya dapat lebih memahami dan menjelajahi lingkungan yang kompleks, membantu dalam operasi pencarian dan penyelamatan, mencapai area yang sulit diakses atau berbahaya bagi manusia.
Masa Depan Terbuka untuk Robotika
Dengan memungkinkan robot memahami interaksi manusia dan memahami lingkungan mereka, model VRB membuka peluang baru dalam penerapan robotika di berbagai sektor. Teknologi ini terus berkembang, kita dapat mengharapkan transformasi mendalam dalam cara robot berinteraksi dengan dunia, mendekatkan kita pada masa depan di mana mesin adalah bagian integral dari kehidupan sehari-hari kita.
Melampaui Batas dengan AI dan Visi Komputer
Saat kita terus mendorong batasan tentang apa yang mungkin dicapai oleh AI dan visi komputer, dunia yang kita lihat akan berubah dengan cara yang sulit untuk dibayangkan. Dalam proyek AI yang tampaknya tidak mungkin yang disebut "Melihat Dunia Melalui Mata Anda," tim peneliti di University of Maryland telah menemukan cara baru untuk merekonstruksi adegan 3D hanya dengan menggunakan refleksi di mata manusia, yang menurut peneliti merupakan sumber informasi yang belum banyak dieksplorasi tentang lingkungan sekitar kita.
Dengan metode ini, para peneliti telah mengembangkan penggunaan neural radiance fields untuk merekonstruksi adegan 3D dari refleksi mata. Meskipun mungkin terdengar sederhana, ini adalah proses kompleks yang melibatkan beberapa faktor, termasuk menentukan arah pandang dengan akurat dan membedakan refleksi dari pola di iris mata.
Dalam kalkulasi dunia luar, tim menggunakan geometri kornea, yang relatif seragam pada orang dewasa yang sehat. Berdasarkan ukuran kornea dalam gambar, mereka dapat memperkirakan posisi dan orientasi mata. Aspek penting dari proses ini adalah optimalisasi deteksi posisi kornea, yang digunakan untuk menghaluskan perkiraan posisi awal untuk setiap gambar.
Teknik ini terbukti kritis untuk kekokohan metode ini. Untuk memisahkan refleksi dunia luar dari pola iris, tim menggunakan kerangka kerja pelatihan yang dimodifikasi dari Nerf Studio. Mereka membuat Nerf belajar baik adegan 3D yang terrefleksi maupun pola iris, dan secara bersamaan melatih sistem untuk memisahkan kedua elemen tersebut.
Dalam mendeteksi iris, sistem diberikan bentuk simetri radial umum sebagai default, dan asumsi bahwa refleksi berubah dari perspektif yang berbeda, tetapi tekstur iris tetap sama. Sementara rekonstruksi Nerv biasanya memerlukan beberapa pandangan kamera objek yang direkonstruksi, para peneliti hanya perlu memindahkan orang melalui bidang pandang kamera.
Refleksi di mata, yang berubah bahkan dengan gerakan minimal, memberikan perspektif yang berbeda yang dibutuhkan untuk merekonstruksi adegan 3D, meskipun hanya satu kamera yang melihat orang tersebut. Untuk memvalidasi metodenya, tim menggunakan gambar mata sintetis yang dirender dengan blender dan foto nyata orang yang bergerak dalam bidang pandang kamera.
Meskipun tantangan seperti ketidakakuratan dalam menentukan kornea dan memperkirakan geometrinya dalam resolusi gambar yang inheren rendah, metode mereka menunjukkan harapan. Dalam pengujian dengan model mata sintetis, tim mampu melakukan rekonstruksi adegan penuh hanya dengan menggunakan refleksi mata. Namun, pengujian dilakukan hanya di laboratorium.
Dalam kenyataannya, banyak faktor lain yang berperan, dan asumsi-asumsi yang dibuat dalam makalah ini, seperti tentang tekstur iris, mungkin terlalu sederhana. Teknologi inovatif ini dapat membuka jalan baru untuk memahami persepsi manusia dan mengembangkan teknologi lanjutan untuk rekonstruksi visual. Aplikasi potensial dari penelitian ini sangat luas, termasuk hiburan dan realitas virtual, di mana teknologi ini dapat menawarkan pengalaman pengguna yang lebih mendalam dan personal dengan mengadaptasi lingkungan virtual berdasarkan refleksi di mata pengguna.
Selain itu, dalam bidang robotika sosial dan interaksi manusia dengan komputer, teknologi ini dapat memungkinkan mesin untuk lebih memahami perspektif manusia dan merespons lebih intuitif terhadap kebutuhan manusia. Saat kita terus menjelajahi dan mempertajam teknologi ini, cara kita berinteraksi dengan lingkungan dan mesin di sekitar kita bisa mengalami transformasi mendasar. Ini bisa menjadi terobosan kunci yang memberikan robot humanoid umum kemampuan untuk berinteraksi dengan lingkungan dengan cara yang sama seperti manusia. Namun, ini hanya permukaan dari apa yang dapat dicapai melalui terobosan teknologi ini, karena dunia AI dan visi komputer terus memberikan kejutan yang mengejutkan dan berdampak besar.